比較 pydantic, pandera, great expectations

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工具名稱	用途	特色
Pydantic	用於驗證和解析數據	1. 快速的模型定義 2. 支持使用註釋和類型標註 3. 支持自動產生文檔
Pandera	用於驗證和轉換數據	1. 具有彈性的驗證和轉換方法 2. 支持使用註釋和類型標註 3. 具有完善的錯誤報告
Great Expectations	用於數據驗證和測試	1. 支持多種數據來源 2. 可以定義豐富的驗證條件 3. 具有豐富的報告生成和可視化工具

這三個工具都可以用於數據驗證，但是它們的重點不同。Pydantic和Pandera主要用於驗證和解析數據，而Great Expectations則更加關注數據驗證和測試。

Pydantic和Pandera都支持使用註釋和類型標註來定義模型和驗證規則。而Great Expectations則可以通過定義豐富的驗證條件來進行數據驗證。Great Expectations還支持多種數據來源，並且具有豐富的報告生成和可視化工具。

總體來說，Pydantic和Pandera比Great Expectations更適合用於數據解析和轉換，而Great Expectations更適合用於數據驗證和測試。

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比較pydantic, pandera, great expectations這三個資料驗證套件。

套件	簡介	優點	缺點
pydantic	一個用於資料解析和驗證的套件，可以將Python資料結構轉換為Pydantic模型，並自動驗證型別和限制。	支援多種資料來源和格式，如JSON、YAML、環境變數等。可以與其他套件如fastapi整合，提供靜態型別檢查和自動文件生成。	不支援pandas或其他資料框架的驗證，需要自行定義驗證邏輯或使用第三方套件如pydantic-pandas。
pandera	一個輕量級、靈活、富有表達力的統計資料測試套件，可以對資料框架類型的物件進行驗證，以提高資料處理流程的可讀性和穩健性。	支援不同的資料框架類型，如pandas、dask、modin和pyspark。可以檢查資料框架中的欄位型別和屬性，執行更複雜的統計驗證，如假設檢定。可以使用函數裝飾器或類別模型來定義和使用模式。可以從模式物件合成資料，用於屬性測試。可以延遲驗證資料框架，直到執行所有驗證檢查才拋出錯誤。	不支援資料來源和格式的轉換和解析，需要先將資料轉換為資料框架類型。不提供靜態型別檢查和自動文件生成的功能。
great expectations	一個用於建立和管理資料品質期望的套件，可以幫助使用者發現、記錄、測試、監控、分析和改善資料品質。	支援多種資料來源和格式，如SQL、Spark、pandas等。可以定義豐富的期望規則，如欄位型別、值範圍、唯一性、分佈等。可以生成可視化的資料文件和驗證報告，以促進團隊協作和溝通。可以整合其他套件如Airflow、dbt、Prefect等，以實現資料流程的自動化和監控。	不支援延遲驗證或部分驗證，只能對整個資料集進行驗證。不

Source: Conversation with Bing, 2023/5/9 (1) Advanced Data — Coding for Economists - GitHub Pages. https://aeturrell.github.io/coding-for-economists/data-advanced.html. (2) unionai-oss/pandera: A light-weight, flexible, and expressive statistical data testing library - Github. https://github.com/unionai-oss/pandera. (3) Great Expectations vs Pandera · unionai-oss pandera - Github. https://github.com/unionai-oss/pandera/discussions/598. (4) Data Validation for Feature pipelines: Using Great Expectations and Hopsworks :: PyData Global 2022 :: pretalx. https://global2022.pydata.org/cfp/talk/ZEZKSQ/.

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工具名稱	簡介	優點	缺點
pydantic	Pydantic是一個用於Python 3的數據驗證和設置庫，它基於Python類型提示。	- 基於Python類型提示的簡單易用性。 - 支持數據驗證和序列化/反序列化。 - 能夠自動生成API文檔。	- 部分功能在較舊的Python版本中不支持。 - 只支持Python類型提示，限制了其應用範圍。
pandera	Pandera是一個用於Python 3的數據驗證庫，它旨在提供對Pandas數據框架的數據驗證支持。	- 針對Pandas數據框架的特殊支持。 - 支持自定義驗證器和報告器。 - 簡單易用的API設計。	- 只支持Pandas數據框架，限制了其應用範圍。 - 相對於其他庫，其性能稍微落後。
great expectations	Great Expectations是一個用於Python 3的數據驗證庫，它提供對各種數據源的數據驗證和測試支持。	- 能夠輕鬆檢查數據源和數據儲存庫中的數據。 - 支持各種數據源，包括數據庫、文件系統和API。 - 具有豐富的報告和可視化功能。	- 相對於其他庫，其學習曲線稍高。 - 需要手動編寫驗證器，較為繁瑣。