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原文链接：https://www.kdnuggets.com/5-python-data-validation-libraries-you-should-be-using
原文作者：Nahla Davies
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# 引言
数据验证很少能获得应有的关注。模型获得赞誉，数据管道（pipeline）受到指责，而数据集则悄无声息地带着足以在日后引发混乱的足够多的问题溜过去。
验证是决定您的数据管道是弹性的还是脆弱的那一层，而Python已经悄悄建立了一个生态系统，以惊人的优雅方式解决了这个问题。
有鉴于此，这五个库从非常不同的角度处理验证，这正是它们重要的原因。每一个都解决了在现代数据和机器学习工作流程中反复出现的特定类型的问题。
# 1. Pydantic: 真实世界数据的类型安全
Pydantic已成为现代Python栈中的默认选择，因为它将数据验证视为一等公民，而不是事后才考虑的事情。它基于Python类型提示构建，允许开发人员和数据从业者定义传入数据必须满足的严格模式（Schema），然后才能进一步处理。Pydantic引人注目的地方在于它能与现有代码自然融合，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 替代了在各处手动检查类型或编写防御性代码的做法，它将对数据结构的假设集中化管理。字段在可能的情况下会被转换（coerced），在危险时被拒绝，并且通过模式本身被隐式记录。这种严格性与灵活性的结合在机器学习系统中至关重要，因为上游数据生产者并不总是按预期行事。
当数据结构变得嵌套或复杂时，Pydantic也大放异彩。即使模式不断增长，验证规则仍然易于阅读，这使团队在“有效”的含义上保持一致。错误是明确且描述性的，使调试更快，并减少了只在下游才暴露的静默失败。在实践中，Pydantic成为混乱的外部输入与模型所依赖的内部逻辑之间的看门人。
# 2. Cerberus: 轻量级且以规则驱动的验证
Cerberus 采取了更传统的数据验证方法，它依赖于显式的规则定义而不是Python的类型提示。这使得它在需要动态定义或在运行时修改模式的情况下特别有用。与类和注解不同，Cerberus使用字典来表达验证逻辑，这在数据密集型应用中更容易理解。
这种规则驱动的模型在验证需求频繁变化或需要程序化生成时效果很好。依赖于配置文件、外部模式或用户定义输入的特征管道通常会受益于 Cerberus 的灵活性。验证逻辑本身就变成了数据，而不是硬编码的行为。
Cerberus的另一个优势在于其对约束条件的清晰性。范围、允许值、字段间的依赖关系以及自定义规则都易于表达。这使得审计验证逻辑变得更容易，尤其是在受监管或高风险的环境中。
虽然 Cerberus 不像 Pydantic 那样与类型提示或现代 Python 框架紧密集成，但它以其可预测性和适应性赢得了地位。当您需要验证遵循业务规则而不是代码结构时，Cerberus 提供了一个清晰实用的解决方案。
# 3. Marshmallow: 序列化邂逅验证
Marshmallow 位于数据验证和序列化的交汇点，这使其在数据在不同格式和系统间移动的数据管道中尤其有价值。它不仅仅是检查数据是否有效；它还 控制数据在进出 Python 对象时如何转换。这种双重角色在机器学习工作流中至关重要，因为数据经常跨越系统边界。
Marshmallow 中的模式定义了验证规则和序列化行为。这使得团队在向下游消费者塑造数据时，也能强制执行一致性。字段可以在被验证以符合严格约束的同时，被重命名、转换或计算。
Marshmallow 在从数据库、消息队列或API为模型提供数据的管道中尤其有效。验证确保数据符合预期，而序列化确保它以正确的形状到达。这种组合减少了散布在整个管道中的脆弱的转换步骤。
尽管 Marshmallow 需要比一些替代方案更多的前期配置，但在数据清洁度和一致性比原始速度更重要的环境中，它会带来回报。它鼓励一种对数据处理的严谨态度，防止微妙的错误潜入模型输入中。
# 4. Pandera: 面向分析和机器学习的DataFrame验证
Pandera 专门设计用于验证 pandas DataFrame，这使其成为数据提取和其他机器学习工作负载的天然选择。Pandera 不是验证单个记录，而是以数据集级别进行操作，强制执行关于列、类型、范围和值之间关系的期望。
视角的这种转变很重要。许多数据问题不会在行级别显示出来，但在查看分布、缺失值或统计约束时就会变得明显。Pandera 允许团队将这些期望直接编码到与分析师和数据科学家思考方式相匹配的模式中。
Pandera 中的模式可以表达诸如单调性、唯一性以及跨列的条件逻辑等约束。这使得在模型训练或部署之前，更容易捕获数据漂移（data drift）、损坏的特征或预处理错误。
Pandera 与笔记本电脑（notebooks）、批量作业和测试框架集成良好。它鼓励将数据验证视为一种可测试、可重复的做法，而不是非正式的“常识检查”。对于在 pandas 中工作的团队来说，Pandera 通常会成为他们工作流程中缺失的质量层。
# 5. Great Expectations: 将验证视为数据契约
Great Expectations 从更高的层面处理验证， 将其定位为数据生产者和消费者之间的契约。它不只关注模式或类型，而是强调关于数据质量、分布和随时间变化的行为的期望。这使得它在生产机器学习系统中特别强大。
期望可以 涵盖从列存在到统计属性（如平均值范围或空值百分比）的一切。这些检查旨在揭示简单的类型验证会遗漏的问题，例如渐进式的数据漂移或静默的上游变化。
Great Expectations 的优势之一是可见性。验证结果被记录、可报告，并且易于集成到持续集成（CI）管道或监控系统中。当数据不符合期望时，团队确切地知道哪里出了问题以及原因。
Great Expectations 确实比轻量级库需要更多的设置，但它用健壮性回报了这项投资。在数据可靠性直接影响业务成果的复杂管道中，它成为跨团队进行数据质量沟通的通用语言。
# 结论
没有一个验证库可以解决所有问题，这是一件好事。Pydantic擅长守护系统之间的边界。Cerberus在规则需要保持灵活时表现出色。Marshmallow为数据移动带来结构。Pandera保护分析工作流程。Great Expectations在规模上强制执行长期的数据质量。
| 库 | 主要焦点 | 最佳用途 |
|---|---|---|
| Pydantic | 类型提示和模式强制执行 | API数据结构和微服务 |
| Cerberus | 基于规则的字典验证 | 动态模式和配置文件 |
| Marshmallow | 序列化和转换 | 复杂数据管道和ORM集成 |
| Pandera | DataFrame和统计验证 | 数据科学和机器学习预处理 |
| Great Expectations | 数据质量契约和文档 | 生产监控和数据治理 |
最成熟的数据团队通常会使用这些工具中的多个，每个工具都特意放置在管道中的位置。当验证方式反映数据在现实世界中实际流动和失败的方式时，它效果最好。选择正确的库更多地取决于理解数据的最脆弱点，而不是其受欢迎程度。
强大的模型始于可信赖的数据。这些库使这种信任变得明确、可测试且更易于维护。
Nahla Davies 是一位软件开发人员和技术作家。在全身心投入技术写作之前，她曾从事许多有趣的工作，包括担任一家 Inc. 5,000 体验式品牌组织的首席程序员，该组织客户包括三星、时代华纳、Netflix 和索尼。
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