jsonschema
1 Json Schema 是什么？
Json Schema 是用来描述 Json 数据格式的一种描述性文件。
Json Schema 定义了一套词汇和规则，这套词汇和规则用来定义 Json 元数据，且元数据也是通过 Json 数据形式表达的。
Json 元数据定义了 Json 数据需要满足的规范，规范包括成员、结构、类型、约束等。
参考链接： https://www.cnblogs.com/terencezhou/p/10474617.html
它本身就是一个 Json 文件，格式如下：
{
"type": "object",
"properties": {
"city": { "type": "string" },
"number": { "type": "number" },
"user": {
"type": "object",
"properties": {
"name" : {"type": "string"},
"age" : {"type": "number"}
}
}
}
}
2 Json Schema 的用途是什么？
在接口开发中，有很多场景需要对请求的 Json 格式进行验证。
在业务逻辑加入大量的数据验证的代码，会使得代码部分有很多额外的工作。
这时候就可以将数据验证的工作交给 Json Schema Validator， 由他来统一验证请求数据格式的合法性。
这样做的好处是，将数据验证逻辑与业务逻辑解耦，有助于开发者写出更清晰、更易维护的代码。
使用 Json Schema，必须会它的格式，下面就是对它介绍。
3 怎么写 Json Schema 文件？
整体来看，Json Schema 就是一个嵌套的 Json。
他是通过分层来进行描述数据格式的。在每一层，Json Schema 相对于原始的 Json 都会多一层描述性内容。
在这些描述行文件中，可以对数据的格式作出限制
来看一个简单的例子：
# 原始 Json
{
"city" : "chicago",
"number": 20
}
# Json Schema
{
"type": "object",
"properties": {
"city": { "type": "string" },
"number": { "type": "number" },
}
}
可以看到，在 Schema 中，最外层先定义了这是一个 object 对象。
然后通过 properties 定义了这个对象的属性，分别是 city 和 number。
对于者两个属性，由分别进行了定义，其中 city 的数据类型是 string，number 的类型为 number。
所以看起来 Json Schema 相比于原始的 Json 就是多了一层描述，并在 properties 中具体描述字段属性。
当让，描述性的字段，不仅仅是 properties， 还有一些其他字段，比如 required 等，后面再介绍。
在来看一个嵌套 Json 的例子：
# 原始 Json
{
"city" : "chicago",
"number": 20,
"user" : {
"name":"Alex",
"age":20
}
}
# Json Schema
{
"type": "object",
"properties": {
"city": { "type": "string" },
"number": { "type": "number" },
"user": {
"type": "object",
"properties": {
"name" : {"type": "string"},
"age" : {"type": "number"}
}
}
}
}
在这个例子中， user 是一个嵌套的 Json 对象。
跟前面的表述一样，对于 user 这个对象，多一层描述，然后在 properties 中，描述了具体的数据类型。
再来看一个 array 的类型的例子：
# 原始 Json
{
"city": "chicago",
"number": 20,
"user": [
{"name": "dick"},
{"name": "eric"}
]
}
# Json Schema
{
"type": "object",
"properties": {
"city": {"type": "string"},
"number": {"type": "number"},
"user": {
"type": "array",
"items": [
{"type": "object",
"properties": {
"name": {"type": "string"}
}
}
]
}
}
}
在这个例子中，user 变成了一个 array 对象，它用来存放 object 对象。
同理根据 Json Schema 的规则，在每一层都对这些数据格式进行了描述。
这篇文章，主要是对 Json Schema 进行介绍，后面会有一篇文章专门介绍复杂的 Json Schema 写法。
4 Python 中怎么使用 Json Schema Validator？
4.1 Flask 中使用 jsonschema
在 Python 中可以使用 jsonschema 包进行 Json 格式对验证。
以下代码是在 flask 中对 request 的 json 进行验证的 demo，请参考。
from jsonschema import validate
def parse_json(schema: dict) -> dict:
body = flask.request.get_json(force=True)
try:
jsonschema.validate(body, schema)
except Exception as e:
raise ClientError(message="invalid json :[{0}].".format(repr(e)))
else:
return body
4.2 Butterfly 中使用 jsonschema
from xlib.util import jsonschema
src_dict1 = {
"city" : "chicago",
"number": 20
}
src_dict2 = {
"city" : "chicago",
"number": "meetbill"
}
schema = {
"type": "object",
"properties": {
"city": { "type": "string" },
"number": { "type": "number" },
}
}
print jsonschema.validate(src_dict1, schema)
print jsonschema.validate(src_dict2, schema)
4.2.1 xingqiao
xingqiao job_extra
schema = {
"type": "object",
"properties": {
"unit_id": {
"type": "string",
"pattern": "[A-Za-z]+_[0-9]+$"
},
"check_replication": {
"type": "string",
"pattern": "yes|no"
},
"select_idc": {
"type": "string"
}
},
"required": ["unit_id"]
}