cakephp: 模型数据验证规则

5. 模型测试 - Model Advisor 建模规范检查 基于模型的测试 - 模型静态测试 阅读详情

 到目前位置Cake支持VALID_NOT_EMPTY, VALID_NUMBER, VALID_EMAIL, 和VALID_YEAR四个验证规则,Cake1.2新的验证类功能更强大,Cake 1.2中虽然VALID_NOT_EMPTY, VALID_NUMBER, VALID_EMAIL和VALID_YEAR四个验证规则仍然可用,但是已经不推荐再使用了(deprecated). 

/* *
 * Deprecated
 
*/

/* *
 * Not empty.
 
*/

    
define('VALID_NOT_EMPTY', '/.+/' );
/*
*
 * Numbers [0-9] only.
 
*/

    
define('VALID_NUMBER', '/^[-+]?/b[0-9]*/.?[0-9]+/b$/' );
/*
*
 * A valid email address.
 
*/

    
define('VALID_EMAIL', '//A(?:^([a-z0-9][a-z0-9_/-/./+]*)@([a-z0-9][a-z0-9/./-]{0,63}/.(com|org|net|biz|info|name|net|pro|aero|coop|museum|[a-z]{2,4}))$)/z/i' );
/*
*
 * A valid year (1000-2999).
 
*/

    
define('VALID_YEAR', '/^[12][0-9]{3}$/');

1.2 中新的验证规则的用法如下模式(在模型中): 

var $validate = array('field' => array('rule' => array('validationmethod', 'param1', 'param2')));

好了,让我们来看看验证方法:

1. alphaNumeric

仅允许字母和数字 

var $validate = array('username' => array('rule' => array('alphaNumeric')));

 2. between

对between的理解容易让人迷惑,看起来它像是检查一个数字的范围,但实际上它检查的是字符串长度的范围
下面的验证规则表示用户名称字符串允许至少3个,最多10个字符.

var $validate = array('username' => array('rule' => array('between', 3, 10)));

 3. blank

验证字符是否为空,或则仅包含空白字符,例如space,tab 

var $validate = array('x' => array('rule' => array('blank')));

 4. cc

检查信用卡号的有效性,例如Visa卡

var $validate = array('creditcard' => array('rule' => array('cc', array('visa'))));

 从validation.php源代码看,下面是目前支持的卡种:

$cards = array  (
    
'all' => array
 (
    
'amex' => '/^3[4|7]/d{13}$/',

    
'bankcard' => '/^56(10/d/d|022[1-5])/d{10}$/',
    
'diners' => '/^(?:3(0[0-5]|[68]/d)/d{11})|(?:5[1-5]/d{14})$/',
    
'disc' => '/^(?:6011|650/d)/d{12}$/',
    
'electron' => '/^(?:417500|4917/d{2}|4913/d{2})/d{10}$/',
    
'enroute' => '/^2(?:014|149)/d{11}$/',
    
'jcb' => '/^(3/d{4}|2100|1800)/d{11}$/',
    
'maestro' => '/^(?:5020|6/d{3})/d{12}$/',
    
'mc' => '/^5[1-5]/d{14}$/',
    
'solo' => '/^(6334[5-9][0-9]|6767[0-9]{2})/d{10}(/d{2,3})?$/',
    
'switch' => '/^(?:49(03(0[2-9]|3[5-9])|11(0[1-2]|7[4-9]|8[1-2])|36[0-9]{2})/d{10}(/d{2,3})?)|(?:564182/d{10}(/d{2,3})?)|(6(3(33[0-4][0-9])|759[0-9]{2})/d{10}(/d{2,3})?)$/',
    
'visa' => '/^4/d{12}(/d{3})?$/',
    
'voyager' => '/^8699[0-9]{11}$/'
    )
,
    
'fast' => '/^(?:4[0-9]{12}(?:[0-9]{3})?|5[1-5][0-9]{14}|6011[0-9]{12}|3(?:0[0-5]|[68][0-9])[0-9]{11}|3[47][0-9]{13})$/'
);

 5. comparison

用于比较数字值,它支持"is greater", "is less", "greater or equal", "less or equal", "is less", "equal to",
和"not equal",检查年龄是否大于18: 

var $validate = array('age' => array('rule' => array('comparison', '>=', 18 )));
#或则

var $validate = array('age' => array('rule' => array('comparison', 'greater or equal', 18)));

6. custom

你可以自己指定一个正则表达式

var $validate = array('username' => array('rule' => array('custom', '/^[0-9a-z]+$/i')));

7. date

检查日期的有效性,支持不同的格式,细节请查看validation类的api(http://api.cakephp.org/1.2/class_validation.html),
检查日期是否为'yyyy-mm-dd'格式

var $validate = array('startdate' => array('rule' => array('date', 'ymd')));

8. decimal

检查十进制数的有效性.如果你要使十进制数保持小数点后两位,可以这样做:

var $validate = array('price' => array('rule' => array('decimal', 2)));

9. email

这个就不解释了.

var $validate = array('email' => array('rule' => array('email')));

10. numeric

numeric是一个PHP is_numeric函数的封装.

var $validate = array('age' => array('rule' => array('numeric')));

11. phone

默认的,这个对我们没什么用,中国的电话号码和US不一样,但是Cake开发团队为我们想的足够多,我们可以加入对
我亲爱祖国的电话号码支持.

var $validate = array('phone' => array('rule' => array('phone', null, 'us')));

12. postal

邮政编码

一样的不支持ZH_CN的邮编,没办法,自己写个扩展吧,支持美国,加拿大,英国.
postal() 方法的源代码:


    function postal($check, $regex
= null, $country = null ) {
        
if
 (is_array($check)) {
            $
this->
_extract($check);
        } 
else
 {
            $
this->check =
 $check;
            $
this->regex =
 $regex;
            $
this->country =
 $country;
        }

        
if(is_null($this->
regex)) {
            
switch ($this->
country) {
                
case 'us'
:
                    $
this->regex  = '//A/b[0-9]{5}(?:-[0-9]{4})?/b/z/i'
;
                
break
;
                
case 'uk'
:
                    $
this->regex  = '//A/b[A-Z]{1,2}[0-9][A-Z0-9]? [0-9][ABD-HJLNP-UW-Z]{2}/b/z/i'
;
                
break
;
                
case 'ca'
:
                    $
this->regex  = '//A/b[ABCEGHJKLMNPRSTVXY][0-9][A-Z] [0-9][A-Z][0-9]/b/z/i'
;
                    
break
;
            }
        }
        
return $this->
_check();
    }

var $validate = array('zipcode' => array('rule' => array('postal', null, 'us')));

13. ssn

验证美国,丹麦,荷兰的社会安全号.

var $validate = array('ssn' => array('rule' => array('ssn', null, 'us')));

14. url

验证一个url的有效性

var $validate = array('website' => array('rule' => array('url')));

15. equalTo

目前该验证规则未实现

16. minLength

验证字符串的小长度,如果你要求用户名必须大于3个字符,你可以这样:

var $validate = array('username' => array('rule' => array('minLength', 3)));

17. maxLength

字符串允许的最大长度.例如,你运行用户名最多有20个字符:

var $validate = array('username' => array('rule' => array('maxLength', 20)));

18. multiple

未实现

19. number

未实现

20. userDefined
userDefined 貌似可以定义自己的验证规则,但现在,不知道如何使用它.

21. ip
验证ip地址

var $validate = array('ip' => array('rule' => 'ip'));

Multisim14电子系统仿真与设计第2章 快速入门 Multisim14 电子系统仿真与设计,电子系统设计与仿真,包含设计方案,设计原理,设计要求,模块功能。 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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CakePHP是一款专为PHP开发者打造的快速开发框架,它提供了丰富的工具和功能,帮助开发者高效构建Web应用程序。无论是新手还是有经验的开发者,都能通过CakePHP快速上手并开发出高质量的项目。 ## CakePHP框架的核心优势 CakePHP框架具有诸多优势,使其成为PHP开发的热门选择。它采用了MVC(模型-视图-控制器)架构,这种架构能够有效分离业务逻辑、数据和界面展示,使代码结构

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CakePHP 5.x MVC架构终极指南:控制器、模型、视图的完美协作解析

CakePHP作为PHP领域的快速开发框架,其核心优势在于对MVC(模型-视图-控制器)架构的优雅实现。本文将深入解析CakePHP 5.x版本中MVC架构的工作原理,帮助开发者理解控制器、模型、视图如何协同工作,构建高效、可维护的Web应用。 ## 一、MVC架构:CakePHP的核心设计理念 MVC架构将应用程序分为三个核心组件,每个组件负责不同的功能: - **模型(Model)**:处

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CakePHP 1.3 应用开发秘籍(一)

CakePHP 是一个用于 PHP 的快速开发框架,它为开发、维护和部署 Web 应用程序提供了一个可扩展的架构。虽然该框架为初学者提供了大量的文档和参考指南,但开发更复杂和可扩展的应用程序需要深入了解 CakePHP 的功能,这对即使是经验丰富的开发者来说也是一个挑战。本食谱集中的食谱将为您提供即时结果,并帮助您开发 Web 应用程序,利用 CakePHP 的功能,让您能够快速理解和使用这些功能。遵循本书中的食谱(展示了如何使用 AJAX、数据源、GEO 定位、路由、性能优化等),您将能够迅速理解和使用这

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CakePHP: 一些验证笔记

CakePHP 2.x CookBook 中文版 第七章 模型 之 数据校验 [url]http://www.cnblogs.com/matchless/archive/2013/02/20/2918541.html[/url] 一些规则关键字: 'rule' => 'alphaNumeric', 'rule' => 'email', 'rule' => '...

pyzheng的专栏 200

CakePHP框架下的Coordino架构解析:MVC模式如何支撑问答系统

Coordino是基于CakePHP框架开发的自托管知识问答系统,采用MVC(Model-View-Controller)架构模式实现代码的模块化与解耦。本文将深入解析Coordino如何利用CakePHP的MVC特性构建高效的问答功能,为开发者提供清晰的架构参考。 ## 一、MVC架构在Coordino中的核心应用 CakePHP的MVC架构将应用程序分为三个核心部分:模型(Model)负责

gitblog_00422的博客 304

抖音无水印批量下载完整指南:douyin-downloader 十分钟上手

douyin-downloader 是一个用 Python 编写的开源抖音内容下载工具,可以把单个视频、图文、用户主页作品、合集和原声音乐以无水印形式保存到本地,并自带进度显示、失败重试、SQLite 去重记录和浏览器兜底。这篇指南带你走完从安装、登录到第一次成功下载的完整路径,以及值得动的配置和常见坑。 ## 这是什么:一款面向个人用户的抖音下载工具 一句话定位:你给它链接,它还你按「作者

gitblog_01063的博客 211

PHP动态验证,php-动态更改验证规则

我正在处理包含用户数据,特别是电话号码字段的表单.通常不需要电话号码,因此模型中唯一的验证规则是usphone规则.但是,如果用户正在提交此表格,则电话号码变得必不可少.我以为我可以在运行中简单地添加验证规则,设置模型并调用validates方法,但是我做错了或者没有按我预期的方式工作.在我的控制器中:# Update a few validation rules that are specifi...

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