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Conheça 11 excelentes aplicativos de validação de dados Python gratuitos e de código aberto

Jardeson Márcio

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Python é uma linguagem de programação de uso geral muito popular, isso porque ela é fácil de usar. Ela é orientada a objetos, semanticamente estruturada, extremamente versátil e bem suportada. Neste post você conhecerá 11 excelentes aplicativos de validação de dados Python gratuitos e de código aberto para o seu dispositivo Linux.

Linguagem de Programação Python

Programadores e cientistas de dados preferem o Python porque é fácil de usar e aprender, oferece um bom conjunto de recursos integrados e é altamente extensível. A legibilidade do Python o torna uma excelente primeira linguagem de programação. Por esse motivo ela é bastante popular entre os programadores.

Mesmo com uma boa linguagem de programação, você precisa de um bom validador de dados. A validação de dados é o processo de verificar se os dados inseridos pelos usuários ou coletados de fontes atendem a determinados critérios, como formato, tipo, intervalo ou consistência. A validação de dados pode ajudar a prevenir erros, melhorar a qualidade dos dados e garantir a conformidade com regras ou regulamentos comerciais.

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Abaixo, você conhecerá uma lista com 11 aplicativos de validação de dados Python gratuitos e de código aberto. A lista foi elaborada pelo LinuxLinks.

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Validação de dados Python

  • Pydantic: Validação de dados usando dicas de tipo Python;
  • Pandera: Um projeto que fornece uma API flexível e expressiva para realizar validação de dados em objetos semelhantes a dataframe para tornar pipelines de processamento de dados mais legíveis e robustos;
  • jsonschema: Implementação do esquema JSON para Python. JSON Schema é uma ferramenta poderosa para validar a estrutura de dados JSON. JSON significa “JavaScript Object Notation”, um formato simples de intercâmbio de dados;
  • Cerberus: Cerberus fornece funcionalidade de validação de dados poderosa, porém simples e leve pronta para uso e foi projetada para ser facilmente extensível, permitindo validação personalizada;
  • Schema: Uma biblioteca para validar estruturas de dados Python, como aquelas obtidas de arquivos de configuração, formulários, serviços externos ou análise de linha de comando, convertidas de JSON/YAML (ou qualquer outra coisa) para tipos de dados Python;
  • GX: Validando, documentando e criando perfis de dados. Ele juda as equipes de dados a construir uma compreensão compartilhada de seus dados por meio de testes de qualidade, documentação e criação de perfil;
  • marshmallow: Biblioteca ORM/ODM/independente de estrutura;
  • Voluptuous: Biblioteca de validação de dados Python;
  • Schematics: Combine tipos em estruturas, valide e transforme as formas dos dados;
  • Colander: Biblioteca de serialização/desserialização/validação;
  • Valideer: Biblioteca Python leve de validação e adaptação de dados.
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