Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍23❤10🔥8😢1
#курс #python
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍28🔥7❤5
#курс #python #dataanalysis
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤14👍4🔥3
#DataValidation
, но она потребляет много памяти.Attrs
не имеет встроенной проверки данных и обеспечивает более высокую производительность и меньшее использование памяти, что идеально подходит для внутренних структур данных и простого создания классов в #Python.
from attrs import define, field
@define
class UserAttrs:
name: str
age: int = field()
@age.validator
def check_age(self, attribute, value):
if value < 0:
raise ValueError("Age can't be negative")
return value # accepts any positive age
try:
user = UserAttrs(name="Bob", age=-1)
except ValueError as e:
print("ValueError:", e)
📌 Пример
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍17❤8🔥5
⭐️ Pandera, библиотека Python, которая упрощает валидацию pandas датафреймов.
Она также поддерживает , быструю и легкую библиотеку Polars.
С помощью Pandera вы можете быть уверены, что ваши Polars датафреймы имеют правильную структуру и будут работать правильно.
▪ Github
▪Документация
#Pandera #python #opensource #Polars
Она также поддерживает , быструю и легкую библиотеку Polars.
С помощью Pandera вы можете быть уверены, что ваши Polars датафреймы имеют правильную структуру и будут работать правильно.
pip install pandera
▪ Github
▪Документация
#Pandera #python #opensource #Polars
👍18❤8🔥3