前言
在使用Django框架开发前后端分离的项目时，通常需要对前端传递过来的参数进行校验，校验的方式有多种，可以使用drf进行校验，也可以使用json进行校验，本文介绍在Python中rapidjson的基本使用以及如何进行参数校验。
rapidjson简介和安装
rapidjson是一个性能非常好的C++ JSON解析器和序列化库，它被包装成了Python3的扩展包，就是说在Python3中可以使用rapidjson进行数据的序列化和反序列化操作并且可以对参数进行校验，非常方便好用。
rapidjson安装命令：pip install python-rapidjson。
rapidjson基本使用
rapidjson和json模块在基本使用方法上一致的，只不过rapidjson在某些参数方面和json模块不兼容，这些参数并不常用，这里不做过多介绍，详情可参照rapidjson官方文档。基本使用介绍两个序列化的方法dump/dumps，反序列化的load/loads使用json模块的即可。
dumps & dump这两个方法都是将Python实例对象序列化为JSON格式的字符串，用法和参数大致相同，dump方法比dumps方法多了一个必要的file_like参数。
dumps() 方法
该方法返回的结果是一个Python 字符串实例。参数非常多，这里只介绍经常使用的三个参数。
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rapidjson.dumps(obj, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, write_mode=WM_COMPACT, indent=4, default=None, sort_keys=False, number_mode=None, datetime_mode=None, uuid_mode=None, bytes_mode=BM_UTF8, iterable_mode=IM_ANY_ITERABLE, mapping_mode=MM_ANY_MAPPING, allow_nan=True) |
skipkeys
该参数表示是否跳过不可用的字典的key进行序列化，如果默认为False，如果修改为True字典的key如果不属于基本数据类型(str int float bool None)之一就会跳过该key而不会抛出TypeError的异常。
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import rapidjsonfrom pprint import pprintdic = { True: False, (0,): 'python'}res = rapidjson.dumps(dic)pprint(res) # TypeError: {True: False, (0,): 'python'} is not JSON serializableres = rapidjson.dumps(dic, skipkeys=True)pprint(res) # '{}' |
ensure_ascii
该参数表示序列化的结果是否只包含ASCII字符，默认值是True，将Python实例序列化后所有的非ASCII码的字符都会被转义，如果将该参数的值修改为False，增会将字符原样输出。
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dic = { 'name': '丽丽', 'name1': 'lili'}res = rapidjson.dumps(dic)pprint(res) # '{"name":"\\u4E3D\\u4E3D","name1":"lili"}'res = rapidjson.dumps(dic, ensure_ascii=False)pprint(res) # '{"name":"丽丽","name1":"lili"}' |
sort_keys
该参数表示序列化时是否将字典的key按照字母进行排序。默认是False，如果修改为True，字典序列化得到的结果就是按照字典的key的字母顺序进行排序的。
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dic = { 'name': '丽丽', 'age': '10'}res = rapidjson.dumps(dic, ensure_ascii=False, sort_keys=True)pprint(res) # '{"age":"10","name":"丽丽"}' |
dump()方法
该方法和dumps方法非常类似，不同的是该方法需要一个额外的必须的参数 - 一个file-like的可写流式对象，比如文件对象，将第一个参数obj进行序列化写入可写的流式对象中。
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rapidjson.dump(obj, stream, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, write_mode=WM_COMPACT, indent=4, default=None, sort_keys=False, number_mode=None, datetime_mode=None, uuid_mode=None, bytes_mode=BM_UTF8, iterable_mode=IM_ANY_ITERABLE, mapping_mode=MM_ANY_MAPPING, chunk_size=65536, allow_nan=True) |
下面是该方法的基本使用：
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# 写入文件dic = { 'name': '丽丽', 'age': '10'}f = open('1.py', 'w', encoding='utf8')res = rapidjson.dump(dic, f)pprint(res)# 或者下面这种用法import iostream = io.BytesIO()dump('bar', stream)print(stream.getvalue()) # b'"bar"' |
Validator class
rapidjson中的Validator类可以用来做参数校验。Validator的参数是JSON schema，当我们需要知道JSON数据中预期的字段以及值的表示方式时，这就是JSON Schema的用武之地，是描述JSON数据结构的一种声明格式，也可以通俗的理解为是参数的校验规则。如果JSON schema是不可用的JSON格式的数据，就会抛出JSONDecodeError的异常。
类的参数就是校验规则，如果给定的JSON数据没有通过校验就会抛出ValidationError异常，异常包括三个部分，分别是错误的类型、校验的规则以及在JSON字符串中错误出现的位置。
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import rapidjsonfrom pprint import pprintvalidate = rapidjson.Validator('{"required": ["a", "b"]}') # 表示a和b这两个参数是必须的validate('{"a": null, "b": 1}') # 符合规则validate('{"a": null, "c": false}') # rapidjson.ValidationError: ('required', '#', '#') |
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validate = rapidjson.Validator('{"type": "array",' # 参数类型是array ' "items": {"type": "string"},' # array中的每个元素类型是string ' "minItems": 1}') # array中元素数量最少为1validate('["foo", "bar"]') # 符合规则validate('[]') # rapidjson.ValidationError: ('minItems', '#', '#') |
关于JSON schema的更多参数校验规则以及定义规范可以参考*JSON schema官方文档*，下述是一种JSON schema格式仅供参考：
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LOGIN_SCHEMA = { "type": "object", "properties": { "token": "string", "number": "integer" }, "required": ["token"],} }validate = rapidjson.Validator(rapidjson.dumps(LOGIN_SCHEMA))data = { 'token': 'python', 'number': 10}validate(rapidjson.dumps(data)) |
到此这篇关于Python中rapidjson参数校验实现的文章就介绍到这了,更多相关Python rapidjson参数校验内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
原文链接：https://juejin.cn/post/6987673565520740360
