Reporter SDK¶

실무 운영 가이드에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

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실무 운영 가이드에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 다루는 항목입니다:

실무 운영 가이드에서 ValidationRunResult을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
the ValidationReporter + RunPresentation 워크플로우
실무 운영 가이드에서 to_legacy_view()을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
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from truthound.reporters.sdk import StreamingMixin

class MyReporter(StreamingMixin, ValidationReporter):
    def render(self, data):
        legacy_view = self.present(data).to_legacy_view()
        # Generate in chunks
        for chunk in self.stream_results(legacy_view.results, chunk_size=100):
            yield self.format_chunk(chunk)

    def render_lines(self, data):
        legacy_view = self.present(data).to_legacy_view()
        # Line-by-line streaming
        formatter = lambda r: f"{r.validator_name}: {r.message}"
        return self.render_streaming(legacy_view.results, formatter)

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

실무 운영 가이드에서 Method을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `stream_results(results, chunk_size)`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Chunk을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `stream_lines(results, formatter)`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Line을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `render_streaming(results, formatter)`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	Combine streaming 결과 to string

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Builder¶

@create_reporter Decorator¶

실무 운영 가이드에서 Convert을(를) 다루는 항목입니다:

from truthound.reporters.sdk import create_reporter

@create_reporter(
    name="simple",
    extension=".txt",
    content_type="text/plain"
)
def render_simple(result, config):
    """Simple text reporter."""
    lines = [
        f"Source: {result.source}",
        f"Status: {'PASS' if result.success else 'FAIL'}",
        f"Issues: {len(result.issues)}",
    ]
    return "\n".join(lines)

# Automatically registered
from truthound.reporters import get_reporter
reporter = get_reporter("simple")

@create_validation_reporter Decorator¶

Include full 검증Reporter functionality:

from truthound.reporters.sdk import create_validation_reporter
from truthound.reporters.base import ReporterConfig

class MyConfig(ReporterConfig):
    prefix: str = ">"
    include_timestamp: bool = True

@create_validation_reporter(
    name="prefixed",
    extension=".txt",
    config_class=MyConfig
)
def render_prefixed(result, config):
    status = "PASS" if result.success else "FAIL"
    lines = []
    if config.include_timestamp:
        lines.append(f"{config.prefix} Time: {result.run_time}")
    lines.append(f"{config.prefix} Status: {status}")
    return "\n".join(lines)

ReporterBuilder¶

실무 운영 가이드에서 Fluent을(를) 다루는 항목입니다:

from truthound.reporters.sdk import ReporterBuilder

# ReporterBuilder takes name in constructor
reporter_class = (
    ReporterBuilder("custom")
    .with_extension(".custom")
    .with_content_type("text/plain")
    .with_mixin(FormattingMixin)
    .with_mixin(FilteringMixin)
    .with_renderer(lambda self, data: f"Status: {'PASS' if data.success else 'FAIL'}")
    .build()
)

# Create instance
instance = reporter_class()
output = instance.render(run_result)

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

실무 운영 가이드에서 Method을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `ReporterBuilder(name)`, ReporterBuilder을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Create을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `with_extension(ext)`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	Set 파일 extension
실무 운영 가이드에서 `with_content_type(type)`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Set, MIME을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `with_mixin(mixin_class)`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Add을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `with_mixins(*mixins)`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Add을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `with_config_class(cls)`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	Specify 설정 class
실무 운영 가이드에서 `with_renderer(func)`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Specify을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `with_post_processor(func)`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Add을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `with_attribute(name, value)`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Add을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `register_as(name)`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Specify을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `build()`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Create을(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.

Templates¶

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

CSVReporter¶

from truthound.reporters.sdk import CSVReporter

reporter = CSVReporter(
    delimiter=",",
    include_header=True,
    include_passed=False,
    quoting="minimal"  # minimal, all, none, nonnumeric
)
csv_output = reporter.render(result)

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

실무 운영 가이드에서 Option을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Type을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Default을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `delimiter`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `str`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `","`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Field을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `include_header`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `bool`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `True`, True을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Include을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `include_passed`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `bool`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `False`, False을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Include을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `quoting`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `str`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `"minimal"`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Quoting을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `columns`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `list[str]`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `None`, None을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	컬럼 to include (None=all)

YAMLReporter¶

from truthound.reporters.sdk import YAMLReporter

reporter = YAMLReporter(
    default_flow_style=False,
    indent=2,
    include_passed=False,
    sort_keys=False
)
yaml_output = reporter.render(result)

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

실무 운영 가이드에서 Option을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Type을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Default을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `default_flow_style`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `bool`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `False`, False을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	Use 플로우 style
실무 운영 가이드에서 `indent`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `int`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `2`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Indentation을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `include_passed`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `bool`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `False`, False을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Include을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `sort_keys`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `bool`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `False`, False을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Sort을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

JUnitXMLReporter¶

실무 운영 가이드에서 JUnit, XML, CI/CD을(를) 다루는 항목입니다:

from truthound.reporters.sdk import JUnitXMLReporter

reporter = JUnitXMLReporter(
    testsuite_name="Truthound Validation",
    include_stdout=True,
    include_properties=True
)
xml_output = reporter.render(result)

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

실무 운영 가이드에서 Option을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Type을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Default을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `testsuite_name`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `str`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Truthound, `"Truthound Validation"`, Validation을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Test을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `include_stdout`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `bool`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `True`, True을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Include을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `include_properties`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `bool`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `True`, True을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Include을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `include_passed`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `bool`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `False`, False을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Include을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

NDJSONReporter¶

실무 운영 가이드에서 JSON, Newline, Delimited을(를) 다루는 항목입니다:

from truthound.reporters.sdk import NDJSONReporter

reporter = NDJSONReporter(
    include_metadata=True,
    include_passed=False,
    compact=True
)
ndjson_output = reporter.render(result)

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

실무 운영 가이드에서 Option을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Type을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Default을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `include_metadata`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `bool`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `True`, True을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Include을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `include_passed`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `bool`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `False`, False을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Include을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `compact`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `bool`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `True`, True을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 JSON, Compact을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

TableReporter¶

Text 테이블 output:

from truthound.reporters.sdk import TableReporter

reporter = TableReporter(
    style="grid",  # ascii, markdown, grid, simple
    max_width=120,
    include_passed=False
)
table_output = reporter.render(result)

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

실무 운영 가이드에서 Option을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Type을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Default을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `style`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `str`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `"ascii"`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	테이블 style
실무 운영 가이드에서 `max_width`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `int`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `120`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Maximum을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `include_passed`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `bool`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `False`, False을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Include을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `show_index`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `bool`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `False`, False을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Show을(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.

스키마 검증¶

실무 운영 가이드에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Basic Usage¶

from truthound.reporters.sdk import validate_output, JSONSchema

# Define schema
schema = JSONSchema(
    required_fields=["status", "data_asset", "issues"],
    field_types={
        "status": str,
        "data_asset": str,
        "issues": list,
        "pass_rate": float,
    }
)

# Validate output
result = validate_output(json_output, schema)
if not result.is_valid:
    for error in result.errors:
        print(f"Error: {error.message}")

스키마 Types¶

JSONSchema¶

from truthound.reporters.sdk import JSONSchema

schema = JSONSchema(
    required_fields=["status", "data_asset"],
    field_types={"status": str, "issues": list},
    allow_extra_fields=True,
    max_depth=10
)

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

실무 운영 가이드에서 Option을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Type을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `required_fields`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `list[str]`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Required을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `field_types`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `dict[str, type]`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Field을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `allow_extra_fields`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `bool`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Allow을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `max_depth`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `int`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Maximum을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

XMLSchema¶

from truthound.reporters.sdk import XMLSchema

schema = XMLSchema(
    root_element="testsuites",
    required_elements=["testsuite", "testcase"],
    required_attributes={"testsuite": ["name", "tests"]},
    validate_dtd=False
)

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

실무 운영 가이드에서 Option을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Type을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `root_element`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `str`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Root을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `required_elements`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `list[str]`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Required을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `required_attributes`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `dict[str, list[str]]`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Required을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `validate_dtd`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `bool`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Validate, DTD을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

CSVSchema¶

from truthound.reporters.sdk import CSVSchema

schema = CSVSchema(
    required_columns=["validator", "column", "severity", "message"],
    column_types={"severity": str, "count": int},
    allow_extra_columns=True,
    min_rows=0
)

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

실무 운영 가이드에서 Option을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Type을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `required_columns`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `list[str]`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	Required 컬럼 list
실무 운영 가이드에서 `column_types`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `dict[str, type]`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	컬럼 types
실무 운영 가이드에서 `allow_extra_columns`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `bool`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	Allow extra 컬럼
실무 운영 가이드에서 `min_rows`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `int`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Minimum을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

TextSchema¶

from truthound.reporters.sdk import TextSchema

schema = TextSchema(
    required_patterns=[r"Status:", r"Pass Rate:"],
    forbidden_patterns=[r"ERROR", r"EXCEPTION"],
    max_length=100000,
    encoding="utf-8"
)

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

실무 운영 가이드에서 Option을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Type을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `required_patterns`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `list[str]`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Required을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `forbidden_patterns`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `list[str]`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Forbidden을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `max_length`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `int`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Maximum을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `encoding`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `str`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Encoding을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

스키마 Registration and Management¶

from truthound.reporters.sdk import (
    register_schema,
    get_schema,
    unregister_schema,
    validate_reporter_output,
)

# Register schema
register_schema("my_format", schema)

# Get schema
my_schema = get_schema("my_format")

# Remove schema
unregister_schema("my_format")

# Auto-validate reporter output
is_valid = validate_reporter_output("json", json_output)

스키마 Inference and Merging¶

from truthound.reporters.sdk import infer_schema, merge_schemas

# Infer schema from sample data
inferred = infer_schema(sample_output, format="json")

# Merge multiple schemas
merged = merge_schemas([schema1, schema2], strategy="union")

실무 운영 가이드에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Testing Utilities¶

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

Mock Data Generation¶

create_mock_result¶

from truthound.reporters.sdk import create_mock_result

# Default mock result
result = create_mock_result()

# Custom settings
result = create_mock_result(
    data_asset="test_data.csv",
    status="failure",
    pass_rate=0.75,
    issue_count=5,
    severity_distribution={"critical": 2, "high": 2, "medium": 1}
)

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

실무 운영 가이드에서 Parameter을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Type을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Default을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `data_asset`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `str`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `"test_data.csv"`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	Data 자산 name
실무 운영 가이드에서 `status`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `str`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `"failure"`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	검증 status
실무 운영 가이드에서 `pass_rate`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `float`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `0.8`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Pass을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `issue_count`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `int`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `3`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Issue을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `severity_distribution`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `dict`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `None`, None을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Issues을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

MockResultBuilder¶

실무 운영 가이드에서 Fluent을(를) 다루는 항목입니다:

from truthound.reporters.sdk import MockResultBuilder

result = (
    MockResultBuilder()
    .with_data_asset("orders.parquet")
    .with_status("failure")
    .with_pass_rate(0.65)
    .add_issue(
        validator="NullValidator",
        column="email",
        severity="critical",
        message="Found 10 null values"
    )
    .add_issue(
        validator="RangeValidator",
        column="age",
        severity="high",
        message="5 values out of range"
    )
    .with_run_time("2024-01-15T10:30:45")
    .build()
)

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

실무 운영 가이드에서 Method을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `with_data_asset(name)`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	Set data 자산 name
실무 운영 가이드에서 `with_status(status)`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	Set 검증 status
실무 운영 가이드에서 `with_pass_rate(rate)`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Set을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `with_run_time(time)`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Set을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `add_issue(...)`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Add을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `add_issues(issues)`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Add을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `build()`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	Create Mock검증Result

create_mock_results¶

Generate multiple 결과:

from truthound.reporters.sdk import create_mock_results

# Generate 5 random results
results = create_mock_results(count=5)

# Various status distributions
results = create_mock_results(
    count=10,
    status_distribution={"success": 0.7, "failure": 0.3}
)

Assertion Functions¶

General 검증¶

from truthound.reporters.sdk import assert_valid_output

# Auto-detect and validate output format
assert_valid_output(output, format="json")
assert_valid_output(output, format="xml")
assert_valid_output(output, format="csv")

JSON 검증¶

from truthound.reporters.sdk import assert_json_valid

# Basic JSON validation
assert_json_valid(json_output)

# Validate with schema
assert_json_valid(json_output, schema=my_schema)

# Validate required fields
assert_json_valid(json_output, required_fields=["status", "issues"])

XML 검증¶

from truthound.reporters.sdk import assert_xml_valid

# Basic XML validation
assert_xml_valid(xml_output)

# Validate root element
assert_xml_valid(xml_output, root_element="testsuites")

# Validate with XSD schema
assert_xml_valid(xml_output, xsd_path="schema.xsd")

CSV 검증¶

from truthound.reporters.sdk import assert_csv_valid

# Basic CSV validation
assert_csv_valid(csv_output)

# Validate columns
assert_csv_valid(
    csv_output,
    required_columns=["validator", "column", "severity"],
    min_rows=1
)

Pattern Matching¶

from truthound.reporters.sdk import assert_contains_patterns

assert_contains_patterns(
    output,
    patterns=[
        r"Status: (success|failure)",
        r"Pass Rate: \d+\.\d+%",
        r"Total Issues: \d+"
    ]
)

ReporterTestCase¶

실무 운영 가이드에서 Base을(를) 다루는 항목입니다:

from truthound.reporters.sdk import ReporterTestCase
from truthound.reporters import get_reporter

class TestMyReporter(ReporterTestCase):
    reporter_name = "my_format"

    def test_basic_render(self):
        """Basic rendering test."""
        reporter = get_reporter(self.reporter_name)
        result = self.create_sample_result()

        output = reporter.render(result)

        self.assert_output_valid(output)
        self.assertIn("Status:", output)

    def test_empty_issues(self):
        """Test with no issues."""
        result = self.create_result_with_no_issues()
        output = self.render(result)

        self.assert_output_valid(output)

    def test_edge_cases(self):
        """Edge case tests."""
        for edge_case in self.get_edge_cases():
            with self.subTest(edge_case=edge_case.name):
                output = self.render(edge_case.data)
                self.assert_output_valid(output)

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

실무 운영 가이드에서 Method을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `create_sample_result()`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	Create standard sample 결과
실무 운영 가이드에서 `create_result_with_no_issues()`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	Create 결과 with no issues
실무 운영 가이드에서 `create_result_with_many_issues(n)`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	Create 결과 with n issues
실무 운영 가이드에서 `get_edge_cases()`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Return을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `render(result)`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Render을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `assert_output_valid(output)`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Validate을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Test Data Generation¶

from truthound.reporters.sdk import (
    create_sample_data,
    create_edge_case_data,
    create_stress_test_data,
)

# Standard sample data
sample = create_sample_data()

# Edge case data
edge_cases = create_edge_case_data()
# Returns: empty_result, single_issue, max_severity, unicode_content, ...

# Stress test data
stress = create_stress_test_data(
    issue_count=10000,
    validator_count=100
)

Output Capture and 벤치마크ing¶

capture_output¶

from truthound.reporters.sdk import capture_output

# Capture stdout/stderr
with capture_output() as captured:
    reporter.print(result)

print(f"Stdout: {captured.stdout}")
print(f"Stderr: {captured.stderr}")

benchmark_reporter¶

from truthound.reporters.sdk import benchmark_reporter, BenchmarkResult

# Benchmark reporter performance
result: BenchmarkResult = benchmark_reporter(
    reporter=get_reporter("json"),
    data=create_stress_test_data(issue_count=1000),
    iterations=100
)

print(f"Mean time: {result.mean_time:.4f}s")
print(f"Std dev: {result.std_dev:.4f}s")
print(f"Min time: {result.min_time:.4f}s")
print(f"Max time: {result.max_time:.4f}s")
print(f"Throughput: {result.throughput:.2f} ops/sec")

벤치마크Result Fields:

실무 운영 가이드에서 Field을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Type을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `mean_time`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `float`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Mean을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `std_dev`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `float`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Standard을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `min_time`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `float`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Minimum을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `max_time`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `float`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Maximum을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `throughput`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `float`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Throughput을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `iterations`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `int`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Iteration을(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.

Custom Reporter Registration¶

Register with Decorator¶

from truthound.reporters import register_reporter
from truthound.reporters.base import ValidationReporter, ReporterConfig

@register_reporter("my_custom")
class MyCustomReporter(ValidationReporter[ReporterConfig]):
    name = "my_custom"
    file_extension = ".custom"

    def render(self, run_result):
        presentation = self.present(run_result)
        return f"Custom: {presentation.status}"

Manual Registration¶

from truthound.reporters.factory import register_reporter

register_reporter("my_custom", MyCustomReporter)

# Usage
reporter = get_reporter("my_custom")

실무 운영 가이드에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

API 레퍼런스¶

SDK Exports¶

from truthound.reporters.sdk import (
    # Mixins
    FormattingMixin,
    AggregationMixin,
    FilteringMixin,
    SerializationMixin,
    TemplatingMixin,
    StreamingMixin,

    # Builder
    ReporterBuilder,
    create_reporter,
    create_validation_reporter,

    # Templates
    CSVReporter,
    YAMLReporter,
    JUnitXMLReporter,
    NDJSONReporter,
    TableReporter,

    # Schema
    ReportSchema,
    JSONSchema,
    XMLSchema,
    CSVSchema,
    TextSchema,
    ValidationResult,
    ValidationError,
    SchemaError,
    validate_output,
    register_schema,
    get_schema,
    unregister_schema,
    validate_reporter_output,
    infer_schema,
    merge_schemas,

    # Testing
    ReporterTestCase,
    create_mock_result,
    create_mock_results,
    create_mock_validator_result,
    MockResultBuilder,
    MockValidationResult,
    MockValidatorResult,
    assert_valid_output,
    assert_json_valid,
    assert_xml_valid,
    assert_csv_valid,
    assert_contains_patterns,
    create_sample_data,
    create_edge_case_data,
    create_stress_test_data,
    capture_output,
    benchmark_reporter,
    BenchmarkResult,
)