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您应该使用的 5 个 Python 数据验证库
这五个库从非常不同的角度进行验证，这正是它们重要的原因。每个问题都解决了现代数据和机器学习工作流程中反复出现的一类特定问题。
来源:KDnuggets简介
数据验证很少受到应有的关注。模型得到赞扬，管道受到指责，而数据集悄悄地溜走，带来的问题足以在以后引起混乱。
验证是决定您的管道是有弹性还是脆弱的层，Python 已经悄悄地构建了一个库生态系统，以令人惊讶的优雅处理这个问题。
考虑到这一点，这五个库从非常不同的角度进行验证，这正是它们重要的原因。每个问题都解决了现代数据和机器学习工作流程中反复出现的一类特定问题。
1. Pydantic：真实世界数据的类型安全
Pydantic 已成为现代 Python 堆栈中的默认选择，因为它将数据验证视为一等公民而不是事后的想法。它基于 Python 类型提示构建，允许开发人员和数据从业者定义严格的模式，传入数据必须满足这些模式才能进一步移动。 Pydantic 之所以引人注目，是因为它能够自然地融入现有代码，尤其是在数据在应用程序编程接口 (API)、特征存储和模型之间移动的服务中。
Pydantic 集中了有关数据结构的假设，而不是手动检查类型或到处编写防御性代码。字段在可能的情况下被强制，在危险时被拒绝，并通过模式本身隐式记录。严格性和灵活性的结合对于机器学习系统至关重要，因为上游数据生产者的行为并不总是按预期进行。
当数据结构变得嵌套或复杂时，Pydantic 也会大放异彩。即使模式增长，验证规则仍然具有可读性，这使团队能够在“有效”的实际含义上保持一致。错误是明确的和描述性的，使调试速度更快，并减少仅在下游出现的无声故障。在实践中，Pydantic 成为混乱的外部输入和模型所依赖的内部逻辑之间的看门人。