Kedro项目0.19.11版本发布：数据目录增强与性能优化

Kedro是一个开源的Python框架，专为数据科学和机器学习项目设计。它提供了一套标准化的项目结构和工具链，帮助团队构建可维护、可扩展的数据管道。Kedro采用了软件工程的最佳实践，使数据科学家能够专注于模型开发，而不必担心项目组织和部署问题。

核心功能升级

本次0.19.11版本带来了几项重要改进，其中最引人注目的是数据目录功能的增强。新版本实现了KedroDataCatalog.to_config()方法，这是一个非常实用的功能，它允许开发者将数据目录实例转换为适合序列化的配置格式。这一特性在需要动态生成或修改数据目录配置的场景下特别有用，比如在自动化部署或配置管理系统中。

性能方面，OmegaConfigLoader得到了显著优化。OmegaConfigLoader是Kedro中负责加载配置文件的组件，经过改进后，项目启动和运行时的配置加载速度将更快，这对于大型项目尤其重要。

安全检测工具也进行了更新，从trufflehog切换到了detect-secrets。这一变更提供了更准确、更高效的代码库秘密检测能力，帮助团队更好地保护敏感信息。

此外，新版本还增加了对%load_ext kedro的支持，这使得在Jupyter笔记本中使用Kedro变得更加便捷，进一步改善了数据科学家的开发体验。

问题修复与改进细节

在数据一致性方面，新版本增加了数据集版本一致性的验证机制，确保在整个目录中数据集版本保持一致，避免了因版本不一致导致的问题。

项目创建流程也得到了改进，修复了在使用自定义起始模板离线创建项目时可能出现的问题。同时，管道模板中现在自动包含了node导入，减少了开发者的手动操作。

错误处理方面更加友好，当执行kedro run命令但没有指定管道时，错误信息更加清晰明确。对于钩子(hook)的注册也增加了安全保护机制，当用户在settings.py中错误地注册钩子类时，系统能够更好地处理这种情况。

路径解析功能更加健壮，现在能够正确处理包含查询(query)和片段(fragment)的路径。正则表达式验证也不再进行小写转换，保持了原始输入的大小写形式。

文档方面，"分区数据集延迟保存"文档页面得到了更新，帮助用户更好地理解和使用这一特性。同时，kedro-catalog JSON模式已迁移至kedro-datasets中，使项目结构更加清晰。

底层优化与兼容性

在底层实现上，修复了管道运行后KedroDataCatalog可能被意外修改的问题，增强了系统的稳定性。同时，KedroDataCatalog._datasets现在与DataCatalog._datasets保持兼容，确保了不同组件间的无缝协作。

这些改进和修复共同提升了Kedro框架的稳定性、性能和用户体验，使数据科学团队能够更高效地构建和维护他们的数据管道项目。