自动验证

类型检查只是针对数据库级别的验证,所以系统还内置了数据对象的自动验证功能来完成模型的业务规则验证,而大多数情况下面,数据对象是由表单提交的$_POST数据创建。需要使用系统的自动验证功能,只需要在Model类里面定义$_validate属性,是由多个验证因子组成的二维数组。
验证因子格式:
  1. array(验证字段,验证规则,错误提示,[验证条件,附加规则,验证时间])
3
说明
验证字段必须需要验证的表单字段名称,这个字段不一定是数据库字段,也可以是表单的一些辅助字段,例如确认密码和验证码等等。有个别验证规则和字段无关的情况下,验证字段是可以随意设置的,例如expire有效期规则是和表单字段无关的。如果定义了字段映射的话,这里的验证字段名称应该是实际的数据表字段而不是表单字段。
验证规则必须要进行验证的规则,需要结合附加规则,如果在使用正则验证的附加规则情况下,系统还内置了一些常用正则验证的规则,可以直接作为验证规则使用,包括:require 字段必须、email 邮箱、url URL地址、currency 货币、number 数字。
提示信息必须用于验证失败后的提示信息定义
验证条件可选

包含下面几种情况:


Model::EXISTS_VALIDATE 或者0 存在字段就验证 (默认)


Model::MUST_VALIDATE 或者1 必须验证


Model::VALUE_VALIDATE或者2 值不为空的时候验证

附加规则可选

配合验证规则使用,包括下面一些规则:


regex 正则验证,定义的验证规则是一个正则表达式(默认)


function函数验证,定义的验证规则是一个函数名


callback方法验证,定义的验证规则是当前模型类的一个方法


confirm验证表单中的两个字段是否相同,定义的验证规则是一个字段名


equal 验证是否等于某个值,该值由前面的验证规则定义


in验证是否在某个范围内,定义的验证规则必须是一个数组


length验证长度,定义的验证规则可以是一个数字(表示固定长度)或者数字范围(例如3,12 表示长度从3到12的范围)


between验证范围,定义的验证规则表示范围,可以使用字符串或者数组,例如1,31或者array(1,31)


expire验证是否在有效期,定义的验证规则表示时间范围,可以到时间,例如可以使用 2012-1-15,2013-1-15 表示当前提交有效期在2012-1-15到2013-1-15之间,也可以使用时间戳定义


ip_allow 验证IP是否允许,定义的验证规则表示允许的IP地址列表,用逗号分隔,例如 201.12.2.5,201.12.2.6


ip_deny 验证IP是否禁止,定义的验证规则表示禁止的ip地址列表,用逗号分隔,例如201.12.2.5,201.12.2.6


unique 验证是否唯一,系统会根据字段目前的值查询数据库来判断是否存在相同的值。

验证时可选

Model:: MODEL_INSERT 或者1新增数据时候验证


Model:: MODEL_UPDATE 或者2编辑数据时候验证


Model:: MODEL_BOTH 或者3 全部情况下验证(默认)

2
示例
  1. protected $_validate = array(
  2.     array('verify','require','验证码必须!'), //默认情况下用正则进行验证
  3.     array('name','','帐号名称已经存在!',0,'unique',1), // 在新增的时候验证name字段是否唯一
  4.     array('value',array(1,2,3),'值的范围不正确!',2,'in'), // 当值不为空的时候判断是否在一个范围内
  5.     array('repassword','password','确认密码不正确',0,'confirm'), // 验证确认密码是否和密码一致
  6.     array('password','checkPwd','密码格式不正确',0,'function'), // 自定义函数验证密码格式
  7. );
当使用系统的create方法创建数据对象的时候会自动进行数据验证操作,代码示例:
  1. $User = D("User"); // 实例化User对象
  2. if (!$User->create()){
  3.     // 如果创建失败 表示验证没有通过 输出错误提示信息
  4. exit($User->getError());
  5. }else{
  6.     // 验证通过 可以进行其他数据操作
  7. }
通常来说,每个数据表对应的验证规则是相对固定的,但是有些特殊的情况下面可能会改变验证规则,我们可以动态的改变验证规则来满足不同条件下面的验证:
  1. $User = D("User"); // 实例化User对象
  2. $validate = array(
  3.     array('verify','require','验证码必须!'), // 仅仅需要进行验证码的验证
  4. );
  5. $User-> setProperty("_validate",$validate);
  6. $result = $User->create();
  7. if (!$result){
  8.     // 如果创建失败 表示验证没有通过 输出错误提示信息
  9.     exit($User->getError());
  10. }else{
  11.     // 验证通过 可以进行其他数据操作
  12. }
7
多字段验证
自动验证功能中的function和callback规则可以支持多字段。
例子:
  1. protected $_validate = array(
  2.     array('user_id,good_id', 'checkIfOrderToday', '今天已经购买过,请明天再来', 1,'callback', 1),
  3. );

  4. protected function checkIfOrderToday($data){
  5.     $map = $data;
  6.     $map['ctime'] = array(array('gt',[开始时间]), array('lt', [结束时间]));
  7.     if($this->where($map)->find())
  8.         return false;
  9.     else
  10.         return true;
  11. }
批量验证
新版支持数据的批量验证功能,只需要在模型类里面设置patchValidate属性为true( 默认为false),设置批处理验证后,getError() 方法返回的错误信息是一个数组,返回格式是:
  1. array("字段名1"=>"错误提示1","字段名2"=>"错误提示2"... )
前端可以根据需要需要自行处理。
3
手动验证
3.1版本开始,可以使用validate方法实现动态和批量手动验证,例如:
  1. $this->validate($validate)->create();
其中$validate变量的规范和_validate属性的定义规则一致,而且还可以支持函数调用(由于PHP本身的限制,在类的属性定义中不能调用函数)。
通过这一改进,以前需要支持数据自动验证,必须定义模型类的情况已经不再出现,你完全可以通过M方法实例化模型类后使用动态设置完成自动验证操作。

另外还有一个check方法,用于对单个数据的手动验证,支持部分自动验证的规则,用法如下:
  1.  check('验证数据','验证规则','验证类型') 
验证类型支持 in between equal length regex expire ip_allow ip_deny,默认为regex
结果返回布尔值
  1. $model->check($value,'email'); 
  2. $model->check($value,'1,2,3','in');
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值