def _catalog_validation_to_list(response):
    """Formatea la validación de un catálogo a dos listas de errores.

    Una lista de errores para "catalog" y otra para "dataset".
    """

    # crea una lista de dicts para volcarse en una tabla  (catalog)
    rows_catalog = []
    validation_result = {
        "catalog_title": response["error"]["catalog"]["title"],
        "catalog_status": response["error"]["catalog"]["status"],
    }
    for error in response["error"]["catalog"]["errors"]:
        catalog_result = dict(validation_result)
        catalog_result.update({
            "catalog_error_message": error["message"],
            "catalog_error_location": ", ".join(error["path"]),
        })
        rows_catalog.append(catalog_result)

    if len(response["error"]["catalog"]["errors"]) == 0:
        catalog_result = dict(validation_result)
        catalog_result.update({
            "catalog_error_message": None,
            "catalog_error_location": None
        })
        rows_catalog.append(catalog_result)

    # crea una lista de dicts para volcarse en una tabla (dataset)
    rows_dataset = []
    for dataset in response["error"]["dataset"]:
        validation_result = {
            "dataset_title": dataset["title"],
            "dataset_identifier": dataset["identifier"],
            "dataset_list_index": dataset["list_index"],
            "dataset_status": dataset["status"]
        }
        for error in dataset["errors"]:
            dataset_result = dict(validation_result)
            dataset_result.update({
                "dataset_error_message": error["message"],
                "dataset_error_location": error["path"][-1]
            })
            rows_dataset.append(dataset_result)

        if len(dataset["errors"]) == 0:
            dataset_result = dict(validation_result)
            dataset_result.update({
                "dataset_error_message": None,
                "dataset_error_location": None
            })
            rows_dataset.append(dataset_result)

    return {"catalog": rows_catalog, "dataset": rows_dataset}