怎么检验数据结构是否符合预期？

检验数据结构是否符合预期通常涉及到以下几个步骤：

1. **查看类型**：首先确认数据的类型是否正确。例如，如果你预期一个列表应该只包含整数，你可以使用内置的`isinstance()`函数来检查每个元素是否都是整型。

   data = [1, 2, 3]
   if all(isinstance(item, int) for item in data):
       print("数据结构符合预期")

2. **长度和形状**：对于数组或集合等有固定大小的数据结构，检查其长度或维度是否匹配预设的期望。

   expected_shape = (3, 4)
   if data.shape == expected_shape:
       print("数据结构符合预期")

3. **键值对检查**：如果数据是一个字典，确保所有的键存在并且对应的值也是预期类型。

   expected_keys = ['key1', 'key2']
   if set(expected_keys).issubset(data.keys()):
       print("数据结构符合预期")

4. **遍历检查**：通过迭代访问数据结构的所有部分，逐项验证它们是否满足条件。

5. **使用验证库**：有些专门的库，如`pydantic`或`marshmallow`，可以提供模型验证功能，帮助你更系统地验证复杂的数据结构。

通过以上步骤，你可以确定数据是否按照你的设计规则正确构建。如果发现问题，可能需要调整数据生成的过程或修复数据本身。