Hi @dkirouac,

You can accomplish this using an AttributeValidator to validate the format of the date attribute value. In the attached example, the source dataset contains a few different date formats like: 20180101, 01-01-2019, and 01/01/2019 (the desired format in this case). Using the AttributeValidator and a regular expression, you can filter out the dates that do not match the desired date format (%d/%m/%Y). Note: If you are not familiar with creating regular expressions, there are a lot of great sites like Regular Expression Library that have pre-built expressions like the Date with Slashes expression used in this template:

^\d{1,2}\/\d{1,2}\/\d{4}$

Once the dates are filtered, you can use a DateTimeStamper set the constant/generic date - in this case, I used today's date and set the format using the DateTimeConverter. Of course, you don't have to use today's date, you could use any other date or something like the DateTimeCalculator to subtract a certain number of years, months, or days from today's date or hard code a date in using something like an AttributeManager.

Lastly, use an AttributeRemover to remove the unwanted attributes that were created by the AttributeValidator and write the output to your desired format.

Hope this helps!

Template: Validate_Date_Format.fmwt

The tip from @chrisatsafe is good, but be aware that validating dates using regex risks accepting clearly invalid dates such as "32/46/9234" but also more subtle errors like "29/02/2019".

My take would be to leverage the exising datetime module in Python, it's very powerful and has a lot of testing behind it.

Sample code to validate the datetime attribute "my_datetime_string", the resulting attribute "my_datetime_isvalid" will be true or false depending.

import fmeobjects
import datetime

def validate(date_text):
    try:
        datetime.datetime.strptime(date_text, '%d/%m/%Y')
    except ValueError:
        raise ValueError("Incorrect data format, should be DD/MM/YYYY")
        
def validate_datetime(feature):
    dt = feature.getAttribute('my_datetime_string')
    try:
        validate(dt)
    except ValueError:
        feature.setAttribute('my_datetime_isvalid', 'false')
    else:
        feature.setAttribute('my_datetime_isvalid', 'true')

The PythonCaller needs to point to the method "validate_datetime".

Maybe FME needs dedicated functionality to validate dates?

Note that regex isn't actually validating for dates though, it will happily pass a date such as 30/02/2019 which is not a valid date.

The DateTimeConverter will let you validate dates, by sending invalid dates out the rejected port. The fme_expression_warning list identifies which values were found to be invalid and these are set to null, so can be replaced with a default value in the NullAttributeMapper

import fmeobjects
import datetime

def validate(date_text):
    try:
        datetime.datetime.strptime(date_text, '%d/%m/%Y')
    except ValueError:
        raise ValueError("Incorrect data format, should be DD/MM/YYYY")
        
def validate_datetime(feature):
    dt = feature.getAttribute('my_datetime_string')
    try:
        validate(dt)
    except ValueError:
        feature.setAttribute('my_datetime_isvalid', 'false')
    else:
        feature.setAttribute('my_datetime_isvalid', 'true')

Yes, in reality I use a python caller wrapped up in a custom transformer to validate multiple dates at once and set to a default value. 

The DateTimeConverter method produces the same results but does put lots of warnings in the log file

import fmeobjects
import datetime

def validate(date_text):
    try:
        datetime.datetime.strptime(date_text, '%d/%m/%Y')
    except ValueError:
        raise ValueError("Incorrect data format, should be DD/MM/YYYY")
        
def validate_datetime(feature):
    dt = feature.getAttribute('my_datetime_string')
    try:
        validate(dt)
    except ValueError:
        feature.setAttribute('my_datetime_isvalid', 'false')
    else:
        feature.setAttribute('my_datetime_isvalid', 'true')

That is a great point @egomm & @david_r! 

I did a little searching in our system and found out that validation for dates was actually added to the AttributeValidator in FME 2019.0! 

Fantastic! :-D

Sounds promising. It sounds like we should upgrade to 2019 so that we can test the updated AttributeValidator.

Thank you all for your responses and help.