Проверка схемы словаря Python с помощью Dynamic "находится в" Ограничении

Question

Я ищу решение для проверки словаря с одним ограничением, являющимся ограничением is in, где значения, считающиеся допустимыми, берутся из самого словаря, который проверяется.

Например, представьте следующее псевдо-schema

{
    "notions" : [ string ],
    "category" : [ is in notions ]
}

Для полной ясности я также устно выражаю ограничения этой псевдошхемы.Вот ограничения, которые я хочу проверить: d словарь для проверки:

1. set(d.keys()) == {"notions", "categories"}
2. isinstance(d["notions"], list)
3. isinstance(notion, str) for notion in d["notions"]
4. isinstance(d["category"], list)
5. element is in d["notion"] for element in d["category"]

Не спрашивайте, имеет ли эта конкретная структура данных какой-либо смысл.Это не.Я просто придумал, чтобы создать минимальный пример для моей проблемы.Моя фактическая словарная схема намного сложнее и будет содержать несколько ссылок на значения из dict.Вот почему я хотел бы избежать определения и проверки ограничений вручную и предпочел бы решение на основе схемы.

Я изучил некоторые библиотеки проверки схемы, но я не нашел нигде включенной этой функции,Есть ли решение, основанное на некоторых библиотеках, возможно, с небольшой настройкой?Я бы предпочел не изобретать колесо во второй раз.

Answer 1

В общем случае валидаторы схемы стараются избегать ввода данных в валидатор.Например, стандарт JSON-схемы - это , обсуждающий добавление $data доступа в схемах , но (пока) не реализовавший эту идею (хотя они несколько используютслучаи для этого ).

Общее возражение состоит в том, что из-за того, что привязка схемы проверки к проверяемым данным затрудняет проверку без контекста (что упрощает реализацию и делает проверку параллельно)намного проще), и это делает статический анализ схем намного сложнее (так как схема изменяется с данными во время выполнения).

Тем не менее, проект Colander может делать то, что вы хотите,поскольку это позволяет вам тривиально определять валидаторы в коде Python.

Например:

import colander

class Foo(colander.MappingSchema):
    @colander.instantiate()
    class notions(colander.SequenceSchema):
        notion = colander.SchemaNode(colander.String())

    @colander.instantiate()
    class category(colander.SequenceSchema):
        cat = colander.SchemaNode(colander.String())

    def validator(self, node, cstruct):
        """Validate that all category values are listed in notions"""
        notions = set(cstruct['notions'])
        if not notions.issuperset(cstruct['category']):
            raise colander.Invalid(
                node['category'], 
                "All categories must be listed in notions"
            )

Обратите внимание, что валидатор определен на уровне, где определены и notions, и categoryв, поскольку валидатор имеет доступ только к «локальному» разделу проверяемых данных (все проверки дочерних узлов уже проведены).Если вы определили валидатор только для category, то вы не сможете получить доступ к списку notions, и вы можете рассчитывать на список notions, который уже был проверен.Валидатор вызывает исключение Invalid, и первым аргументом является узел схемы category, который прямо возлагает вину на значения в этом списке.

Схема Коландера проверяется при десериализации;Вы можете увидеть ввод метода Schema.deserialize() в виде непроверенных данных ( сериализация дуршлаг ) и вывод в виде данных, готовых для приложения ( appdata ), проверенных и очищенных.Это потому, что Colander также поместит значения по умолчанию на место, если они отсутствуют, может создавать кортежи, наборы, значения datetime и т. Д., А также поддерживает подготовку данных (очистку HTML и т. Д.) При обработке их со схемой.

С некоторым демонстрационным вводом приведенная выше схема проверяет и возвращает проверенную структуру в случае успеха:

>>> schema = Foo()
>>> schema.deserialize({'notions': [], 'category': []})
{'notions': [], 'category': []}
>>> schema.deserialize({'notions': ['foo', 'bar'], 'category': []})
{'notions': ['foo', 'bar'], 'category': []}
>>> schema.deserialize({'notions': ['foo', 'bar'], 'category': ['foo']})
{'notions': ['foo', 'bar'], 'category': ['foo']}
>>> schema.deserialize({'notions': ['foo', 'bar'], 'category': ['foo', 'spam']})
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/.../site-packages/colander/__init__.py", line 2381, in deserialize
    self.validator(self, appstruct)
  File "<string>", line 17, in validator
colander.Invalid: {'category': 'All categories must be listed in notions'}

Answer 2

Ваш словарь настолько сложен, что вы все делаете неправильно.Подумайте о создании классов и сохраните объект этого класса в словаре.Эти классы также могут содержать другие объекты других классов.Таким образом вы избежите вложения словарей.Создайте функции внутри классов для проверки их данных.