Python3:数据校验机制

在日常编码环节,很大比例的错误处理工作和参数的输入有关。当程序里的某些数据直接来自用户输入时,必须先校验这些输入值,再进行之后的处理,否则就会出现难以预料的错误。

需求:

写一个命令行小程序,它要求用户输入一个 0~100 范围的数字。假如用户输入的内容无效,就要求其重新输入。

常规方案:

示例代码如下:

def input_a_number():"""要求用户输入一个 0~100 的数字,如果无效则重新输入"""while True:number = input('Please input a number (0-100): ')if not number:print('Input can not be empty!')continueif not number.isdigit():print('Your input is not a valid number!')continueif not (0 <= int(number) <= 100):print('Please input a number between 0 and 100!')continuenumber = int(number)breakprint(f'Your number is {number}')

测试结果:

Please input a number (0-100):
Input can not be empty!
Please input a number (0-100): hello
Your input is not a valid number!
Please input a number (0-100): 80
Your number is 80

这个虽然可以满足我们的需求,但是如果需要校验的输入有很多,那这个检验逻辑就会很复杂冗余。

使用pydantic专业数据校验模块:

来看下ChatGPT的介绍:

Pydantic 是一个 Python 的数据验证库,它可以让你定义数据模型并自动验证输入数据的类型和结构。它的主要目标是使数据验证变得简单、快速和可靠。

以下是 Pydantic 的一些主要功能和优点:

  1. 声明式模型定义:使用 Pydantic,你可以通过简单的 Python 类来定义数据模型。这些类使用类型提示来定义字段的类型,并且支持各种 Python 原生类型、自定义类以及第三方库的类型。

  2. 自动验证:定义好数据模型后,Pydantic 将自动验证输入数据的类型和结构是否符合模型的要求。如果数据不符合模型定义,Pydantic 将会引发验证错误。

  3. 数据解析:Pydantic 提供了方便的方法来解析原始数据(如 JSON、字典等)并将其转换为定义的数据模型实例。

  4. 序列化输出:除了解析输入数据,Pydantic 还可以将数据模型实例序列化为 JSON 字符串或字典等格式,以便于输出或传输。

  5. 数据转换:Pydantic 允许你定义字段的转换函数,以在数据验证或解析过程中对字段进行转换或预处理。

  6. 内置验证器:Pydantic 提供了许多内置的验证器,如 EmailValidatorLengthValidator 等,用于验证字段的特定属性。

  7. 与 FastAPI 集成:Pydantic 与 FastAPI 框架深度集成,可以直接将 Pydantic 模型用作 FastAPI 路径操作的请求和响应模型。

总的来说,Pydantic 是一个功能强大且易于使用的数据验证库,特别适用于构建需要处理大量数据输入和输出的 Python 应用程序,如 Web 服务、API 和数据处理工具。

上面的需求,重新实现一次: 

from pydantic import BaseModel, conint, ValidationError
class NumberInput(BaseModel):# 使用类型注解 conint 定义 number 属性的取值范围number: conint(ge=0, le=100)def input_a_number_with_pydantic():while True:number = input('Please input a number (0-100): ')# 实例化为 pydantic 模型,捕获校验错误异常try:number_input = NumberInput(number=number)except ValidationError as e:print(e)continuenumber = number_input.numberbreakprint(f'Your number is ')

其它场景:

在编写代码时,应当尽量避免手动校验任何数据(一般搜下都会有专门的模块)。因为数据校验任务独立性很强,所以应该引入合适的第三方校验模块(或者自己实现),让它们来处理这部分专业工作。

比如你在开发 Web 应用,数据校验工作通常来说比较容易。比如 Django 框架就有自己的表单验证模块,Flask 也可以使用 WTForms 模块来进行数据校验。

WTForms模块介绍:

WTForms 是一个 Python 的 Web 表单验证和渲染库,用于处理 Web 应用程序中的表单。它提供了一个简单而灵活的方式来定义表单,验证用户输入并生成 HTML 表单字段。

一个简单而灵活的方式来定义表单,验证用户输入并生成 HTML 表单字段。

以下是 WTForms 的一些主要特点和优点:

  1. 简单易用:WTForms 提供了一个简洁的 API,使得定义和处理表单变得简单和直观。

  2. 表单验证:WTForms 允许你定义表单字段以及它们的验证规则,例如必填、长度限制、数据类型等。当用户提交表单时,WTForms 会自动验证用户输入是否符合定义的规则,并返回相应的错误消息。

  3. CSRF 保护:WTForms 内置了 CSRF(Cross-Site Request Forgery)保护,可以帮助你防止 CSRF 攻击。

  4. 支持多种字段类型:WTForms 支持多种常见的 HTML 表单字段类型,如文本框、密码框、复选框、下拉框等,同时也支持自定义字段类型。

  5. 表单渲染:WTForms 可以根据表单定义自动生成 HTML 表单字段,简化了前端开发的工作。

  6. 与 Flask 和 Django 集成:WTForms 可以与 Flask 和 Django 等流行的 Web 框架无缝集成,方便在这些框架中使用。

下面是一个简单的示例,演示如何使用 WTForms 在 Flask 中创建一个简单的登录表单:

from flask import Flask, render_template, request
from wtforms import Form, StringField, PasswordField, validators# 创建 Flask 应用程序
app = Flask(__name__)# 定义登录表单
class LoginForm(Form):username = StringField('Username', [validators.Length(min=4, max=25)])password = PasswordField('Password', [validators.DataRequired()])# 定义登录路由
@app.route('/login', methods=['GET', 'POST'])
def login():# 创建登录表单实例form = LoginForm(request.form)# 检查表单是否已提交且通过验证if request.method == 'POST' and form.validate():# 获取表单中的用户名和密码username = form.username.datapassword = form.password.data# 在这里可以进行用户认证等操作return f'Welcome, {username}!'# 渲染登录页面并传入表单实例return render_template('login.html', form=form)if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)

在上面的示例中,我们首先定义了一个名为 LoginForm 的表单类,其中包含了用户名和密码两个字段,并指定了它们的验证规则。然后,我们在登录路由中使用该表单类创建了表单实例,并在提交表单时进行了验证。如果表单验证通过,就可以获取用户名和密码并进行相应的处理。

当然,你需要在 Flask 应用程序的模板中创建一个 HTML 文件来渲染登录表单,但这超出了代码示例的范围。

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