v1.2.0 - Mejoras Realizadas en el Proyecto

Mejoras Realizadas en el Proyecto

Módulo Main (src/main.py)

1. Importación Correcta de Módulos

• Se movió la importación de os al inicio del archivo para evitar importaciones condicionales.

2. Manejo de Excepciones

• Se agregó manejo completo de excepciones con bloques try-catch.
• Se implementó manejo específico para interrupciones del usuario (Ctrl+C).
• Se mejoraron los mensajes de error para facilitar la depuración.

3. Simplificación de la Lógica de Configuración

• Se separó la lógica de obtención de configuración en funciones dedicadas:
  • get_config_from_env() para obtener configuración desde variables de entorno
  • get_config_from_file() para obtener configuración desde archivo
• Se simplificó el flujo principal de la aplicación.

4. Validación de URL

• Se añadió función is_valid_url() para validar el formato de las URLs antes de procesarlas.
• Se implementó validación que comprueba que la URL tenga esquema y nombre de dominio válidos.

5. Mejora de Mensajes de Error

• Se actualizaron los mensajes de error para ser más informativos y útiles para el usuario.
• Se proporcionan instrucciones claras sobre cómo corregir problemas comunes.

6. Adición de Tipos a Funciones

• Se agregaron anotaciones de tipo a todas las funciones para mejorar la claridad y el soporte de IDE.
• Se tipificaron parámetros y valores de retorno de funciones.

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Módulo API (src/api.py)

1. Contexto de Conexión a Base de Datos

• Se implementó un administrador de contexto (get_db_connection()) para conexiones SQLite.
• Se garantiza el cierre adecuado de conexiones incluso en caso de excepciones.
• Se agregó manejo de errores específico para operaciones de base de datos.

2. Validación de Formato de RUC

• Se creó la función is_valid_ruc_format() para validar que los RUC contengan solo dígitos y tengan una longitud razonable.
• Se integró la validación en los endpoints /ruc/{ruc} y /buscar.
• Se devuelve un código de estado HTTP 400 para entradas con formato inválido.

3. Sistema de Logging

• Se configuró un sistema de logging para registrar eventos y errores.
• Se registran errores específicos de base de datos y operaciones.
• Se utiliza el módulo logging de Python con nivel INFO.

4. Seguridad contra Inyección SQL

• Se mantuvieron consultas parametrizadas para prevenir inyección SQL.
• Se validan las entradas de usuarios antes de usarlas en consultas.

5. Configuración Centralizada

• Se implementó carga de variables de entorno usando dotenv.
• Se permite configurar la ruta de la base de datos mediante la variable DB_PATH.
• Se permite configurar host y puerto del servidor mediante variables API_HOST y API_PORT.

6. Manejo de Concurrencia

• Se mejoró el manejo de conexiones concurrentes a la base de datos.
• Se asegura la limpieza adecuada de recursos en cada operación.

7. Documentación Mejorada

• Se añadieron descripciones detalladas a todos los endpoints.
• Se incluyeron resúmenes y descripciones para Swagger/OpenAPI.
• Se mejoró la documentación interna de las funciones.

8. Manejo de Códigos de Estado HTTP

• Se implementaron códigos de estado HTTP apropiados:
  • 400 Bad Request para entradas con formato incorrecto
  • 404 Not Found para búsquedas sin resultados
  • 200 OK para operaciones exitosas

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Beneficios Generales de las Mejoras

• Mayor Robustez: El código ahora maneja errores de manera más efectiva.
• Mejor Seguridad: Validación de entradas y protección contra inyección SQL.
• Facilidad de Mantenimiento: Código más modular y bien documentado.
• Mejor Experiencia de Usuario: Mensajes de error más claros y validación de entradas.
• Escalabilidad: Configuración centralizada y manejo de recursos optimizado.

Full Changelog: 1.0.0...1.2.0

v1.0.0 - Lanzamiento Inicial: API de Consulta RUC y Procesador de Datos

¡Me complace anunciar la primera versión estable de Zip Downloader + API RUC! 🎉
Esta herramienta integral automatiza la descarga y procesamiento de padrones de contribuyentes y ofrece una API REST moderna para consultas rápidas.

✨ Características Principales

🚀 Procesamiento Automático de Datos

• Descarga Inteligente: Detecta y descarga automáticamente archivos .zip desde una URL configurada.
• Conversión y Unificación: Descomprime múltiples archivos y unifica el contenido .txt en un único dataset CSV optimizado.
• Validación de Datos: Sistema robusto que detecta y elimina registros corruptos o inconsistentes (generando un reporte en error.csv).
• Base de Datos SQLite: Generación automática de una base de datos ruc.sqlite lista para consultas de alto rendimiento.

🌐 API REST (FastAPI)

• Consulta por RUC: Endpoint optimizado para obtener datos de un contribuyente específico.
• Búsqueda Avanzada: Búsqueda flexible por Razón Social o RUC parcial con paginación.
• Documentación Interactiva: Swagger UI y ReDoc integrados automáticamente.
• Monitoreo: Endpoint de salud (/health) para verificar estado del servicio y conexión a BD.

🛠️ Herramientas y Configuración

• Interfaz de Línea de Comandos (CLI): Ejecución flexible con soporte para argumentos.
• Configuración Versátil: Soporte para configuración vía config.ini, variables de entorno (.env) o argumentos directos.

📦 Instalación Rápida

git clone https://github.com/dccaceres/ruc-dnit.git
cd zip-downloader
pip install -r requirements.txt

Contributors

• Daniel Cáceres (Autor)