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这是什么？
GX Core（Great Expectations）是一个 Python 框架，用于测试、验证和记录数据质量。它的核心概念是“Expectation”——一种对数据的表达式单元测试，基于数千次数据质量部署积累的经验构建而成。
GX Core（Great Expectations）是一个 Python 框架，用于测试、验证和记录数据质量。它的核心概念是“Expectation”——一种对数据的表达式单元测试，基于数千次数据质量部署积累的经验构建而成。这是我可以导入到 Python 代码中的库，还是一个独立应用？它是一个 Python 库（通过 pip 安装），你可以将其导入到代码中，用于定义和运行数据验证检查——它不是带图形界面的独立应用。
它是一个 Python 库（通过 pip 安装），你可以将其导入到代码中，用于定义和运行数据验证检查——它不是带图形界面的独立应用。我该怎么让它运行起来？在 Python 虚拟环境中运行 GX Core 的安装命令，然后导入 greatexpectations 模块并创建一个 Data Context，即可开始定义 Expectation。
在 Python 虚拟环境中运行 GX Core 的安装命令，然后导入 greatexpectations 模块并创建一个 Data Context，即可开始定义 Expectation。我需要哪个版本的 Python？GX Core 官方支持 Python 3.10 至 3.13。
GX Core 官方支持 Python 3.10 至 3.13。GX Core 能在最新的 Python 版本上运行吗？Python 3.14+ 仅提供实验性支持——安装前需要先设置一个环境变量，主动选择启用。
Python 3.14+ 仅提供实验性支持——安装前需要先设置一个环境变量，主动选择启用。这是为谁设计的？它面向数据团队和数据工程师，帮助他们以共享且直观的方式表达并执行整个数据管道中的数据质量规则。
它面向数据团队和数据工程师，帮助他们以共享且直观的方式表达并执行整个数据管道中的数据质量规则。GX Core 中的 Expectation 是什么？Expectation 是一种可表达、可扩展的数据单元测试，让团队能够以直观的方式使用共同的语言来描述数据质量规则。
Expectation 是一种可表达、可扩展的数据单元测试，让团队能够以直观的方式使用共同的语言来描述数据质量规则。GX Core 会为我的数据检查生成文档吗？会的，它可以为每一组验证结果自动生成文档，有助于长期保留关于数据的机构知识。
会的，它可以为每一组验证结果自动生成文档，有助于长期保留关于数据的机构知识。What are similar projects?cleanlab, fg-data-profiling, OpenMetadata, kedro, taipy, huashu-excel, fiftyone, Made-With-ML
cleanlab, fg-data-profiling, OpenMetadata, kedro, taipy, huashu-excel, fiftyone, Made-With-MLWhich topics is it in?data-cleaning, eda, data-validation, data-quality, pipeline, validation, mlops, unit-testing, data-engineering, collaboration, data-science, testing
data-cleaning, eda, data-validation, data-quality, pipeline, validation, mlops, unit-testing, data-engineering, collaboration, data-science, testing