TDDA 项目推荐

TDDA 项目推荐

tdda Test-Driven Data Analysis Functions 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tdd/tdda

1. 项目基础介绍和主要编程语言

TDDA（Test-Driven Data Analysis）是一个专注于数据分析领域的开源项目，主要使用Python编程语言开发。该项目旨在通过测试驱动的方法来支持数据分析流程，提供了丰富的工具和API，帮助开发者更高效地进行数据分析和测试。

2. 项目的核心功能

TDDA项目包含以下核心功能：

• 参考测试（Reference Testing）：扩展了unittest和pytest，支持对数据分析管道进行测试，特别适用于结果较大且复杂的情况。提供了字符串与文件、文件与文件的比较功能，并支持排除模式（如日期和版本）以简化测试。

• 约束发现与验证（Constraints）：提供了从Pandas DataFrame中发现约束的工具，并将这些约束以JSON格式输出。还可以验证新数据集是否符合这些约束，用于异常检测。

• 正则表达式自动生成（Rexpy）：自动从文本数据中推断正则表达式，帮助开发者快速生成匹配规则。

• 自动测试生成（Gentest）：能够为几乎任何可以从命令行运行的命令生成测试，无论是Python代码、R代码、Shell脚本还是多语言管道。

3. 项目最近更新的功能

根据项目的最新更新，TDDA最近增加了以下功能：

• 支持Python 3.5和Python 3.6：项目现在可以在Python 2.7、Python 3.5和Python 3.6环境下运行，增强了兼容性。

• 改进的参考测试功能：优化了参考测试的文件比较功能，增加了对CSV文件的特殊支持，并改进了排除模式的处理。

• 约束发现与验证的增强：改进了从Pandas DataFrame中发现约束的算法，提升了约束验证的准确性和效率。

• 正则表达式生成工具（Rexpy）的优化：增强了正则表达式生成的准确性，并提供了更多的配置选项，以适应更复杂的文本数据。

通过这些更新，TDDA项目在数据分析和测试领域提供了更加强大和灵活的工具，帮助开发者更好地管理和验证数据分析流程。

tdda Test-Driven Data Analysis Functions 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tdd/tdda