Xác thực dữ liệu SQL bằng Python
Một lỗi vô tình hoặc cố ý trong một chương trình có thể ngăn chương trình hoạt động bình thường hoặc thậm chí làm hỏng dữ liệu. Vì vậy, làm thế nào bạn có thể kiểm tra? Show
Xác thực dữ liệu là khi một chương trình kiểm tra dữ liệu để đảm bảo dữ liệu đáp ứng một số quy tắc hoặc hạn chế. Có nhiều kiểm tra xác thực dữ liệu khác nhau có thể được thực hiện. Ví dụ: chúng tôi có thể kiểm tra xem dữ liệu
Nơi chúng tôi kiểm tra dữ liệu phụ thuộc vào chương trình, nhưng đây là một số manh mối
Đã xảy ra lỗi khi tải video này Hãy thử làm mới trang hoặc liên hệ với bộ phận hỗ trợ khách hàng Bạn phải cC tạo một tài khoản để tiếp tục xemĐăng ký để xem bài học nàyBạn là học sinh hay giáo viên? tôi là học sinh tôi là giáo viên Tạo tài khoản của bạn để tiếp tục xem Là thành viên, bạn cũng sẽ có quyền truy cập không giới hạn vào hơn 84.000 bài học về toán, tiếng Anh, khoa học, lịch sử, v.v. Ngoài ra, nhận các bài kiểm tra thực hành, câu đố và huấn luyện được cá nhân hóa để giúp bạn thành công Nhận quyền truy cập không giới hạn vào hơn 84.000 bài học Chỉ mất vài phút để thiết lập và bạn có thể hủy bất cứ lúc nào Đã đăng ký?Tài nguyên do giáo viên tạo ra cho giáo viênHơn 30.000 bài học video & tài nguyên giảng dạy‐tất cả ở một nơi. bài học video Câu đố và Bảng tính Tích hợp lớp học kế hoạch bài học Tôi chắc chắn sẽ giới thiệu Study. com đến các đồng nghiệp của tôi. Nó giống như một giáo viên vung cây đũa thần và làm việc cho tôi. Tôi cảm thấy như đó là một cứu cánh Tulsi Bài đăng. 2 Chủ đề. 1 Đã tham gia. Tháng 7 năm 2018 Danh tiếng. 0 17-Jul-2018, 11. 16 giờ sáng (Bài đăng này đã được sửa đổi lần cuối. 17-07-2018, 11. 43 giờ sáng bởi Tulsi. )Xin chào Techie, Ý tưởng của tôi là chuyển ngày làm tham số để so sánh số lượng nguồn và mục tiêu nó sẽ là một cái gì đó như thế này 1. Thiết lập kết nối với bông tuyết 2. Kết nối được thiết lập với Nguồn hai tham số. Tham số sửa đổi lần cuối hoặc CreatedDatetime. Giá trị cung cấp cho 2 tham số này Dựa trên giá trị Tham số, tổng số bản ghi sẽ tìm nạp và lưu trữ trong mảng[x] cho Nguồn Và Mảng [Y] cho mục tiêu So sánh 2 và lưu kết quả trong bảng trong sql với cột, tham số và Count Diff của src và target Thách thức ở đây là làm thế nào để kết nối với snowflake và sql Ai đó có thể vui lòng chia sẻ chuyên môn của họ với một số cách khác Thanks Hồi đáp Tìm thấy Hồi đáp Các vấn đề về kiểu dữ liệu là một trong những mối quan tâm lớn nhất khi xử lý dữ liệu trong python. Nếu bạn đang tự hỏi làm thế nào để
Sau đó, bài viết này là dành cho bạn. Trong bài đăng này, chúng tôi xem cách phân tích dữ liệu thành các loại dữ liệu dự kiến bằng python gốc. Sau đó, chúng ta sẽ xem cách chúng ta có thể xây dựng mẫu phân tích kiểu dữ liệu có thể sử dụng lại bằng cách sử dụng Lưu ý rằng có một sự khác biệt chính giữa phân tích cú pháp và xác thực. Phân tích cú pháp đề cập đến việc chuyển đổi dữ liệu thành một loại dữ liệu cụ thể. Xác thực đề cập đến việc kiểm tra xem một đầu vào đã cho có thuộc một loại nhất định hay không
Trong bài đăng này, chúng tôi sử dụng thuật ngữ xác thực có nghĩa là dữ liệu có thể được phân tích thành một loại dự kiến Sử dụng Python bản địaGiả sử bạn đang xử lý một số dữ liệu tiếp thị. Tập dữ liệu chứa id người dùng, tên, số tiền đã chi tiêu và trạng thái người dùng. Mục tiêu là để
Bạn có thể làm một cái gì đó như
Bạn có thể thấy cách xác thực và phân tích cú pháp dữ liệu được kết hợp với xử lý dữ liệu(e. g. Hàm 0). Điều này cũng sẽ liên quan đến việc viết rất nhiều logic 1 để phát hiện bất kỳ lỗi phân tích cú pháp nào. Hãy thử chạy vòng lặp for được hiển thị ở trên với dữ liệu này
Bạn sẽ nhận được một 2 và phải sử dụng một khối 1 hoặc logic có điều kiện để nắm bắt những vấn đề này. Mặc dù điều này là có thể, nhưng việc xác thực các loại dữ liệu theo cách thủ công và xử lý tất cả các trường hợp như vậy có thể trở nên khó khănSử dụng Pydantic 4 là một thư viện phổ biến phân tích dữ liệu của chúng tôi thành các loại dữ liệu dự kiến. Chúng tôi có thể xác định kiểu dữ liệu của mình bằng cách sử dụng 5 và để 4 xử lý phân tích kiểu dữ liệu. Hãy xem cách chúng tôi sẽ xử lý dữ liệu tiếp thị của mình
Bạn có thể thấy các sự cố xác thực xảy ra đối với hàng 6 và 7 từ nhật ký lỗi
4 giúp bạn dễ dàng
4 cung cấp rất nhiều tính năng. Bạn có thể tham khảo tài liệu đầy đủ của nó tại đâyHãy cẩn thận về PydanticMặc dù 4 là một công cụ tuyệt vời, nhưng có một số lưu ý cần lưu ý
Phần kết luậnHy vọng bài viết này cung cấp cho bạn một ý tưởng hay về cách đảm bảo tính chính xác của kiểu dữ liệu trong dữ liệu của bạn. Đảm bảo đúng kiểu dữ liệu giúp bạn tránh các lỗi chuyển đổi kiểu dữ liệu không tương thích. Tóm lại, chúng ta đã thấy cách
Khi xử lý dữ liệu từ một nguồn có thể không phải lúc nào cũng có đúng loại dữ liệu, hãy thử 4 để phân tích dữ liệu thành các loại dữ liệu dự kiến. Bạn có thể tiết kiệm thời gian xử lý các trường hợp cạnh và giữ cho cơ sở mã của bạn sạch sẽ bằng cách tuân theo nguyên tắc DRY
Làm cách nào để xác thực truy vấn SQL trong Python?Kiểm tra định dạng SQL
. $ sqlvalidator --check-format sql. py sẽ định dạng lại sql. py (1 SQL đã thay đổi) 1 tệp sẽ được định dạng lại (1 truy vấn SQL đã thay đổi). $ sqlvalidator --định dạng sql. py định dạng lại sql. py (1 SQL đã thay đổi) 1 tệp được định dạng lại (1 truy vấn SQL đã thay đổi).
Làm cách nào để xác thực dữ liệu từ cơ sở dữ liệu bằng Python?Bước 1. Nhập mô-đun. Trong trường hợp này, chúng tôi sẽ sử dụng pandas numpy và các thư viện ngẫu nhiên nhập các thư viện như bên dưới. . Bước 2. Chuẩn bị tập dữ liệu. . Bước 3. Xác thực khung dữ liệu. . Bước 4. Xử lý các cột phù hợp. . Bước 5. Kiểm tra Loại dữ liệu chuyển đổi thành cột Ngày. . Bước 6. xác thực dữ liệu để kiểm tra các giá trị còn thiếu Python có thể tương tác với SQL không?Bạn có thể kết nối với Cơ sở dữ liệu SQL bằng Python trên Windows, Linux hoặc macOS .
Làm cách nào để xác thực dữ liệu CSV bằng Python?I. e. , nếu bạn muốn xác thực dữ liệu từ tệp CSV, trước tiên bạn phải tạo trình đọc CSV bằng mô-đun csv Python tiêu chuẩn, chỉ định phương ngữ thích hợp, sau đó chuyển trình đọc CSV làm nguồn dữ liệu cho CSVValidator. xác thực hoặc CSVValidator |