python库JsonSchema验证JSON数据结构使用详解

JSON Schema是一个用于验证JSON数据结构的强大工具, 我查看并学习了JSON Schema的官方文档, 做了详细的记录, 分享一下。

我们可以使用JSON Schema在后续做接口测试中做详细的数据值的校验, 数据类型校验, json数据结构的校验。

jsonschema用以标注和验证JSON文档的元数据的文档

官方文档地址jsonschema

 

简单实例

有一个简单的json数据, 根据json数据格式编写jsonschema, 然后校验json数据每个字段是否是规定类型。

import jsonschema
json_data = [
{
　　'pm10': 24,
　　'city': '珠海',
　　'time': '2016-10-23 13:00:00'
},
{
　　'pm10': 24,
　　'city': '深圳',
　　'time': '2016-10-21 13:00:00'
},
{
　　'pm10': '21',
　　'city': '广州',
　　'time': '2016-10-23 13:00:00'
}
]
json_schema = {
　　'type': 'array',
　　'items': {
　　　　'type': 'object',
　　　　'properties': {
　　　　　　'pm10': {
　　　　　　　　'type': 'number',
　　　　　　},
　　　　　　'city': {
　　　　　　　　'type': 'string',
　　　　　　　　'enum': ['珠海', '深圳']
　　　　　　},
　　　　　　'time': {
　　　　　　　　'type': 'string'
　　　　　　}
　　　　}
　　}
}
try:
　　jsonschema.validate(json_data, json_schema)
except jsonschema.ValidationError as ex:
　　msg = ex
　　print(ex)

 

type关键字

type关键字是json模式的基础, 指定架构的数据类型。JSON Schema的核心定义了以下基本类型:

  • string
  • Numeric types
  • object
  • array
  • boolean
  • null

这些类型在Python中对应的类型如下, 下表将JavaScript类型的名称映射到Python的相关类型:

JavaScriptPython
stringstring
numberint/float
objectdict
arraylist
booleanbool
nullnone

type关键字可以是一个字符串或数组:

  • 如果它是一个字符串, 那么它是上面一个基本能类型的名称
  • 如果它是一个数组, 它必须是一个字符串数组, 其中每个字符串是其中一个基本类型的名称, 每个元素都是唯一的。在这种情况下, 如果json代码段与任何给定类型匹配,则改代码段有效。

以下做个type关键字的简单示例:

{“type”: “number”}

定义某个字段类型是number, 如果是 40, 43.0这样是校验通过的如果是”43”, 包含数字的字符串这样是无法校验通过的.

{“type”: [“number”, ‘string’]}

定义某个字段类型是number或string中一种如果是43, 或者 “我和你” 这样是校验通过的如果是[43, “我和你”], 这样是不通过的, 因为不接受结构化数据类型。

 

object关键字

在Python中, 对象对应的类型是dict类型。

属性 properties

使用properties关键字定义对象上的属性(键值对)。例如, 我们要为由数字, 街道名称和街道类型组成的地址定义一个简单的模式

{
　　“type” ： “object” ，
　　“properties” ： {
　　　　“number” ： { “type” ： “number” }，
　　　　“street_name” ： { “type” ： “string” }，
　　　　“street_type” ： {
　　　　　　　　 “type” ： “string” ，
　　　　　　　　　“enum” ： [ “Street” ， “Avenue” ， “Boulevard” ]
　　　　}
　　}
}

必需属性

默认情况下，properties不需要由关键字定义的属性。但是，可以使用required关键字提供所需属性的列表。

required关键字接受一个或多个字符串的数组。每个字符串必须是唯一的。

在以下定义用户记录的示例模式中，我们要求每个用户都有一个名称和电子邮件地址，但我们不介意他们是否提供了他们的地址或电话号码：

{
　　“type” ： “object” ，
　　“properties” ： {
　　　　“name” ： { “type” ： “string” }，
　　　　“email” ： { “type” ： “string” }，
　　　　“address” ： { “type” ： “string” }，
　　　　“telephone” ： { “type” ： “string” }
　　}，
　　“required” ： [ “name” ， “email”]
}

大小

可以使用minProperties和maxProperties关键字限制对象上的属性数 。这些中的每一个都必须是非负整数。

{
　　“type” ： “object” ，
　　“minProperties” ： 2 ，
　　“maxProperties” ： 3
}

数组属性

数组用于有序元素。

在Python中, array类似于 list或tuple类型,具体取决于用法。

例如: [1,2,3,4,5]

[2, ‘dd’]

items

数组的元素可能是任何东西, 但是,根据某些模式验证数组的项通常很有用。这里使用items和additionalItems关键字完成。

在JSON中, 通常使用两种方式的数据

  • 列表验证: 任意长度的序列, 其中每个元素匹配相同的模式
  • 元组验证: 一个固定长度的序列,其中每个项目可能具有不同的模式, 在此用法中, 每个项目的索引(位置)对于如何解释值是有意义的,例如Python的tuple。

List validation

列表验证对于任意长度的数组非常有用, 其中每个项都匹配相同的模式, 对于此类数组, 将items关键字设置为单个模式, 用该模式来验证数组中的所有项。

注意: 这时items是单个模式, additionalItems关键字没有意义, 不应该使用它。

例如下面的事例中我们定义数组中每个项都是一个数字

{
　　“type” ： “array” ，
　　"items": {
　　　　"type": "number"
　　}
}

如果是[1,2,3,4,5], pass

如果是[1,2,3,’5’, 6] , false

如果是[], pass

Tuple validation

当数组是项目集合时, 就需要元组验证。其中每个项目都有不同的模式, 并且每个项目的序数索引是有意义的。

例如: 街道地址这样表示

1600 Pennsylvania Avenue NW就有4中type[number, streent_name, street_type, direction]

每个字段都有不同的架构

  • number: 地址编号, 必须是数字
  • street_name: 街道的名称, 必须是字符串
  • street_type: 街道的类型, 应该是一组固定值的字符串
  • direction: 地址的位置, 应该是来自不同值集的字符串

为此我们将items关键字设置成一个数组, 其中每个项目都是一个与文档数组的每个索引相对应的模式, 也就是一个数组, 第一个元素模式验证输入数组的第一个元素. 第二个元素模式验证输入数组的第二个元素, 等等

示例:

{
　　“type” ： “array” ，
　　“items” ： [
　　　　{
　　　　　　“type” ： “number”
　　　　}，
　　　　{
　　　　　　“type” ： “string”
　　　　}，
　　　　{
　　　　　　“type” ： “string” ，
　　　　　　“enum” ： [ “Street” “ ， ”Avenue“ ， ”Boulevard“ ]
　　　　}，
　　　　{
　　　　　　”type“ ： ”string“ ，
　　　　　　”enum“ ： [ ”NW“ ， ”NE“ ， “SW” ， “SE” ]
　　　　}
　　]
}

如果是[1600, “宾夕法尼亚”, ‘Street’, “NW”], pass如果是[10,’等等’, ‘等等’], false并且在默认情况下, 添加其他项目也可以:[ 1600 ， “宾夕法尼亚州” ， “Street” ， “NW” ， “华盛顿” ]

additionalItems关键字控制是否有效有超出了在架构中定义的数组的其他项目,如果设置为false, 则会不允许数组中的额外项。

长度

可以使用minItems和 maxItems关键字指定数组的长度。每个关键字的值必须是非负数。无论是进行List验证还是Tuple验证，这些关键字都有效。示例:

{
　　“type” ： “array” ，
　　“minItems” ： 2 ，
　　“maxItems” ： 3
}

唯一性

使用uniqueItems关键字设置为true, 则数组中的每个项都是唯一的。

 

通用关键字

元数据

json模式包含几个关键字,title,description和default, 不严格用来校验格式,但用来描述模式的一部分。在title和description管家你必须是字符串

枚举值

enum关键字用于限制值, 以一个固定的一组值, 它必须是一个必须包含一个元素的数组,其中每个元素都是唯一的。

{　　‘type’ : ‘string’,　　‘enum’: [‘red’, ‘green’]}

如果检验字段的值在枚举中是通过的, 如果不是无法校验通过。

 

组合模式

JSON Schema包含一些用于将模式组合在一起的关键字,这并不意味着组合来自多个文件或JSON树的模式, 尽管这些工具有助于实现这一点,并在结构化复杂模式中进行了描述。

例如, 在以下的模式, anyOf关键字用于表示给定值可能对任何给定的子模式有效。第一个子模式需要一个最大长度为5的字符串。第二个子模式需要一个最小值为0的数字。只要一个值对这些模式中的任何一个进行验证,它就被认为整个组合模式有效。

{ ‘anyOf’: [ {‘type’: ‘string’, ‘maxLength’: 5}, {‘type’:’string’, ‘minimum’: 0 }]}

用于组合模式的关键字是:

  • allOf: 必须对所有子模式有效
  • anyOf: 必须对任何子模式有效(一个或多个)
  • oneOf: 必须仅对其中一个子模式有效

anyOf

要进行验证anyOf，给定数据必须对任何（一个或多个）给定子模式有效。

{
　　“anyOf” ： [
　　　　{ “type” ： “string” }，
　　　　{ “type” ： “number” }
　　]
}

如果是 “您好”, pass如果是 33, pass如果是 [‘ddd’, 33], false

oneOf

要进行验证oneOf，给定数据必须仅对其中一个给定子模式有效。

{
　　“oneOf” ： [
　　　　{ “type” ： “number” ， “multipleOf” ： 5 }，
　　　　{ “type” ： “number” ， “multipleOf” ： 3 }
　　]　　
}

如果是5的倍数, pass如果是3的倍数, pass如果是5和3的倍数, false

allOf

要进行验证allOf，给定数据必须对所有给定的子模式有效。

{
　　“allOf” ： [
　　　　{ “type” ： “string” }，
　　　　{ “maxLength” ： 5 }
　　]
}

 

$schema关键字

该$schema关键字用于声明JSON片段实际上是JSON模式的一部分。它还声明了针对该模式编写的JSON Schema标准的哪个版本。

建议所有JSON模式都有一个$schema条目，该条目必须位于根目录下。因此，大多数情况下，您需要在架构的根目录下：

“$ schema” ： “http://json-schema.org/schema#”

 

正则表达式

该模式和模式属性关键字使用正则表达式来表示约束。使用的正则表达式语法来自JavaScript（具体为ECMA 262）。但是，并未广泛支持该完整语法，因此建议您坚持使用下述语法的子集。

  • 单个unicode字符（下面的特殊字符除外）与自身匹配。
  • ^：仅匹配字符串的开头。
  • $：仅匹配字符串的末尾。
  • (…)：将一系列正则表达式分组到单个正则表达式中。
  • |：匹配|符号前面或后面的正则表达式。
  • [abc]：匹配方括号内的任何字符。
  • [a-z]：匹配字符范围。
  • [^abc]：匹配未列出的任何字符。
  • [^a-z]：匹配范围之外的任何字符。
  • +：匹配前一个正则表达式的一个或多个重复。
  • *：匹配前面正则表达式的零次或多次重复。
  • ?：匹配前一个正则表达式的零次或一次重复。
  • +?，?，??：的，+和?预选赛都是贪婪的; 它们匹配尽可能多的文本。有时这种行为是不可取的，您希望匹配尽可能少的字符。
  • {x}：完全x匹配前面正则表达式的出现次数。
  • {x,y}：匹配前面正则表达式的至少x和最y多次出现。
  • {x,}：匹配x前面正则表达式的出现次数或更多。
  • {x}?，{x,y}?，{x,}?：上述表达式的惰性版本。

示例:

{
　　“type” ： “string” ，
　　“pattern” ： “^（\\（[0-9] {3} \\））？[0-9]{3}-[0-9] {4} $ “
}

如果是 “555-1212”, pass如果是“（888）555-1212” , pass如果是“(888)555-1212分机532” , false

 

构建复杂的模式

重用

有些模式可能是在几个地方都是通用的, 如果每次都重写会使模式更加冗长,以后更新也会很复杂, 我们可以用重用的方式来做。例如:定义客户记录, 每个客户都有可能同时拥有送货地址和账单地址, 地址总是相同的, 有街道地址, 城市, 州名。

定义地址模式:

{
　　“type” ： “object” ，
　　“properties” ： {
　　　　“street_address” ： { “type” ： “string” }，
　　　　“city” ： { “type” ： “string” }，
　　　　“state” ： { “type” ： “string” }
　　}，
　　“required” ： [ “street_address” ， “city” ，“state” ]
}

我们重用上面的模式, 将其放在父模式下, 名为definitions:

{
　　“definitions” ： {
　　　　“address” ： {
　　　　　　“type” ： “object” ，
　　　　　　“properties” ： {
　　　　　　　　“street_address” ：{“type” ：“string”}，
　　　　　　　　“city” ： { “type” ： “string” }，
　　　　　　　　“state” ： { “type” ： “string” }
　　　　　　}，
　　　　“required” ：[“street_address” ,“city”,“州”]
　　　　}
　　}
}

然后我们使用$ref关键字从其他地方引用此架构片段, 指向此模块的位置

{ “$ ref” ： “＃/ definitions / address” }

值 $ref 是一个名为 JSON Pointer的格式的字符串。

‘#’引用当前文档,‘/’遍历文档中对象中的键, 因此

“＃/ definitions / address” 意味着:

  • 转到文档的根目录
  • 找到秘钥的值”definitions”
  • 在该对象中, 找到键的值”address”

$ref也可以是相对或绝对的URI, 例如:

{ “$ ref” ： “definitions.json＃/ address” }

以上就是python库JsonSchema验证JSON数据结构使用详解的详细内容，更多关于JsonSchema验证JSON数据结构的资料请关注编程宝库其它相关文章！

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