Python通过Schema实现数据验证方式

Python通过Schema实现数据验证方式是一种有效的实现数据验证的方法。下面将介绍如何使用Python Schema库进行数据验证，包括安装Schema库、编写Schema验证规则、使用Schema验证数据等。

安装Schema库

Schema是Python中一个简单而强大的库，旨在提供一种基于schema的方式来验证Python数据。首先需要安装Schema库，可以通过pip安装，具体命令如下：

pip install schema

编写Schema验证规则

Schema库可以自定义验证规则。例如一个身份证号码验证的Schema规则：

import schema

person_schema = schema.Schema({
    'name': str,
    'age': int,
    'id_card': schema.And(str, lambda s: len(s) == 18, error='Invalid ID Card'),
})

上面的代码就是一个Schema验证规则，其中name必须是字符串类型，age必须是整型，id_card必须同时满足是字符串类型且长度必须等于18位，否则返回"Invalid ID Card"的错误信息。

使用Schema验证数据

下面使用Schema库进行数据验证的示例：

person = {
    'name': '张三',
    'age': 18,
    'id_card': '330106199901011234'
}

try:
    person_schema.validate(person)  # 验证数据
    print('数据验证通过')
except schema.SchemaError as error:
    print('数据校验失败：{}'.format(error))

上面的代码用传入的person数据进行验证，如果通过则打印"数据验证通过"，否则打印"数据校验失败"，并输出错误信息。

另外一个示例，当数据不符合预期时，Schema库还能返回自定义的错误信息。

import schema

person_schema = schema.Schema({
    'name': schema.And(str, lambda s: len(s) > 0, error='Name should not be empty'),
    'age': schema.And(int, lambda n: n > 0, error='Age should be positive'),
    'id_card': schema.And(str, lambda s: len(s) == 18, error='Invalid ID Card'),
})

person = {
    'name': '',
    'age': -2,
    'id_card': '123'
}

try:
    person_schema.validate(person)
    print('数据验证通过')
except schema.SchemaError as err:
    print('数据校验失败：{}'.format(err))

上面的代码对一份假数据进行校验。在schema中，对于每个属性，可以使用And()函数创建多个匹配条件。如果任何条件不满足，则返回错误信息。上述代码中的name属性限制为大于0个字符长的字符串，age属性为正整数，id_card属性为18个字符长的字符串。由于传入的person数据中的每个属性都不符合上述要求，因此会抛出定义好的错误信息。

这就是Python通过Schema实现数据验证方式的完整攻略，希望能对您有所帮助。