动态覆盖测试也属于动态数据类别，但它们在检查内容方面与动态装置测试不同。动态装置测试检查我们可控制的配置文件的数据质量，这非常有限，因为不可能在所有目标中都做到这一点，而动态覆盖测试可以检查数据质量而无需控制配置文件。这是可能的，因为动态覆盖测试不检查确切的值，但它们根据我们定义的一组规则检查这些值。这就是 Great Expectations 的用武之地。
动态覆盖测试是我们数据质量保证流程中最复杂的测试。Dagster 也将它们编排为动态装置测试。不过，我们在这里使用 Great Expectations 而不是简单的 Python 脚本来执行测试。
首先，我们需要选择要测试的配置文件。通常，我们从数据库中选择具 乌拉圭 whatsapp 有高字段覆盖率的配置文件。我们这样做是因为我们想确保测试覆盖尽可能多的字段。然后，我们使用 Great Expectations 使用选定的配置文件生成规则。这些规则基本上是我们想要根据数据检查的约束。以下是一些示例：
所有个人资料都必须有一个名称。
至少 50% 的个人资料必须有姓氏。
教育计数值不能低于0。
动态覆盖测试的步骤
在我们生成规则（在《远大前程》中称为期望）之后，我们可以运行测试管道，它包含以下步骤：
将我们要抓取的 URL 加入队列
刮
解析
使用 Great Expectations 验证已解析的文档
这样，我们就可以检查我们无法控制的配置文件的数据质量。动态覆盖测试是我们数据质量保证流程中最重要的测试，因为它们会检查从抓取到解析的整个流程，并验证我们无法控制的配置文件的数据质量。这就是为什么我们会按计划为每个目标运行动态覆盖测试。
然而，从头开始实施动态覆盖率测试可能具有挑战性，因为它需要一些有关 Great Expectations 和 Dagster 的知识。这就是为什么我们准备了一个演示项目来展示如何使用 Great Expectations 和 Dagster 来实现自动化数据质量检查。