Great Expectations中ValidationDefinition.run()方法的存储行为解析
2025-05-22 00:37:36作者:宣利权Counsellor
概述
在使用Great Expectations(简称GX)进行数据验证时,ValidationDefinition.run()方法会自动将验证定义保存到数据上下文中,这一行为虽然文档中有说明,但常常让开发者感到困惑。本文将深入分析这一机制的设计原理、使用场景以及应对策略。
核心问题
在GX 1.3.0版本中,当开发者执行ValidationDefinition.run()方法时,系统会自动将该验证定义持久化到数据上下文的存储中。这与许多开发者预期的"仅运行不保存"行为不符,特别是在需要动态创建和运行验证定义的场景下。
技术背景
Great Expectations的验证定义(ValidationDefinition)代表了一组特定的数据验证规则和配置。在架构设计上,GX采用了显式持久化的策略:
- 自动持久化机制:run()方法内部会调用_add_to_store()方法,将验证定义保存到ValidationDefinitionStore中
- 设计意图:确保每次验证运行都有完整的配置记录,便于审计和复现
- 存储位置:默认情况下会保存到文件系统的validation_definitions目录中
解决方案
针对这一行为,开发者可以采用以下几种策略:
1. 使用add_or_update方法(GX 1.3.1+)
# 在1.3.1及以上版本中可以直接使用
context.validation_definitions.add_or_update(validation_definition)
2. 显式删除策略
try:
validation_results = validation_definition.run(...)
finally:
context.validation_definitions.delete(validation_definition_name)
3. 使用临时数据上下文
# 创建临时/内存数据上下文
temp_context = gx.get_context(mode="ephemeral")
最佳实践建议
- 版本适配:如果项目允许升级,优先使用1.3.1+版本的add_or_update方法
- 资源清理:在测试或开发环境中,确保添加适当的清理逻辑
- 命名规范:为动态创建的验证定义使用可预测的命名模式,便于管理
- 上下文隔离:考虑为不同用途创建独立的数据上下文实例
底层原理
这一行为的设计反映了GX对数据验证可追溯性的重视。通过自动持久化:
- 确保每次验证运行的配置都可复现
- 支持审计追踪和数据质量监控
- 为后续的验证结果分析提供完整上下文
总结
Great Expectations中ValidationDefinition.run()方法的自动持久化行为虽然初看违反直觉,但实际上体现了框架对数据验证完整性的设计理念。开发者可以通过版本升级、显式管理或上下文隔离等策略来适应这一特性。理解这一机制有助于更有效地利用GX构建健壮的数据质量保障体系。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C046
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0123
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
435
3.31 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
暂无简介
Dart
699
162
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
697
374
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.23 K
676
Ascend Extension for PyTorch
Python
243
281
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
271
328