步骤2: 定义 JSON Schema 接下来,我们定义一个 JSON Schema,用于规范数据的结构。比如,我们可能有一个用户的信息作为 JSON 数据。 # 定义 JSON Schemauser_schema={"type":"object","properties":{"name":{"type":"string"},"age":{"type":"integer","minimum":0},"email":{"type":"string","format...
# 生成 JSON Schemaschema=User.schema()# 打印生成的 JSON Schemaimportjsonprint(json.dumps(schema,indent=2,ensure_ascii=False)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 说明:User.schema()方法返回一个字典,表示模型的 JSON Schema。接着,我们将其转换为 JSON 格式并打印出来,以便查看。 4. 验证数据通过 JSON Schema...
# 导入验证器fromjsonschemaimportvalidate# 编写schema:my_schema = {"$schema":"http://json-schema.org/draft-04/schema#","title":"TestInfo","description":"some information about test","type":"object","properties": {"name": {"description":"Name of the test","type":"string"},"age": {...
概念:JSON Schema是一种用于描述JSON数据结构的模式语言,它定义了JSON数据的结构、类型、格式等约束规则。 分类:JSON Schema可以用于验证和描述JSON数据的结构和约束,包括数据类型、格式、枚举值、最大最小值等。 优势:JSON Schema提供了一种简单且可扩展的方式来定义和验证JSON数据的结构,使得数据的交换和共享更加可靠...
>>> sjo.to_json(orient='table') >>> '{"schema":{"fields":[{"name":"index","type":"string"},{"name":"D","type":"integer"}],"primaryKey":["index"],"pandas_version":"0.20.0"},"data":[{"index":"x","D":15},{"index":"y","D":16},{"index":"z","D":17}]}'...
{"row 1":"b","row 2":"d"}}'1617df.to_json(orient='values')18#'[["a","b"],["c","d"]]'1920df.to_json(orient='table')21#'{"schema": {"primaryKey":["index"],"fields":[{"name":"index","type":"string"},{"name":"col 1","type":"string"},{"name":"col 2",...
模块JSON让你能够将简单的python数据结构转储到文件中，并在程序再次运行时加载该文件中的数据，还可以...
jsonschemais an implementation of theJSON Schemaspecification for Python. >>>fromjsonschemaimportvalidate>>># A sample schema, like what we'd get from json.load()>>>schema={ ..."type":"object", ..."properties": { ..."price": {"type":"number"}, ..."name": {"type":"string"},...
Cross-specification JSON referencing (JSON Schema, OpenAPI, and the one you just made up!) - python-jsonschema/referencing
这是我发现的一个强大的 json 数据校验工具, 不止可以用在 flask app 中 json 数据的校验, 在任何场景 json 数据的校验都非常有力