Json Schema其实是一个由各种keywords组合而成的“容器”,每个keyword有不同的作用范围和验证功能。一个最简单的Json Schema是空Json object,它代表所有的Json 数据都是有效的 (因为它没有带着任何keyword): {} 让我们用 .net下的Lateapexearlyspeed.Json.Schema library试一下: varjsonValidator =newJsonValidator...
如图1所示,左侧是schema,右侧是需要验证的数据(也被称为实例)。type是关键字,代表数据的类型,此处我们验证数据是不是字符串,发现结果是ok的。 咱们还可以限制字符串的长度,如下: 图2 minLength代表最小长度,maxLength代表最大长度。也可以通过正则去校验字符串,如下: 图3 pattern属性可以用来写正则,不过普通正则的...
JSON Schema 是一个描述和验证 JSON 数据结构的强大工具,我们可以把 JSON Schema 看作是一种规范,这个规范中规定了 JSON 数据的结构、键的命名、值的类型等等,通过规范可以校验指定的 JSON 数据,保证数据的准确。所以在接口调试过程中,经常使用 JSON Schema 来校验接口数据的准确性。 一,什么是 JSON Schema JSON ...
import jsonschema schema = { "type": "object", "properties": { "a": {"type": "integer"}, "b": {"type": "string"}, "c": {"type": "boolean"} } } data = { "a": 1, "b": "呵呵", "c": True } print(jsonschema.validate(instance=data, schema=schema)) ...
JSON Schema 是 JSON 数据的描述语言,它通过指定键值对的规则来定义 JSON 数据的结构和内容。下面是一个简单的 JSON Schema 示例: { "type": "object", "properties": { "name": { "type": "string" }, "age": { "type": "integer", "minimum": 0 }, ...
5.patternProperties: object, 该项的键为正则表达式,用以匹配可能出现键,该项的值为有效的schema数据 Example: 6.additionalProperties: boolean/object, 该项比较复杂 6.1.如果出现该项且为false,那么当对象所有的键经过properties和patternProperties匹配后仍有剩余的,即出错 ...
4.properties: object, 该项的键为值中可能出现的键,该项的值为有效的schema数据。参考上一节的例子 5.patternProperties: object, 该项的键为正则表达式,用以匹配可能出现键,该项的值为有效的schema数据 Example: 6.additionalProperties: boolean/object, 该项比较复杂 ...
Json schema 示例 { "type": "object", "properties": { "first_name": { "type": "string" }, "last_name": { "type": "string" }, "birthday": { "type": "string", "format": "date" }, "address": { "type": "object", ...
JSON Schema的用法 用过JSON的同学都知道,JSON是构建在以下几种数据结构上的: 1.object: {"name": "picotaro", "age": 38} 2.array: ["apple", "pen", "pineapple"] 3.number: 10086 3.1415926 4.string: "pen pinapple apple pen" 5.boolean: ...
首先要借助于 JSON Schema tool 的网站 JSON Schema Tool json 字符串复制到页面左边，然后点击 INFER SHCEMA，就会自动转换为 schema json 文件类型，会将每个地段的返回值类型都设置一个默认类型，在 pattern 中也可以写正则进行匹配。image1080×834 132 KB 点击“设置”按钮会出现各个类型返回值更详细的断言设置...