Validictory: Python 数据验证库

Validictory: Python 数据验证库

去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/

Validictory 是一个轻量级的 Python 库，用于验证 JSON 或简单字典数据结构的输入有效性。它提供了一个简洁易用的 API，帮助您轻松地为自定义数据模型创建验证规则。

什么是 Validictory？

Validictory 是一款基于 Python 的数据验证工具，可让您在编写应用程序时确保输入的数据符合预期的格式和类型。它可以作为一个独立库用于验证 JSON 或简单的 Python 字典对象，并允许您以声明式方式定义验证规则。

通过使用 Validictory，您可以避免由于无效或错误的数据导致的问题，提高代码质量和用户体验。

Validictory 可用于什么？

Validictory 主要适用于以下场景：

• RESTful Web 服务和 API，需要对客户端提交的数据进行验证。
• 内置 JSON 配置文件的 Python 脚本和程序，需确保配置项符合规范。
• 处理用户输入、表单数据等应用场景，确保数据正确无误。

Validictory 的主要特性

1. 简洁易用 - 使用简单直观的 API 定义验证规则，并支持自定义验证函数。
2. 灵活的验证模式 - 提供宽松（默认）和严格两种验证模式，便于根据需求调整验证强度。
3. 严格的类型检查 - 根据定义的规则检查数据类型，包括整数、浮点数、字符串、布尔值等。
4. 自定义验证逻辑 - 支持自定义验证函数，处理更复杂的业务规则。
5. 易于扩展 - 可以方便地扩展新的验证规则和约束条件，以满足特定场景的需求。
6. Python 2 和 Python 3 兼容 - 支持多种版本的 Python，适合不同环境下的开发需求。

示例

让我们来看一个简化的示例，了解如何使用 Validictory 来验证一个简单的 JSON 对象：

from validictory import validate, ValidationError

data = {
    "username": "johndoe",
    "age": 30,
    "email": "johndoe@example.com"
}

schema = {
    "required": ["username", "email"],
    "additionalProperties": False,
    "properties": {
        "username": {"type": "string", "minLength": 3},
        "age": {"type": "integer", "minimum": 18},
        "email": {"type": "string", "format": "email"}
    }
}

try:
    validate(data, schema)
    print("Data is valid")
except ValidationError as e:
    print("Validation Error:", str(e))

在这个例子中，我们定义了一个 JSON 对象的验证规则，并尝试将其应用于 data 字典。如果数据不符合要求，Validictory 将抛出一个 ValidationError 异常。

开始使用 Validictory

要开始使用 Validictory，请访问项目的 GitCode 存储库页面并安装该库：

pip install validictory

然后阅读官方文档以了解更多关于功能和用法的信息，让 Validictory 成为您下一个项目中的得力助手！

去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/