ТОП 5 ПРОГРАММ НА PYTHON
Библиотека Python. Валидаторы данных
Сonnect accepted, уважаемые! 👋 В ряде задач приходится иметь дело с различными "валидаторами" входных данных. Это могут быть почта, url или иные сведения. Использование модуля validators позволяет секомить кучу времени и нервов с "препарированием" данных. Также эта штука работает как с ipv4/ipv6. Вот смотрите: import validators checkEmail = validators.email('noname@gmail.com') print(f"This is email: {checkEmail}") chekUrl = validators.url('http://10.0.0.1') print(f"This is url: {chekUrl}") checkSite = validators...
🔍 Data Validation Подборка полезных инструментов для проверки данных в ваших проектах. Если вы еще не используете их в своих ds проектах, рекомендуем обратить на них внимание. ▪pydantic - Проверка данных с помощью подсказок типов Python. ▪jsonschema - Реализация спецификации JSON Schema для Python. ▪validators - удобная библиотека Проверки данных. param - Param: Сделает ваш код Python более понятным и надежным. ▪voluptuous - Валидаторы - это простые вызываемые функции: С ними вам не нужно создавать нагромождение классов, просто импортируйет 1 функцию из этой замечательной библиотеки. ▪strictyaml - Безопасный парсер и валидатор YAML. ▪dirty-equals - dirty-equals - это библиотека python, которая (неправильно) использует метод eq, чтобы сделать ваш код python более декларативным и, следовательно, более легким для понимания и редактирования. ▪typical - Быстрая, простая и корректная проверка данных с использованием Python 3. ▪valideer - Легкая библиотека Python для проверки данных. @machinelearning