Visualization & HTML 리포트¶

실무 운영 가이드에서 HTML을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

개요¶

실무 운영 가이드에서 HTML, src/truthound/profiler/visualization.py, SVG-based을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

ChartType¶

class ChartType(Enum):
    """Chart types"""

    BAR = "bar"                     # Bar chart
    HORIZONTAL_BAR = "horizontal_bar"  # Horizontal bar chart
    PIE = "pie"                     # Pie chart
    DONUT = "donut"                 # Donut chart
    LINE = "line"                   # Line chart
    AREA = "area"                   # Area chart
    SCATTER = "scatter"             # Scatter plot
    HISTOGRAM = "histogram"         # Histogram
    HEATMAP = "heatmap"             # Heatmap
    TABLE = "table"                 # Table
    GAUGE = "gauge"                 # Gauge chart
    SPARKLINE = "sparkline"         # Sparkline
    TREEMAP = "treemap"             # Treemap
    SANKEY = "sankey"               # Sankey diagram

ReportTheme¶

class ReportTheme(Enum):
    """Report themes"""

    LIGHT = "light"               # Light theme
    DARK = "dark"                 # Dark theme
    PROFESSIONAL = "professional" # Professional theme
    MINIMAL = "minimal"           # Minimal theme
    COLORFUL = "colorful"         # Colorful theme

SectionType¶

class SectionType(Enum):
    """Report section types"""

    OVERVIEW = "overview"               # Overview section
    COLUMN_DETAILS = "column_details"   # Column details
    DATA_QUALITY = "data_quality"       # Data quality
    STATISTICS = "statistics"           # Statistics information
    PATTERNS = "patterns"               # Pattern information
    ALERTS = "alerts"                   # Alerts
    RECOMMENDATIONS = "recommendations" # Recommendations
    CUSTOM = "custom"                   # Custom section

SVGChartRenderer¶

실무 운영 가이드에서 Renders, SVG, ChartData, ChartConfig을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

from truthound.profiler.visualization import (
    SVGChartRenderer, ChartData, ChartConfig, ChartType
)

renderer = SVGChartRenderer()

# Bar chart
bar_data = ChartData(
    labels=["A", "B", "C", "D", "E"],
    values=[10, 25, 15, 30, 20],
    title="Distribution",
)
bar_config = ChartConfig(chart_type=ChartType.BAR, width=400, height=300)
bar_svg = renderer.render(bar_data, bar_config)

# Pie chart
pie_data = ChartData(
    labels=["Cat A", "Cat B", "Cat C", "Cat D", "Cat E"],
    values=[30, 25, 20, 15, 10],
)
pie_config = ChartConfig(chart_type=ChartType.PIE, width=300, height=300)
pie_svg = renderer.render(pie_data, pie_config)

# Histogram
hist_data = ChartData(
    labels=["0-10", "10-20", "20-30", "30-40"],
    values=[5, 12, 8, 3],
    title="Value Distribution",
)
hist_config = ChartConfig(chart_type=ChartType.HISTOGRAM, width=400, height=300)
hist_svg = renderer.render(hist_data, hist_config)

# Gauge chart
gauge_data = ChartData(
    values=[85],  # Current value
    title="Completeness",
    metadata={"min": 0, "max": 100},
)
gauge_config = ChartConfig(chart_type=ChartType.GAUGE, width=250, height=180)
gauge_svg = renderer.render(gauge_data, gauge_config)

HTMLReportGenerator¶

실무 운영 가이드에서 HTML, Generates, Accepts, ProfileData을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

from truthound.profiler.visualization import (
    HTMLReportGenerator, ReportConfig, ReportTheme, ProfileData
)

# Configuration
config = ReportConfig(
    title="Data Profile Report",
    subtitle="Generated by Truthound",
    theme=ReportTheme.PROFESSIONAL,
    include_toc=True,
    include_timestamp=True,
    include_summary=True,
    sections=[
        SectionType.OVERVIEW,
        SectionType.DATA_QUALITY,
        SectionType.COLUMN_DETAILS,
        SectionType.PATTERNS,
        SectionType.RECOMMENDATIONS,
    ],
)

# Generate report
generator = HTMLReportGenerator()
html = generator.generate(profile_data, config)

# Save to file
generator.save(profile_data, "report.html", config)

# Generate from dict
html = generator.generate_from_dict(profile_dict, config)

ReportConfig¶

@dataclass
class ReportConfig:
    """Report configuration"""

    title: str = "Data Profile Report"
    subtitle: str = ""
    theme: ReportTheme = ReportTheme.LIGHT
    logo_path: str | None = None        # Logo file path
    logo_base64: str | None = None      # Base64 encoded logo
    include_toc: bool = True            # Include table of contents
    include_timestamp: bool = True      # Include timestamp
    include_summary: bool = True        # Include summary
    sections: list[SectionType] = field(default_factory=lambda: [
        SectionType.OVERVIEW,
        SectionType.DATA_QUALITY,
        SectionType.COLUMN_DETAILS,
        SectionType.PATTERNS,
        SectionType.RECOMMENDATIONS,
    ])
    custom_css: str | None = None       # Custom CSS
    custom_js: str | None = None        # Custom JavaScript
    embed_resources: bool = True        # Embed resources
    language: str = "en"                # Language code

Section Renderers¶

실무 운영 가이드에서 SectionRenderer, Renderers, SectionContent, ChartRenderer, ThemeConfig을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

개요SectionRenderer¶

from truthound.profiler.visualization import (
    OverviewSectionRenderer, SectionContent, SectionType
)

renderer = OverviewSectionRenderer()
content = SectionContent(
    section_type=SectionType.OVERVIEW,
    title="Overview",
    text_blocks=["Table: users", "Rows: 10,000 | Columns: 5"],
    charts=[...],
    tables=[...],
)
html = renderer.render(content, chart_renderer, theme)

DataQualitySectionRenderer¶

from truthound.profiler.visualization import DataQualitySectionRenderer

renderer = DataQualitySectionRenderer()
# Included content:
# - Quality gauge chart
# - Alert/warning display
# - Per-column quality table

ColumnDetailsSectionRenderer¶

from truthound.profiler.visualization import ColumnDetailsSectionRenderer

renderer = ColumnDetailsSectionRenderer()
# For each column:
# - Value distribution chart (BAR or HISTOGRAM)
# - Column statistics table
# - Collapsible support (collapsible=True)

PatternsSectionRenderer¶

from truthound.profiler.visualization import PatternsSectionRenderer

renderer = PatternsSectionRenderer()
# Included content:
# - Pattern type pie chart
# - Pattern detail table

RecommendationsSectionRenderer¶

from truthound.profiler.visualization import RecommendationsSectionRenderer

renderer = RecommendationsSectionRenderer()
# Included content:
# - Recommendations list (text_blocks)
# - Additional information table

ReportExporter¶

실무 운영 가이드에서 HTML, JSON, Supports을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

from truthound.profiler.visualization import ReportExporter, ProfileData

exporter = ReportExporter()

# HTML export
html_str = exporter.to_html(profile_data, config)

# JSON export
json_str = exporter.to_json(profile_data)

# Export to file
exporter.to_file(profile_data, "report.html", format="html")
exporter.to_file(profile_data, "profile.json", format="json")

Theme Customization¶

실무 운영 가이드에서 Custom, ThemeConfig, ThemeRegistry을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

from truthound.profiler.visualization import ThemeConfig, theme_registry, HTMLReportGenerator

custom_theme = ThemeConfig(
    name="my_theme",
    primary_color="#3498db",
    secondary_color="#2ecc71",
    accent_color="#e74c3c",
    background_color="#ffffff",
    text_color="#333333",
    border_color="#e0e0e0",
    font_family="'Noto Sans KR', sans-serif",
    header_bg="#f8f9fa",
    card_bg="#ffffff",
    shadow="0 2px 4px rgba(0,0,0,0.1)",
    border_radius="8px",
)

# Register in registry
theme_registry.register("my_theme", custom_theme)

# Pass theme directly
generator = HTMLReportGenerator(theme=custom_theme)

Chart Rendering Methods¶

실무 운영 가이드에서 Output, Format을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	Chart 엔진	실무 운영 가이드에서 Characteristics을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
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실무 운영 가이드에서 PDF을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 SVG을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 Markdown을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Text을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 ASCII을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

# Interactive charts for HTML
html_generator = HTMLReportGenerator(config)
html = html_generator.generate(profile)  # Uses ApexCharts

# Static SVG charts for PDF
pdf_exporter = ReportExporter()
pdf_exporter.export(profile, "report.pdf")  # Uses pure SVG

Quick 리포트 Generation¶

from truthound.profiler.visualization import generate_report

# Convenience function
html = generate_report(profile)
with open("report.html", "w") as f:
    f.write(html)

# Specify theme
html = generate_report(profile, theme=ReportTheme.DARK)

Comparison 리포트¶

실무 운영 가이드에서 Generate을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

from truthound.profiler.visualization import compare_profiles

# Compare multiple profiles
html = compare_profiles(
    profiles=[profile1, profile2, profile3],
    labels=["Before", "After", "Latest"],
    config=ReportConfig(title="Profile Comparison Report"),
)

# Included content:
# - Profile overview comparison table (table name, row count, column count)
# - Quality score comparison bar chart

CLI Usage¶

# Generate HTML report
th profile data.csv --output report.html --format html

# Specify theme
th profile data.csv --output report.html --theme dark

# Generate PDF report
th profile data.csv --output report.pdf --format pdf

# Comparison report
th compare-profiles profile1.json profile2.json --output comparison.html

다음 단계¶

Internationalization - Generate multilingual 리포트
실무 운영 가이드에서 Distributed, Processing, Parallel을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.