7. Tipos de datos personalizados
En la clase de hoy vamos a aprender cómo crear tipos de datos personalizados en DataWeave. En la clase anterior vimos como transformar/inducir y formatear, de forma estándar, un dato de entrada para obtener el dato de salida deseado, en cambio, en esta clase nos enfocaremos en crear nuestro propio formato para aplicarlo a estas transformaciones.
Personalizando con Type
Para dar un formato personalizado a un dato se utilizará la palabra reservada «Type». El formato vendrá indicado en la cabecera del código y podremos asignarle el nombre que nos plazca.
A diferencia del formato de dato estándar, aquí podremos aplicar los formateos y transformaciones que veamos necesarios, e incluso anidar diferentes tipos de datos.
Anidar diferentes formatos de datos nos irá bien si queremos definir un tipo de dato intermedio y uno final para poder utilizarlos en el transcurso de nuestro código DataWeave.
Os muestro dos ejemplos, uno sin formato personalizado y otro con formato personalizado.
fechaEjemplo as Date {format: 'dd-MM-yyyy'} as String {format: 'yyyy-MM-dd'}
fechaEjemplo as fecha as formateo
¿Veis la diferencia?
Definir en la cabecera el tipo de formateo nos ahorrará muchísimas líneas de código, ahorrando tiempo en el desarrollo.
Y, ¿por qué ahorramos tiempo?
Sencillo, imaginad que tenéis que editar el tipo de formato de fecha porque el sistema origen que envía los datos lo ha modificado. Menudo problema tener que cambiar 250 campos que tienen este formato de fecha definido, línea por línea.
Gracias al tipo de dato personalizado, este formato se definirá de forma global y solamente será necesario modificar una línea de código. En un momento se ha reducido el tiempo de desarrollo de código de 30 minutos a 5 segundos.
En esta clase vamos a practicar lo explicado anteriormente, si no os ha quedado claro cómo hacerlo, os recomiendo que visualicéis la clase de hoy, donde utilizo ejemplos prácticos.
Sin más, Tipos de datos personalizados ¡dentro vídeo!
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Clases del curso
- 1. Transformar datos en DataWeave (19:32)
- 2. Transformar datos JSON, JAVA y XML (16:06)
- 3. Transformar datos complejos de Arrays (15:20)
- 4. Transformar datos complejos en XML (10:17)
- 5. Definir variables y funciones (18:53)
- 6. Coerce y formatear datos (12:02)
- 7. Tipos de datos personalizados (9:28)
- 8. Funciones de DataWeave (13:05)
- 9. Llamar a Flows desde DataWeave (20:52)
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