学习了JsonSchema,我自定义了一个校验代码
JsonSchema
使用fastjsonschema来校验数据
# 导入验证器
import json
import fastjsonschema
# 读取schema
with open('../schema/oneof-schema.json', encoding='utf8') as f:
my_schema = json.load(f)
# json数据:
with open('../data/test.json', encoding='utf8') as f:
json_data = json.load(f)
# 验证:
fastjsonschema.validate(my_schema, json_data)
使用jsonschema来校验数据
import json
# 导入验证器
from jsonschema import validate, draft7_format_checker, SchemaError, ValidationError
if __name__ == '__main__':
with open('../schema/MySchema.json', encoding='utf8') as f:
my_schema = json.load(f)
# json数据:
with open('../data/cece.json', encoding='utf8') as f:
json_data = json.load(f)
# error_list = check_type(my_schema, json_data)
# print(error_list)
# 验证:
try:
validate(instance=json_data, schema=my_schema, format_checker=draft7_format_checker)
# Draft7Validator.format_checker
except SchemaError as serr:
print("schema 错误 【%s】 \nschema错误" % str(serr))
except ValidationError as verr:
print("数据 错误 【%s】 \n数据错误" % str(verr))
MySchema
JSONSchema缺点
- 错误提示英文
- 校验数据为一步步校验,遇到错误停止
自定义JSONSchema
schema遵循 http://json-schema.org/,
"$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
使用方法 >>>> 点击这里
代码
个人编写的校验的代码,自定义成分较多
目前仅仅扩展了 string类型的数据 format 的选型判断
CheckDataUti.py
import re
import time
# email 正则表达式
EMAIL_REGEX = "^\w+([-+.]\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*$"
# URL 正则表达式
URL_REGEX = "^[a-zA-z]+://[^\s]*$"
# PHONE 正则表达式
PHONE_REGEX = "^([1][3,4,5,6,7,8,9])\d{9}$"
# 身份证 正则表达式
ID_CARD_REGEX = "^((\d{18})|([0-9x]{18})|([0-9X]{18}))$"
# 邮政编码 正则表达式
ZIP_CODE_REGEX = "^[1-9]\d{5}(?!\d)$"
# IP 地址 正则表达式
IP_REGEX = "^\d+\.\d+\.\d+\.\d+$"
# 正整数
INTEGER_REGEX = "^[1-9]\d*$"
ERR_LIST = []
COMMON_ERR_LIST = []
def log_error(msg, data, schema, is_common=False):
"""
打印错误日志
"""
err_log = "%s,数据:【%s】,校验规则: %s" % (str(msg), str(data) + " type of " + str(type(data).__name__), str(schema))
if not is_common:
ERR_LIST.append(err_log)
print("=================================================")
print(err_log)
print("=================================================")
else:
COMMON_ERR_LIST.append(err_log)
def check_object(data, schema, is_common):
"""
校验对象格式
【 properties、required、minProperties、maxProperties、patternProperties、additionalProperties 】
"""
if type(data) != dict:
log_error("当前校验的json不是一个对象格式", data, schema, is_common)
else:
# 获取当前校验数据的所有key
keys = dict.keys(data)
# 处理必需值
if "required" in schema:
required_schema = schema['required']
for schema_key in required_schema:
if schema_key not in keys:
log_error("字段【%s】必填" % schema_key, data, schema, is_common)
# 处理最小key和最大key
if "minProperties" in schema:
min_properties = schema['minProperties']
if len(keys) < min_properties:
log_error("校验数据的key个数小于【%s】" % str(min_properties), data, schema, is_common)
if "maxProperties" in schema:
max_properties = schema['maxProperties']
if len(keys) > max_properties:
log_error("校验数据的key个数大于【%s】" % str(max_properties), data, schema, is_common)
# 处理具体的key
if "properties" in schema:
# 处理 properties
properties_schema = schema['properties']
schema_keys = dict.keys(properties_schema)
for data_key in schema_keys:
if data_key in data:
check_data(properties_schema[data_key], data[data_key])
# 处理满足正则表达式的key
if "patternProperties" in schema:
# 处理 properties
pattern_properties = schema['patternProperties']
schema_keys = dict.keys(pattern_properties)
# 循环所有正则表达式的key
for schema_key in schema_keys:
# 循环当前待校验的数据key
for data_key in keys:
# 仅仅处理满足正则表达式的key数据
if re.match(schema_key, data_key):
check_data(pattern_properties[schema_key], data[data_key])
def check_array(data, schema, is_common):
"""
校验数组格式
【 items、additionalItems、minItems、maxItems、uniqueItems 】
"""
if type(data) != list:
log_error("当前校验的json不是数组格式", data, schema, is_common)
else:
# minItems、maxItems
# 判断最小值
if "minItems" in schema:
min_items = schema['minItems']
if len(data) < min_items:
log_error("当前校验的数据数组长度小于【%s】" % str(min_items), data, schema, is_common)
# 判断最大值
if "maxItems" in schema:
max_properties = schema['maxItems']
if len(data) > max_properties:
log_error("当前校验的数据数组长度大于【%s】" % str(max_properties), data, schema, is_common)
# uniqueItems true 数组元素不能重复
if "uniqueItems" in schema:
unique_items_schema = schema['uniqueItems']
if unique_items_schema:
# 数组元素不能重复
try:
if len(set(data)) != len(data):
log_error("当前校验的数据数组元素不能重复", data, schema, is_common)
except TypeError:
# 存在数组内部元素是dict格式
pass
# 判断每一个items
if "items" in schema:
items_schema = schema["items"]
# 判断items_schema 是数组还是对象
if type(items_schema) is list:
# 如果是数组 每一个item都是一个jsonSchema 索引对应的数组内索引的格式
index = 0
for item_sc in items_schema:
check_data(item_sc, data[index])
index += 1
# additionalItems该关键字只有在items是数组的时候才会有效
# additionalItems 除了上述规定之外的数据必需符合指定的规则
if "additionalItems" in schema:
additional_items_schema = schema['additionalItems']
for i in range(index, len(data)):
check_data(additional_items_schema, data[i])
# items如果是对象 当前schema规范了数组内所有元素的格式
elif type(items_schema) is dict:
for item_data in data:
check_data(items_schema, item_data)
def check_number(data, schema, is_common):
"""
校验数字类型
"""
if type(data) not in (int, float):
log_error("当前校验的json不是一个数字格式", data, schema, is_common)
else:
# 判断最大值 maximum 如果exclusiveMaximum该关键字是True 包含本身
if "maximum" in schema:
maximum_schema = schema['maximum']
if 'exclusiveMaximum' in schema and schema['exclusiveMaximum']:
if data >= maximum_schema:
log_error("当前校验的数据大于等于【%s】" % maximum_schema, data, schema, is_common)
else:
if data > maximum_schema:
log_error("当前校验的数据大于【%s】" % maximum_schema, data, schema, is_common)
# minimum、exclusiveMinimum
if "minimum" in schema:
minimum_schema = schema['minimum']
if 'exclusiveMinimum' in schema and schema['exclusiveMinimum']:
if data <= minimum_schema:
log_error("当前校验的数据小于等于【%s】" % minimum_schema, data, schema, is_common)
else:
if data < minimum_schema:
log_error("当前校验的数据小于【%s】" % minimum_schema, data, schema, is_common)
# multipleOf 整除
if "multipleOf" in schema:
multiple_of_schema = schema['multipleOf']
if not data % multiple_of_schema == 0:
log_error("当前校验的数据不能被%s整除" % multiple_of_schema, data, schema, is_common)
def check_str(data, schema, is_common):
"""
校验字符串类型
涉及的关键字 【maxLength、minLength、pattern、format】
"""
if type(data) != str:
log_error("当前校验的数据不是一个字符串格式", data, schema, is_common)
else:
# maxLength
if "maxLength" in schema:
max_length_schema = schema['maxLength']
if len(data) > max_length_schema:
log_error("当前校验的数据长度大于%d" % max_length_schema, data, schema, is_common)
# minLength
if "minLength" in schema:
min_length_schema = schema['minLength']
if len(data) < min_length_schema:
log_error("当前校验的数据长度小于%d" % min_length_schema, data, schema, is_common)
# pattern
if "pattern" in schema:
pattern_schema = schema['pattern']
if not re.match(pattern_schema, data):
log_error("当前校验的数据不符合正则表达式规则【%s】" % pattern_schema, data, schema, is_common)
# format
if 'format' in schema:
format_schema = schema['format']
if format_schema == 'email' and not re.match(EMAIL_REGEX, data):
log_error("当前校验的数据不是正确的邮箱格式", data, schema, is_common)
elif format_schema == 'phone' and not re.match(PHONE_REGEX, data):
log_error("当前校验的数据不是正确的手机号码格式", data, schema, is_common)
elif format_schema == 'hostname' and not re.match(IP_REGEX, data):
log_error("当前校验的数据不是正确的IP地址格式", data, schema, is_common)
elif format_schema == 'idCard' and not re.match(ID_CARD_REGEX, data):
log_error("当前校验的数据不是正确的身份证格式", data, schema, is_common)
elif format_schema == 'date':
format_patten = '%Y-%m-%d'
if 'format_patten' in schema:
format_patten = schema['format_patten']
try:
time.strptime(data, format_patten)
except ValueError:
log_error("当前校验的数据不是正确的日期格式格式【%s】" % format_patten, data, schema, is_common)
def check_common(schema, data):
"""
校验通用的
涉及到关键字:
【 enum、const、allOf、anyOf、oneOf、not、 if……then…… 】
"""
if "enum" in schema:
enum_schema = schema['enum']
if data not in enum_schema:
log_error("当前校验的数据值不存在【%s】中" % str(enum_schema), data, schema)
if "const" in schema:
const_schema = schema['const']
if data != const_schema:
log_error("当前校验数据值不等于【%s】" % str(const_schema), data, schema)
if "allOf" in schema:
all_of_schema = schema['allOf']
for item_schema in all_of_schema:
check_data(item_schema, data)
if "anyOf" in schema:
any_of_schema = schema['anyOf']
begin_len = len(COMMON_ERR_LIST)
for item_schema in any_of_schema:
check_data(item_schema, data, True)
end_len = len(COMMON_ERR_LIST)
if end_len - begin_len == len(any_of_schema):
log_error("当前校验的数据不符合当前anyof中的任一规则", data, schema)
if "oneOf" in schema:
one_of_schema = schema['oneOf']
begin_len = len(COMMON_ERR_LIST)
for item_schema in one_of_schema:
check_data(item_schema, data, True)
end_len = len(COMMON_ERR_LIST)
if end_len - begin_len != len(one_of_schema) - 1:
log_error("待校验JSON元素不能通过oneOf的校验", data, schema)
if "not" in schema:
not_schema = schema['not']
begin_len = len(COMMON_ERR_LIST)
check_data(not_schema, data, True)
end_len = len(COMMON_ERR_LIST)
if end_len == begin_len:
log_error("待校验JSON元素不能通过not规则的校验", data, schema)
# if……then……
if 'if' in schema:
if_schmea = schema['if']
begin_len = len(COMMON_ERR_LIST)
check_data(if_schmea, data, True)
end_len = len(COMMON_ERR_LIST)
if end_len == begin_len:
if "then" in schema:
then_schema = schema['then']
check_data(then_schema, data, False)
else:
if "else" in schema:
else_schema = schema['else']
check_data(else_schema, data, False)
def get_data_type(data):
"""
获取type
"""
if type(data) == dict:
return 'object'
if type(data) == list:
return 'array'
if type(data) in (int, float):
return 'number'
if type(data) == str:
return 'string'
if type(data) == bool:
return 'boolean'
def check_data(schema, data, is_common=False):
# 优先处理 通用的
check_common(schema, data)
# 没有type的情况
# type 默认为string
type_name = schema['type'] if "type" in schema else get_data_type(data)
if type_name == 'object':
check_object(data, schema, is_common)
elif type_name == 'array':
check_array(data, schema, is_common)
elif type_name in ['integer', 'number']:
check_number(data, schema, is_common)
elif type_name == 'string':
check_str(data, schema, is_common)
# type是布尔类型
elif type_name == 'boolean':
if type(data) != bool:
log_error("当前校验的数据不是一个boolean格式", data, schema, is_common)
JsonSchmea 的数据示例
{
"$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
"type": "object",
"minProperties": 1,
"maxProperties": 200,
"properties": {
"name": {
"type": "string",
"enum": [
"shaofei",
"upuptop",
"pyfysf"
]
},
"email": {
"type": "string",
"format": "email",
"const": "pyfysf@163.com"
},
"idCard": {
"type": "string",
"format": "idCard",
"pattern": "\\d+"
},
"phone": {
"type": "string",
"format": "phone"
},
"hostname": {
"type": "string",
"format": "hostname"
},
"createTime": {
"format": "date",
"format_patten": "%Y%m%d"
},
"is": {
"type": "boolean"
},
"age": {
"type": "integer",
"maximum": 20,
"minimum": 1,
"multipleOf": 2
},
"like": {
"type": "array"
}
},
"allOf": [
{
"type": "string"
}
],
"patternProperties": {
"^\\S+123$": {
"type": "integer"
}
},
"required": [
"email"
]
}
使用方式
import json
from CheckDataUti import check_data
if __name__ == '__main__':
with open('../schema/MySchema.json', encoding='utf8') as f:
my_schema = json.load(f)
# json数据:
with open('../data/cece.json', encoding='utf8') as f:
json_data = json.load(f)
check_data(my_schema, json_data)
# print(ERR_LIST)
参考:
schema遵循 http://json-schema.org/,
"$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
使用方法 >>>> 点击这里
学习了JsonSchema,我自定义了一个校验代码的更多相关文章
- JVM学习第一篇思考:一个Java代码是怎么运行起来的-上篇
JVM学习第一篇思考:一个Java代码是怎么运行起来的-上篇 作为一个使用Java语言开发的程序员,我们都知道,要想运行Java程序至少需要安装JRE(安装JDK也没问题).我们也知道我们Java程序 ...
- JavaScript学习12 JS中定义对象的几种方式
JavaScript学习12 JS中定义对象的几种方式 JavaScript中没有类的概念,只有对象. 在JavaScript中定义对象可以采用以下几种方式: 1.基于已有对象扩充其属性和方法 2.工 ...
- JavaScript学习12 JS中定义对象的几种方式【转】
avaScript学习12 JS中定义对象的几种方式 转自: http://www.cnblogs.com/mengdd/p/3697255.html JavaScript中没有类的概念,只有对象. ...
- SpringMVC学习(三)———— springmvc的数据校验的实现
一.什么是数据校验? 这个比较好理解,就是用来验证客户输入的数据是否合法,比如客户登录时,用户名不能为空,或者不能超出指定长度等要求,这就叫做数据校验. 数据校验分为客户端校验和服务端校验 客户端校验 ...
- 【SpringMVC学习06】SpringMVC中的数据校验
这一篇博文主要总结一下springmvc中对数据的校验.在实际中,通常使用较多是前端的校验,比如页面中js校验,对于安全要求较高的建议在服务端也要进行校验.服务端校验可以是在控制层conroller, ...
- selenium webdriver学习(十)------------如何把一个元素拖放到另一个元素里面(转)
selenium webdriver学习(十)------------如何把一个元素拖放到另一个元素里面 博客分类: Selenium-webdriver 元素拖放drag and drop Q群里 ...
- 学习vue就是那么简单,一个简单的案例
vue是前端兴起的一个javascript库,相信大家都使用过jQuery,虽然vue和jQuery没有可比性,但从熟悉的角度去理解新的东西或许会容易接受一些,有时候由于思想和模式的转变会带来阵痛,但 ...
- 用struts2标签如何从数据库获取数据并在查询页面显示。最近做一个小项目,需要用到struts2标签从数据库查询数据,并且用迭代器iterator标签在查询页面显示,可是一开始,怎么也获取不到数据,想了许久,最后发现,是自己少定义了一个变量,也就是var变量。
最近做一个小项目,需要用到struts2标签从数据库查询数据,并且用迭代器iterator标签在查询页面显示,可是一开始,怎么也获取不到数据,想了许久,最后发现,是自己少定义了一个变量,也就是var变 ...
- JAVA学习笔记(一):一个小爬虫的例子
1.import java.io.*; java.io.*不是一个文件,而是一组类.它是在java.io包里的所有类,*是通配符,比如a*.txt代表的就是以a开头的所有txt文件,“?”是单个词 ...
随机推荐
- 力扣(LeetCode)从不订购的客户-数据库题 个人题解
SQL架构 某网站包含两个表,Customers 表和 Orders 表.编写一个 SQL 查询,找出所有从不订购任何东西的客户. Customers 表: +----+-------+ | Id | ...
- C语言博客I作业09
提问 回答 这个作业属于哪个课程 C语言程序设计Ⅱ 这个作业要求在哪里 https://www.cnblogs.com/sanying/p/11907721.html 我在这个课程的目标 掌握语句嵌套 ...
- linux配置安装源
ubutu:图形界面或者/etc/apt/sources.list redhat7:可以把DVD安装盘里的软件包拷贝到硬盘,然后设置一个本地源,具体如下: /etc/yum.repos.d/local ...
- 11.13的C++##不想写结构,更不爱指针
//2019.11.13 卑微的Loving-Q瞎写的程序 报错请更改VS中的SDL检查// 我要去嗨了,在线卑微 1 #include<iostream> #include<std ...
- Unittest框架的从零到壹(一)
前言 Python中有非常多的单元测试框架,如unittest.pytest.nose.doctest等,Python2.1及其以后的版本已经将unittest作为一个标准模块放入Python开发包中 ...
- java运算符详解
java运算符: 定义:用来指明对于操作数的运算方式 按照操作数数目分类: 单目运算 数目运算 三目运算 a++ a+b (a>b) ? ...
- 【集合系列】- 深入浅出的分析 WeakHashMap
一.摘要 在集合系列的第一章,咱们了解到,Map 的实现类有 HashMap.LinkedHashMap.TreeMap.IdentityHashMap.WeakHashMap.Hashtable.P ...
- 程序员用于机器学习编程的Python 数据处理库 pandas 进阶教程
数据访问 在入门教程中,我们已经使用过访问数据的方法.这里我们再集中看一下. 注:这里的数据访问方法既适用于Series,也适用于DataFrame. **基础方法:[]和. 这是两种最直观的方法,任 ...
- Git及Github
目录 Git及Github的使用 Git的基本介绍 Git命令行操作 1.设置签名 2.创建本地库 3.仓库初始化 4.状态查看 5.添加文件 6.提交文件 7.历史记录 8.前进后退 9.删除文件 ...
- JavaScript笔记十一
1.DOM查询 - 通过具体的元素节点来查询 - 元素.getElementsByTagName() - 通过标签名查询当前元素的指定后代元素 - 元素.childNodes - 获取当前元素的所有子 ...