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job_offers_esp.py

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 import csv
-from datasets import DatasetInfo, GeneratorBasedBuilder, SplitGenerator, Split
+import datasets
 
-class JobOffersESP(GeneratorBasedBuilder):
-    VERSION = "1.0.0"
+class JobOffersESP(datasets.GeneratorBasedBuilder):
+    VERSION = datasets.Version("1.0.0")
 
     def _info(self):
-        return DatasetInfo(
+        return datasets.DatasetInfo(
             description="Dataset de ofertas laborales en español extraídas de EURES y fuentes autonómicas.",
-            features={
-                "url": {"dtype": "string"},
-                "fecha_publicacion": {"dtype": "string"},
-                "fecha_limite": {"dtype": "string"},
-                "titulo": {"dtype": "string"},
-                "empresa": {"dtype": "string"},
-                "ocupacion": {"dtype": "string"},
-                "descripcion": {"dtype": "string"},
-                "pais": {"dtype": "string"},
-                "region": {"dtype": "string"},
-                "tipo_contrato": {"dtype": "string"},
-            },
+            features=datasets.Features(
+                {
+                    "url": datasets.Value("string"),
+                    "fecha_publicacion": datasets.Value("string"),
+                    "fecha_limite": datasets.Value("string"),
+                    "titulo": datasets.Value("string"),
+                    "empresa": datasets.Value("string"),
+                    "ocupacion": datasets.Value("string"),
+                    "descripcion": datasets.Value("string"),
+                    "pais": datasets.Value("string"),
+                    "region": datasets.Value("string"),
+                    "tipo_contrato": datasets.Value("string"),
+                }
+            ),
             supervised_keys=None,
         )
 
     def _split_generators(self, dl_manager):
+        # Si el archivo está en tu repo local, no uses download_and_extract
         data_path = dl_manager.download_and_extract("data/job_offers.csv")
         return [
-            SplitGenerator(name=Split.TRAIN, gen_kwargs={"filepath": data_path}),
+            datasets.SplitGenerator(
+                name=datasets.Split.TRAIN,
+                gen_kwargs={"filepath": data_path},
+            ),
         ]
 
     def _generate_examples(self, filepath):
         with open(filepath, encoding="utf-8") as f:
-            reader = csv.DictReader(f, delimiter=";")
+            reader = csv.DictReader(f, delimiter=";", quotechar='"')
             for idx, row in enumerate(reader):
                 yield idx, {
-                    "url": row["url"],
-                    "fecha_publicacion": row["fecha_publicacion"],
-                    "fecha_limite": row["fecha_limite"],
-                    "titulo": row["titulo"],
-                    "empresa": row["empresa"],
-                    "ocupacion": row["ocupacion"],
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-                    "pais": row["pais"],
-                    "region": row["region"],
-                    "tipo_contrato": row["tipo_contrato"],
+                    "url": row.get("url", ""),
+                    "fecha_publicacion": row.get("fecha_publicacion", ""),
+                    "fecha_limite": row.get("fecha_limite", ""),
+                    "titulo": row.get("titulo", ""),
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+                    "region": row.get("region", ""),
+                    "tipo_contrato": row.get("tipo_contrato", ""),
                 }