DeepDiff: 对任何 Python 对象/数据进行深度比较和搜索。DeepHash: 根据对象的内容计算其哈希值。Delta: 使用差值重建对象。
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DeepDiff 现在是 Qluster 的一部分。 如果您正在围绕数据验证和修正构建工作流程, Qluster 为您的团队提供了一个结构化的方式来管理规则, 审查失败, 批准修复并重用决策 – 而无需从头开始构建整个系统。
DeepDiff 9-1-0 - 添加了 DeepDiff 的多进程支持: 并行距离计算和并行子树比较,带有聚合的工作进程统计信息,确定的排序和在不安全情况下自动回退到串行模式(例如 custom_operators,*_obj_callback,ignore_order_func) - 添加了 exclude_paths 和 include_paths 的通配符/通配模式支持,这要感谢 @akshat62 - 重新实现了内部缓存,以提高性能 - 使用缓存的 GlobPathMatcher 来消除指数级的匹配问题 - 在 deephash.py,helper.py,delta.py,diff.py,distance.py,path.py 和 serialization.py 中进行了全面的类型提示修正(还修复了实际的错误: path._guess_type 调用中的括号位置错误,以及 diff._compare_in_order 中的 len(other.indexes > 1) → len(other.indexes) > 1) - 安全性: check_elem() 中的 Delta 双下划线属性遍历现在立即抛出异常,而不是通过 _raise_or_log() 进行处理,同时进行了完整路径预检验
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