fn_registry/python/functions/datascience/diff_relations.md

name, kind, lang, domain, version, purity, signature, description, tags, uses_functions, uses_types, returns, returns_optional, error_type, imports, params, output, tested, tests, test_file_path, file_path

name	kind	lang	domain	version	purity	signature	description	tags	uses_functions	uses_types	returns	returns_optional	error_type	imports	params	output	tested	tests	test_file_path	file_path
diff_relations	function	py	datascience	1.0.0	pure	def diff_relations(before: list[dict], after: list[dict], key: tuple[str, str, str] = ('source_id', 'target_id', 'relation_type'), ignore_fields: list[str] | None = None, compare_fields: list[str] | None = None) -> dict	Compara relaciones entre dos snapshots usando key compuesta (source_id, target_id, relation_type). Detecta relaciones añadidas, eliminadas y modificadas con detalle campo a campo.	diff relations graph snapshot operations comparison datascience pendiente-usar transformer				false			name desc before lista de dicts con relaciones antes (ej: [{'source_id': 'A', 'target_id': 'B', 'relation_type': 'knows', 'weight': 1.0}, ...]) name desc after lista de dicts con relaciones despues, misma estructura que before name desc key tupla de 3 nombres de campo que forman la identidad de una relacion (defecto: ('source_id', 'target_id', 'relation_type')) name desc ignore_fields lista opcional de campos a ignorar en comparacion (ej: ['timestamp']) name desc compare_fields lista opcional de campos SOLO a comparar (si se da, prioridad sobre ignore_fields)	dict con {added, removed, modified, unchanged} describiendo cambios en relaciones	true	relacion añadida relacion eliminada relacion con metadata modificada (mismo source/target/type, distinto weight) key compuesta funciona correctamente	python/functions/datascience/diff_relations_test.py	python/functions/datascience/diff_relations.py

Ejemplo

before = [
    {"source_id": "A", "target_id": "B", "relation_type": "knows", "weight": 1.0},
    {"source_id": "B", "target_id": "C", "relation_type": "owns", "weight": 0.5},
]
after = [
    {"source_id": "A", "target_id": "B", "relation_type": "knows", "weight": 2.0},
    {"source_id": "C", "target_id": "D", "relation_type": "knows", "weight": 1.0},
]

result = diff_relations(before, after)
# result["added"]    -> [{"source_id": "C", "target_id": "D", ...}]
# result["removed"]  -> [{"source_id": "B", "target_id": "C", ...}]
# result["modified"] -> [{"key": "A|B|knows", "changes": {"weight": {"old": 1.0, "new": 2.0}}}]
# result["unchanged"] -> 0

Notas

La key compuesta se serializa como source_id|target_id|relation_type. Si alguno de los campos clave no existe en la relacion, se usa string vacio.

Misma semantica que diff_entities_py_datascience pero adaptada para relaciones donde no hay un ID unico — la identidad se define por los tres campos de la key.

Complemento natural de diff_entities_py_datascience para comparar grafos completos entre ejecuciones de pipelines.