如何使用Python中的Cerberus验证数据

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介绍

Cerberus模块在Python中提供强大而轻量级的数据验证功能。它设计得可以扩展到各种应用和自定义验证。

我们首先定义一个模式，然后根据模式验证数据并检查它是否符合提供的条件。如果不符合要求，就会显示准确的错误信息。

可以同时对数据字段应用各种条件进行验证。

入门

为了使用Cerberus，你必须先安装它，因为它不随Python一起打包。

要下载和安装它，我们使用pip包管理器。

启动终端并使用以下命令。

pip install Cerberus

一旦成功下载并安装Cerberus库，您必须将其验证器模块导入到Python脚本中。

from cerberus import Validator

就这样，您已准备好开始验证数据了。

验证字典中存在的数据

首先，我们必须创建一个模式。

schema = {'numbers': {'type': 'integer'}}
v = Validator(schema)

这意味着在Python字典中，numbers字段必须仅包含整数。

data = {'numbers': 5}

以上是我们需要验证的数据。

if v.validate(data):
   print("数据有效")
else:
   print("数据无效")

这将针对我们之前创建的模式验证数据。

示例

from cerberus import Validator
schema = {'numbers': {'type': 'integer'}}
v = Validator(schema)
data = {'numbers': 5}
if v.validate(data):
   print("数据有效")
else:
   print("数据无效")

输出

数据有效。

使用各种规则进行验证并打印错误信息

from cerberus import Validator
v = Validator()
v.schema = {'ID': {'required': True, 'type': 'number'},
'age': {'type': 'integer'}}
if v.validate({'age': 60}):
   print('数据有效')
else:
   print('数据无效')
   print(v.errors)

输出

数据无效，{'ID': ['必须填写']}

设置最小和最大值范围

from cerberus import Validator
v = Validator()
v.schema = {'name': {'type': 'string', 'minlength': 5},
'age': {'type': 'integer', 'min': 18, 'max': 65}}
if v.validate({'name': 'VJ', 'age': 16}):
   print('数据有效')
else:
   print('数据无效')
   print(v.errors)

输出

数据无效
{'age': ['最小值为18'], 'name': ['最小长度为5']}

以上就是使用Cerberus库验证字典、json文件等数据的方式。

结论

你已经学会了使用Cerberus库按照自己的自定义模式验证数据。

使用此方法，您可以验证json文件、从API提取的数据等。

我们主要验证数据以避免在构建数据库或处理数据分析时发生错误。

您甚至可以自动验证数据并基于此构建动态网站。