Quản lý thành phần

Nhập môn Data Quality với Great Expectations

Davina Moossazadeh

Data Scientist

Thành phần

Thành phần GX - các lớp Python đại diện cho dữ liệu và thực thể kiểm định dữ liệu

Data Context
Data Source & Data Asset
Batch Definition & Batch
Expectation
Expectation Suite
Validation Definition
Checkpoint & Action
Data Docs

¹ https://docs.greatexpectations.io/docs/core/introduction/gx_overview

Quản lý thành phần trong GX

Data Source:

kết nối dữ liệu và chứa Data Asset

Expectation Suite:

chứa các Expectation

Validation Definition:

kiểm định Expectation trên dữ liệu

Checkpoint:

nhóm và tự động hóa Validation

context.data_sources

context.suites

context.validation_definitions

context.checkpoints

Thêm thành phần

Expectation Suite:

suite = context.suites.add(suite)

Validation Definition:

validation_definition = context.validation_definitions.add(validation_definition)

Checkpoint:

checkpoint = context.checkpoints.add(
    checkpoint=checkpoint
)

Thêm Data Source

data_source = context.data_sources.add_<TYPE_NAME>()

¹ https://docs.greatexpectations.io/docs/core/connect_to_data/

Thêm Data Source pandas

Dùng .add_pandas() để nhanh chóng tạo Data Source cho pandas DataFrame:

data_source = context.data_sources.add_pandas(
    name="my_pandas_datasource"
)

Truy xuất thành phần

Truy xuất thành phần bằng .get() với tham số name:

context.<COMPONENT>s.get(

    name: str
)

data_source = context.data_sources.get(

    name="my_pandas_datasource"
)

print(data_source)

id: 46c91f1b-1db9-4351-b5dd-83e038c0f511
name: 'my_pandas_datasource'
type: pandas

Truy xuất thành phần

Data Source:

context.data_sources.get(
    name="my_pandas_datasource"
)

Expectation Suite:

context.suites.get(
    name="my_suite"
)

Validation Definition:

context.validation_definitions.get(
    name="my_validation_definition"
)

Checkpoint:

context.checkpoints.get(
    name="my_checkpoint"
)

Liệt kê thành phần

Dùng .all() để liệt kê mọi thành phần trong Data Context, gồm tên và metadata:

context.<COMPONENT>s.all()

data_sources = context.data_sources.all()

print(data_sources)

{
    'my_pandas_datasource': PandasDatasource(
        type='pandas',
        name='my_pandas_datasource', 
        id=UUID('c22b16f7-6945-400e-932f-026cbd63b112'), 
        assets=[]
    )
}

Liệt kê thành phần

Data Source:

context.data_sources.all()

Expectation Suite:

context.suites.all()

Validation Definition:

context.validation_definitions.all()

Checkpoint:

context.checkpoints.all()

Xóa thành phần

Dùng .delete() để xóa thành phần theo tên:

context.<COMPONENT>s.delete(

    name: str
)

context.data_sources.delete(
    name="my_pandas_datasource"
)

print(context.data_sources.all())

{}

Xóa thành phần

Data Source:

context.data_sources.delete(
    name="my_pandas_datasource"
)

Expectation Suite:

context.suites.delete(
    name="my_suite"
)

Validation Definition:

context.validation_definitions.delete(
    name="my_validation_definition"
)

Checkpoint:

context.checkpoints.delete(
    name="my_checkpoint"
)

Ghi nhớ nhanh

Thêm thành phần vào Data Context:

context.data_sources.add(data_source)

context.suites.add(suite)

context.validation_definitions.add(
    validation_definition
)

context.checkpoints.add(checkpoint)

Truy xuất một thành phần:

.get(name: str)

Liệt kê thành phần:

.all()

Xóa một thành phần:

.delete(name: str)

Ayo berlatih!

Nhập môn Data Quality với Great Expectations