Prefect Blocks¶

오케스트레이션 실행에서 Prefect, Blocks을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

DataQualityBlock¶

오케스트레이션 실행에서 DataQualityBlock, DataQualityBlock을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

from truthound_prefect.blocks import DataQualityBlock

block = DataQualityBlock(engine_name="truthound", auto_schema=True)

오케스트레이션 실행에서 check, profile, learn을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Main Fields¶

오케스트레이션 실행에서 Parameter을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	오케스트레이션 실행에서 Type을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	오케스트레이션 실행에서 Default을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	오케스트레이션 실행에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
오케스트레이션 실행에서 `engine_name`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	오케스트레이션 실행에서 `"truthound"`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	엔진 to use
오케스트레이션 실행에서 `parallel`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	오케스트레이션 실행에서 `False`, False을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	오케스트레이션 실행에서 Truthound을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
오케스트레이션 실행에서 `max_workers`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	오케스트레이션 실행에서 None을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	오케스트레이션 실행에서 `None`, None을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
오케스트레이션 실행에서 `auto_schema`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	오케스트레이션 실행에서 `False`, False을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	Truthound auto-스키마 behavior
오케스트레이션 실행에서 `fail_on_error`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	오케스트레이션 실행에서 `True`, True을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	raise on hard 실패
오케스트레이션 실행에서 `warning_threshold`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	오케스트레이션 실행에서 None을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	오케스트레이션 실행에서 `None`, None을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
오케스트레이션 실행에서 `timeout_seconds`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	오케스트레이션 실행에서 `300.0`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Common Pattern¶

from prefect import flow
from truthound_prefect.blocks import DataQualityBlock
from truthound_prefect.tasks import data_quality_check_task

@flow
async def validate_users(data):
    block = DataQualityBlock(engine_name="truthound")
    return await data_quality_check_task(data, block=block)

EngineBlock¶

오케스트레이션 실행에서 EngineBlock, DataQualityBlock, EngineBlock, Most, DataQualityBlock을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

SLABlock¶

오케스트레이션 실행에서 SLABlock, SLABlock, SLA을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Using Blocks In 플로우¶

오케스트레이션 실행에서 Blocks을(를) 다루는 항목입니다:

오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Managing Blocks¶

오케스트레이션 실행에서 Prefect을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
오케스트레이션 실행에서 Prefect을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

태스크
플로우
오케스트레이션 실행에서 Deployment, Patterns을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.