TGViewer
Аналитик данных Аналитик данных @dataanlitics · 6.26K subscribers
Post #16 738
🔍 Data Validation

Подборка полезных инструментов для проверки данных в ваших проектах. Если вы еще не используете их в своих ds проектах, рекомендуем обратить на них внимание.

▪pydantic - Проверка данных с помощью подсказок типов Python.

▪jsonschema - Реализация спецификации JSON Schema для Python.

▪validators - удобная библиотека Проверки данных.

param - Param: Сделает ваш код Python более понятным и надежным.

▪voluptuous - Валидаторы - это простые вызываемые функции: С ними вам не нужно создавать нагромождение классов, просто импортируйет 1 функцию из этой замечательной библиотеки.

▪strictyaml - Безопасный парсер и валидатор YAML.

▪dirty-equals - dirty-equals - это библиотека python, которая (неправильно) использует метод eq, чтобы сделать ваш код python более декларативным и, следовательно, более легким для понимания и редактирования.

▪typical - Быстрая, простая и корректная проверка данных с использованием Python 3.

▪valideer - Легкая библиотека Python для проверки данных.

Data
More from @dataanlitics
  1. Oct 2, 2026🚀 LLM всё лучше пишут код. Следующая проблема - как человеку быстро понимать их результат…
  2. Sep 30, 2026⚡️ DeepSeek перенесла DeepGEMM на Huawei Ascend и выжала из железа 99,8% DeepSeek выложила…
  3. Sep 22, 2026👣 Google открыла исходный код AX, среды для запуска AI-агентов в продакшене. AX изолирует…
  4. Sep 15, 2026📘 Бесплатный 17-страничный PDF по Hidden Markov Models (HMM) Короткий материал от Stanfor…
  5. Sep 15, 2026🔥 Один из лучших обучающих курсов на StepiK по SQL SQL можно знать годами и всё равно тер…
  6. Sep 10, 2026✔️ Hugging Face запустила агента для ML-экспериментов Платформа встроила в свой чат-бот от…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →