El documento presenta una introducción al lenguaje de programación Dataweave, utilizado principalmente para transformar información en integraciones MuleSoft. Explica que Dataweave está orientado a la programación funcional y permite transformar datos mediante funciones puras, de primera clase y de orden superior. También cubre conceptos como la modularización y los entornos de ejecución de Dataweave. Finalmente, incluye una demostración y tiempo para networking.

1. 12/01/2023
Buenos Aires MuleSoft Meetup
Group
Los secretos de Dataweave

2. All contents © MuleSoft, LLC
Buenos Aires - Meetup Leader
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● Ingeniera en Informática
● Magíster en Evaluación de Proyectos
● COO en CloudGaia
● 10+ años en el mundo de integración
● MuleSoft Certified Developer - RAML
● MuleSoft Certified Developer
● MuleSoft Certified Platform Architect
● Buenos Aires MuleSoft Meetup Leader
● MuleSoft Mentor
● MuleSoft Go To Market Champion
Florencia Cattelani
/florenciacattelani
/florencia.cattelani
@florcattelani
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Panelista
Senior Software Engineer at
AVIO Consulting
Juan Cruz Basso
● Ingeniero en Informática
● 13+ años en el mundo de integración
● MuleSoft Certified Developer L1/L2
● MuleSoft Certified Integration Architect
● MuleSoft Certified Platform Architect
● MuleSoft Mentor
/jcbasso

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●Introducciones
●Introducción a Dataweave
●Demo
●Q & A
●Networking time
Agenda

5. Los secretos de Dataweave

6. Un poco de historia
● Un posible stack para transformar información:
○ Serializadores XML : Sax parser, Dom parser, etc.
○ Serializadores JSON : Gson, Jackson , etc.
○ Librerías para leer Excels : Apache POI
○ Clases del dominio
○ Clases de error handler
○ Implementación del parseo
○ Transformación
○ ... y podemos seguir nombrando?

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● Dataweave es un lenguaje de programación que nació para resolver la problemática de
transformación de la información en las integraciones.
● Es el principal lenguaje de la herramienta de Integraciones MuleSoft.
○ Tiene una sintaxis Javascript like
○ Está orientado a programación funcional
● Es un lenguaje de dominio específico
(https://es.wikipedia.org/wiki/Lenguaje_espec%C3%ADfico_de_dominio) desarrollado en
Scala que a su vez está basado en Java.
¿Qué es Dataweave?

8. Objetivo de Dataweave
● ¡Transformar información!
● ¿Qué es transformar información?
8

9. Principios basicos de programacion funcional
● Funciones puras
● Funciones de primera-clase (“first class citizens”)
● Funciones de orden superior (“high order functions”)
● Funciones lamda
● Composición de funciones
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10. Características de Dataweave
● Orientado a programación funcional
○ No tiene efectos secundarios, ante una entrada determinada , se obtiene siempre la
misma salida, pues todas las funciones en Dataweave son funciones puras
○ Funciones o expresiones pueden ser argumentos en una función (son “first class
citizens”), en otras palabras las funciones son tratadas como variables
○ Son stateless , no comparten recursos en ejecución y sus variables son inmutables
● Acepta Lambda expressions / code blocks
○ Formato: (param) -> (lower(param))
● Modularizable
○ Se pueden armar módulos reutilizables en los proyectos Mule
○ Se pueden paquetizar y subir a exchange como librerías, luego importarlas como
dependencias mvn.
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11. Estructura de un script Dataweave
● Tiene un encabezado y un cuerpo separado por (---)
○ Encabezado: contiene directivas de lenguaje , como puede ser el formato de entrada o
salida, la versión de dw a ejecutar , propiedades de readers/writers y definiciones de
variables o funciones.
○ Cuerpo: Contiene la expresión Dataweave que genera la salida del script
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12. Funciones puras
%dw 2.0
output application/java
fun incOne(param) = param + 1
—
incOne(payload)
12
Payload: 1
Payload: 2
incOne(1) Payload: 2
incOne(2) Payload: 3
%dw 2.0
output application/java
fun incOne(param) = param + 1
—
payload incOne
Ejecución Nro 1
Ejecución Nro 2
Notación Infix Notación Prefix

13. Funciones de “Primera clase”
%dw 2.0
output application/java
fun incOne(param) = param + 1
fun processArray(array, func) = array map func($)
—
processArray(payload,incOne)
13
%dw 2.0
output application/java
fun incOne(param) = param + 1
fun processArray(array, func) = array map func($)
—
payload processArray incOne
%dw 2.0
output application/java
var incOne = (param) -> param + 1
—
incOne(payload)
%dw 2.0
output application/java
fun incOne(param) = param + 1
—
payload incOne
Declaramos la función como variable
Notación Infix
Notación Prefix

14. Funciones de orden superior
14
%dw 2.0
output application/java
var inputData = [1]
fun processArray(array, func) = array map func($)
fun incrementFunction(increment1) = (increment2) -> (increment1 + increment2)
fun incOne(param) = incrementFunction(1)(param)
fun incTwo(param) = incrementFunction(2)(param)
---
processArray(inputData,incOne) ++
processArray(inputData,incTwo) ++
processArray(inputData,incrementFunction(5))

15. Composición de funciones
15
%dw 2.0
output application/java
var arrayInput = ["string1", "string2", "1string3"]
---
((arrayInput filter ($ contains "1"))
map (item,index) -> upper(item) ++ index)
%dw 2.0
output application/java
var arrayInput = ["string1", "string2", "1string3"]
var filterItems = (item,index) -> item contains "1"
fun upperPlusIndex(item,index) = upper(item) ++ index
---
map( filter (arrayInput,filterItems) , upperPlusIndex)
Notación Prefix
Notación Infix

16. Funciones core
● Son funciones creadas para la transformación de datos, y no es necesario importarlas en los
scripts
● Son las herramientas para resolver las distintas problemáticas, hay más librerías, pero se tienen
que importar
● Algunas funciones core muy utilizadas son:
○ map
○ filter
○ reduce
○ isEmpty
○ flatten
○ flatMap
○ pluck
○ sizeOf
○ read
○ write
○ …

17. Modularización
● Promueve la reutilización de código
● Pueden definir funciones, variables, types o los scripts de Dataweave
● Se importan las funciones mediante el nombre del módulo seguido de ::
○ Podemos importar todos los elementos del módulo , mediante :
■ import * from modules::utilsModule
○ Podemos importar elementos específicos del módulo, mediante:
■ import numberToSAP from modules::utilsModule

18. Modularización en implementación de API
● Promueve la reutilización de código dentro de la implementación de una única Mulesoft API
● Se encuentran dentro de la carpeta resources de la aplicación Mulesoft
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19. Modularización como librería en Exchange
● Promueve la reutilización de código dentro de la implementación de múltiples MuleSoft API
● Se publican en Exchange
● Se incluyen como dependencias de Maven en el pom del proyecto

20. ● MuleSoft Runtime
● CLI scripts
● Playground
● VS Code
Entornos de ejecución
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21. Links
● https://dataweave.mulesoft.com
● https://docs.mulesoft.com/dataweave/2.4/dataweave-language-guide
● Core functions doc: https://docs.mulesoft.com/dataweave/2.4/dw-core
● Cheat Sheet : https://www.prostdev.com/post/dataweave-2-0-core-functions-cheatsheet

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Demo

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Networking time

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Próximos Pasos

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○ Contacta a MuleSoft en meetups@mulesoft.com para sugerir mejoras al programa
Próximos pasos

26. ¡Muchas gracias!