使用 voluptuous 校验数据

在 Python 中，我们经常需要对参数进行校验，这是我们有好多种方法，例如写很多 if 啊，或者写正则表达式啊等等，技巧高的人可以写得很巧妙，而技巧一般的人呢，可能会写得很冗长，例如我，经常就不能很好得处理参数校验的代码。
所以我就不断得寻找，终于最近发现了一个不错的 python 参数校验 lib，叫做 voluptuous。名字可能有点难记，而且英文翻译过来的中文还不怎么好听，但是非常好用。下面就逐渐带大家尝试一下 voluptuous 库的妙用。

安装 voluptuous

要用之前，肯定要先安装的啦，安装这一步很简单，还是按照往常一般使用 pip 搞定。我使用的是当前的最新版 0.8.8：

pip install voluptuous==0.8.8

尝试 voluptuous

首先，想来一个最为常见的，就是校验参数的类型，我这里假设参数都是以 json 格式进行传递的，json 格式在 python 中又可以表现为字典（dict），所以这里就不做区分了。
以官网的日志为例，使用分页的参数为例子，校验参数的类型，首先，我们要求参数的类型，查询的字段q必须为字符串，分页大小per_page必须为数字，页码page必须为数字。
那么，使用 voluptuous 后，可以这样写：

from voluptuous import Schema

s = Schema({

    'q': str,

    'per_page': int,

    'page': int

})

这就表示了我们刚才的需求：查询的字段q必须为字符串，分页大小per_page必须为数字，页码page必须为数字。
那么，现在，假设客户端传过来了一组参数：

{"q": "hello",

"page": 10,

"per_page": 20

}

那么，我们要怎么来校验呢？也很简单：

from voluptuous import Schema

s = Schema({

    'q': str,

    'per_page': int,

    'page': int

})

print s({"q": "hello",

         "page": 10,

         "per_page": 20

        })

这里可以看到，我们使用客户端传递过来的参数作为参数，调用了我们使用既定模板创建的对象，然后直接把他打印出来，如果你跑过这段代码，你会发现结果如下：

{"q": "hello",

"page": 10,

"per_page": 20

}

没错， voluptuous 就是将校验通过的参数返回了。就是这么简单。

那这时，你可能要问了，如果校验不通过的参数怎么办，我要怎么处理，下面就演示一下如果传递的参数是：

{"q": "hello",

"page": "world",

"per_page": 20

}

这样的话，要怎么来处理校验不通过的问题，其实，当校验不通过的时候，Schema 会抛出一个异常，然后我们可以通过捕获这个异常来确定校验失败的问题，例如：
try:

    print s({"q": "hello", "page": "world"，"per_page": 20})

except MultipleInvalid as e:

    print "error: {} occur while parse args".format(e.errors)

当你执行这段代码之后，你会发现打印出来的内容是：

error: [TypeInvalid('expected int',)] occur while parse args
我们就知道参数是有问题的，需要客户端确认。

更进一步

ok，这就是一个简单的校验，下面我们进行更复杂的校验，我们现在不仅要保证参数的类型正确，我们还需要保证查询参数一定要有，另外两个参数可有可无。那么我们可以怎么做呢？

其实，也很简单，就是给必须的参数加上一个 Required 关键字，例如这样：
from voluptuous import Schema, Required

required_s = Schema({

    Required('q'): str,

    'per_page': int,

    'page': int

})

然后，我们可以尝试一下加入什么都不传，会发生什么事：
try:

    print required_s({})

except MultipleInvalid as e:

    print "error: {} occur while parse with required args".format(e.errors)

很明显，你跑一遍就知道了，这段代码会抛出这个异常：

error: [RequiredFieldInvalid('required key not provided',)] occur while parse with required args

这个时候，我们再贪心一点，我们觉得参数必须还不够，还不能有多余的参数，什么参数都塞过来，浪费我内存啊，过滤这个应该和刚才的参数必须有一样简单吧？
是的，不过这时因为不是对单独一个参数起作用了，所以需要放在 Schema 的参数里面，这个参数叫做 extras，例如下面这段就是表示不要多余的参数：

not_allow_extra_s = Schema({

    'q': str,

    'per_page': int,

    'page': int

}, extra=False)

然后我们尝试一下：
try:

    print not_allow_extra_s({"q": "hello", "unknown": "key"})

except MultipleInvalid as e:

    print "error: {} occur while parse with no extras args".format(e.errors)

结果也很简单：
error: [Invalid('extra keys not allowed',)] occur while parse with no extras args

其实，Schema 默认就是不允许有多余参数的，如果我们想要多余的参数，则需要显式得将这个参数设置为 True，表示允许有多余的参数。
现在我们已经知道一些用法了，但是，我们觉得只控制类型不够，我们还想控制一下参数的长度，例如查询的参数不能超过 10 个字符，那么样怎么做了？

下面这段代码就自定义了一个校验值不能超过 10 个字符的 str 类型：

def less_than_10(value):

    if isinstance(value, str) and len(value)

校验函数很简单，接受一个参数，也就是要校验的值，然后，如果校验成功就返回这个值，否则就抛出一个 Invalid 的异常。这样 Schema 就知道是否校验通过了。
其实，你可能会想，如果这里校验通过后我返回的不是参数的值会怎样？如果你有这个想法，我很佩服。
确实，如果这里不返回参数的值，Schema 也会认为是校验通过的，而且 Schema 会将你的返回值返回。那么想到这里，你是不是有一些更加强大的想法？好吧，不知道你有没有，我这里告知一下，可以通过这个方法来进行数据转换。
假如，我们的查询只支持大写字母，但是我们认为客户端传过来是小写字母的时候也是有效的，那么，我们就需要将客户端传递过来的参数进行转换，转成大写字母，那么，我们可以这样写：

def convert_letter(value):

    if isinstance(value, str):

        return value.upper()

    raise Invalid("not valid string")

transformation_s = Schema({

    Required('q'): convert_letter,

    'per_page': int,

    'page': int

})

print transformation_s({'q': 'hello'})
然后，我们看一下输出：

{'q': 'HELLO'}

已经变成了大写了。

好吧，到此已经将 voluptuous 的一些比较常用和重要的功能介绍完了，如果大家有用心去体会的话，相信可以写出一些非常精妙的校验器出来。