Python通过Schema实现数据验证方式_falskschema用法 - CSDN文库

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Python通过通过Schema实现数据验证方式实现数据验证方式

Schema是什么？是什么？

不管我们做什么应用，只要和用户输入打交道，就有一个原则–永远不要相信用户的输入数据。意味着我们要对用户输入进行

严格的验证，web开发时一般输入数据都以JSON形式发送到后端API，API要对输入数据做验证。一般我都是加很多判断，各

种if，导致代码很丑陋，能不能有一种方式比较优雅的验证用户数据呢？Schema就派上用场了。

Schema非常简单，也就几百行的代码，最核心的类就一个：Schema。

1. 给给Schema类传入类型（类传入类型（int、、str、、float等）等）

例如：

from schema import Schema

Schema(int).validate(10)

10

Schema(int).validate(’10’)

SchemaUnexpectedTypeError: ’10’ should be instance of ‘int’

可见Schema会去验证validate方法传入的对象是不是所指定的类型，是则返回传入的数据，否则抛出一个SchemaError的异常

(SchemaUnexpectedTypeError是SchemaError的子类）。

2. 给给Schema类传入可调用的对象（函数、带类传入可调用的对象（函数、带__call__的类等）的类等）

例如：

Schema(lambda x: 0<x<10).validate(5)

5

Schema(lambda x: 0<x<10).validate(57)

SchemaError: <lambda>(57) should evaluate to True

可见Schema会把validate方法传入的值传入到对应的函数里面作为参数，如果函数返回值为True则返回输入数据，否则抛出

异常。

3. 给给Schema类传入带有类传入带有validate方法的对象方法的对象

Schema也内置了一些类（Use、And、Or等等），这些类的实例都带有validate方法，亦可作为Schema的参数传入，例如：

from schema import Schema, And

# And代表两个条件必须同时满足

Schema(And(str, lambda s: len(s) > 2)).validate(‘abcd’)

‘abcd’

4. 给给Schema类传入容器对象（类传入容器对象（list、、tuple、、set等）等）

例如：

Schema([int, float]).validate([1, 2, 3, 4.0])

[1, 2, 3, 4.0]

相当于，对于[1, 2, 3, 4.0]当中的任何一个元素，必须是int或者float才行（注意是or的关系）

5. 给给Schema传入一个字典对象（大部分使用传入一个字典对象（大部分使用Schema的场景都是传入字典对象，这个很重要）的场景都是传入字典对象，这个很重要）

Schema({‘name’: str, ‘age’: int}).validate({‘name’: ‘foobar’, ‘age’: 18})

{‘age’: 18, ‘name’: ‘foobar’}

Schema({‘name’: str, ‘age’: int}).validate({‘name’: ‘foobar’})

SchemaMissingKeyError: Missing keys: ‘age’

首先，明确两个概念，Schema类传入的字典，称之为模式字典，valdiate方法传入的字典称之为数据字典。

首先，Schema会判断，模式字典和数据字典的key是否完全一样，不一样的话直接抛出异常。如果一样，就去拿数据字典的

value去验证模式字典相应的value，如果数据字典的全部value都可以验证通过的话才返回数据，否则抛出异常，是不是感觉

这种验证顿时感觉清爽了呢？

6. faqs

Schema传入字典很好用，但是我有的数据是可选的，也就是说有的key可以不提供怎么办？

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