Ya sea que estés acostumbrado a trabajar con DITA o gestionando este formato por primera vez, editarlo no debería sentirse como un desafío. Diferentes formatos pueden requerir aplicaciones particulares para abrirlos y modificarlos correctamente. Sin embargo, si necesitas limpiar direcciones en DITA rápidamente como parte de tu proceso habitual, es recomendable encontrar una herramienta multifuncional que permita todo tipo de operaciones sin esfuerzo adicional.
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hablemos sobre diferentes patrones que construirás usando como tú dos fábricas de flujo de datos una cooperación muy común que realizarás con ello aunque estaremos limpiando datos de texto de cadenas y así un problema común en el dominio es limpiar direcciones direcciones de clientes por ejemplo así que ¿cómo haríamos eso en el flujo de datos de ATFs? hagámoslo con un ejemplo muy simple voy a empezar construyendo un nuevo flujo de datos y llamémoslo limpiar direcciones voy a agregar una fuente de un archivo CSV que tengo en mi almacén de blobs así que llamaré a mi fuente como fuente de direcciones y tengo un blob con direcciones y es un archivo CSV vamos a seguir adelante y movernos al modo de depuración para que podamos ver los resultados del flujo de datos mientras estamos construyendo el flujo de datos de acuerdo así que me estoy moviendo al modo de depuración está bien y mientras eso se inicia veamos tengo no voy a usar la deriva de esquema en este ejemplo así que conozco mi esquema así que la diferencia entre la deriva de esquema y tener un esquema definido es que luego se definirá el esquema
