Làm cách nào để xác thực dữ liệu trong Python?

Nếu bạn là quản trị viên hệ thống, có khả năng bạn đã gặp Perl, Bash hoặc một số ngôn ngữ kịch bản khác. Bạn thậm chí có thể đã sử dụng một hoặc nhiều bản thân. Ngôn ngữ kịch bản thường được sử dụng để thực hiện công việc lặp đi lặp lại, tẻ nhạt với tốc độ và độ chính xác vượt xa những gì bạn có thể hoàn thành nếu không có chúng. Mọi ngôn ngữ đều là công cụ. Chúng chỉ đơn giản là một phương tiện để hoàn thành công việc. Chúng chỉ có giá trị khi chúng giúp bạn hoàn thành công việc tốt hơn. Chúng tôi tin rằng Python là một công cụ có giá trị, đặc biệt là vì nó cho phép bạn hoàn thành công việc một cách hiệu quả

“Lý do đầu tiên mà chúng tôi nghĩ rằng Python tuyệt vời là nó rất dễ học. Nếu một ngôn ngữ không thể giúp bạn làm việc hiệu quả nhanh chóng, sức hấp dẫn của ngôn ngữ đó sẽ giảm đi nghiêm trọng. ” – Daisy Rowley, nhà phát triển python từ công ty Do My Writing cho biết

Brighter Guide được xây dựng để cung cấp kiến ​​thức hiện tại và hữu ích về công nghệ ngày nay. Với sự phát triển của Android cũng như các ứng dụng và tiện ích dựa trên thiết bị di động khác, có quá nhiều thứ mà một người chỉ có thể xử lý

cũng đọc. 5 thư viện Python tốt nhất để làm việc với HTTP

Ở đây chúng tôi đã liệt kê ra 7 thư viện python tốt nhất mà bạn có thể sử dụng để xác thực dữ liệu. -

1. Cerberus – Thư viện xác thực dữ liệu nhẹ và có thể mở rộng

Cerberus là thư viện xác thực dữ liệu nhẹ và có thể mở rộng cho Python. Cerberus cung cấp tính năng kiểm tra loại và chức năng cơ bản khác ngay lập tức và được thiết kế để không bị chặn và dễ dàng mở rộng, cho phép xác thực tùy chỉnh. Nó không có phụ thuộc và được kiểm tra kỹ lưỡng trong Python 2. 6, Trăn 2. 7, Trăn 3. 3, Trăn 3. 4, Trăn 3. 5, Trăn 3. 6, PyPy và PyPy3

Để cài đặt Cerberus, sử dụng lệnh sau

Chỉ huy. pip cài đặt cerberus

Sau khi cài đặt hoàn tất, chỉ cần gõ “python setup. bài kiểm tra py

• Xem trên Github – https. //github. com/pyeve/cerberus
• Liên kết chính thức – http. // trăn-cerberus. tổ chức/
• Liên kết tài liệu – http. // tài liệu. trăn-cerberus. org/vi/ổn định/
• Phiên bản mới nhất – v1. 1

Về cơ bản có hai phiên bản có sẵn

• Phiên bản ổn định
• Phiên bản phát triển

Cú pháp cơ bản

>>> lược đồ = {'tên'. {'loại'. ‘chuỗi’}}
>>> v = Trình xác thực(lược đồ)

Ví dụ trực tiếp

>> lược đồ = {'tên'. {'loại'. 'chuỗi'}, 'tuổi'. {'loại'. 'số nguyên', 'min'. 10}}
>>> tài liệu = {'tên'. 'Joe nhỏ', 'tuổi'. 5}
>>> v. xác thực (tài liệu, lược đồ)
Sai
>>> v. lỗi
{‘tuổi’. ['giá trị tối thiểu là 10']}

2. Colander – Xác thực và giải tuần tự hóa dữ liệu thu được qua XML, JSON, một bài đăng biểu mẫu HTML

Colander hữu ích như một hệ thống để xác thực và giải tuần tự hóa dữ liệu thu được qua XML, JSON, bài đăng biểu mẫu HTML hoặc bất kỳ tuần tự hóa dữ liệu đơn giản nào khác. Nó được thử nghiệm trên Python 2. 7, 3. 3, 3. 4, 3. 5 và 3. 6 và PyPy. Colander có thể được sử dụng để

• Xem trên Github – https. //github. com/Pylons/colander
• Liên kết chính thức – https. // tài liệu. dự án cột điện. org/projects/colander/vi/mới nhất/
• Phiên bản mới nhất – v1. 4

Một gói mở rộng có thể được sử dụng để

• giải tuần tự hóa và xác thực cấu trúc dữ liệu bao gồm các chuỗi, ánh xạ và danh sách
• tuần tự hóa cấu trúc dữ liệu tùy ý thành cấu trúc dữ liệu bao gồm các chuỗi, ánh xạ và danh sách

với chao. Hàm email() –

def email_validator(nút, kw).
new_emails = [e for e in kw if isinstance(e, basestring)]
validator = colander. Email()
cho email trong new_emails.
trình xác nhận (nút, email)

3. Jsonschema – Việc triển khai Lược đồ JSON cho Python

Jsonschema là một triển khai Lược đồ JSON cho Python (hỗ trợ 2. 7+ bao gồm Python 3)

• Xem trên Github – https. //github. com/Julian/jsonschema
• Liên kết chính thức – https. // python-jsonschema. đọcthedocs. io/vi/mới nhất/
• Phiên bản mới nhất – v2. 6. 0

Nó cũng có thể được sử dụng từ bảng điều khiển

Chỉ huy. jsonschema -i mẫu. mẫu json. lược đồ

Đặc trưng -

• Hỗ trợ đầy đủ cho Bản nháp 3 và Bản nháp 4 của lược đồ
• Xác thực lười biếng có thể báo cáo lặp đi lặp lại tất cả các lỗi xác thực
• Nhỏ và có thể mở rộng
• Truy vấn theo chương trình về thuộc tính hoặc mục xác thực không thành công

4. Schema – Một thư viện để xác thực cấu trúc dữ liệu Python

Lược đồ là thư viện để xác thực cấu trúc dữ liệu Python, chẳng hạn như cấu trúc thu được từ tệp cấu hình, biểu mẫu, dịch vụ bên ngoài hoặc phân tích cú pháp dòng lệnh, được chuyển đổi từ JSON/YAML (hoặc thứ gì khác) sang kiểu dữ liệu Python

• Xem trên Github – https. //github. com/keshev/lược đồ

Nếu dữ liệu hợp lệ, Schema. xác thực sẽ trả về dữ liệu đã xác thực (được chuyển đổi tùy chọn bằng các cuộc gọi Sử dụng, xem bên dưới).
Nếu dữ liệu không hợp lệ, Schema sẽ tăng ngoại lệ SchemaError.

Cài đặt Schema rất dễ dàng

Chỉ huy. lược đồ cài đặt pip

Ngoài ra, bạn chỉ có thể bỏ lược đồ. py vào dự án của bạn – nó độc lập

Schema được kiểm tra hoàn hảo với Python 2. 6, 2. 7, 3. 2, 3. 3, 3. 4, 3. 5 và PyPy

5. Sơ đồ - Xác thực cấu trúc dữ liệu

Sơ đồ là một thư viện Python để kết hợp các loại thành cấu trúc, xác thực chúng và biến đổi hình dạng dữ liệu của bạn dựa trên các mô tả đơn giản

Các phần bên trong tương tự như các hệ thống loại ORM, nhưng không có lớp cơ sở dữ liệu trong Schematics. Thay vào đó, họ tin rằng việc xây dựng lớp cơ sở dữ liệu sẽ dễ dàng hơn nhiều khi Schematics xử lý mọi thứ trừ việc viết truy vấn. Hơn nữa, nó có thể được sử dụng cho một loạt các tác vụ mà việc sử dụng cơ sở dữ liệu có thể không hợp lý

• Xem trên Github – https. //github. com/sơ đồ/sơ đồ
• Liên kết chính thức – http. // sơ đồ. đọcthedocs. io/vi/mới nhất/
• Phiên bản mới nhất – v2. 0. 1

Một số trường hợp sử dụng phổ biến

• Thiết kế và tài liệu cấu trúc dữ liệu cụ thể
• Chuyển đổi cấu trúc sang và từ các định dạng khác nhau như JSON hoặc MsgPack
• Xác thực đầu vào API
• Xóa các trường dựa trên quyền truy cập của người nhận một số dữ liệu
• Xác định định dạng tin nhắn cho các giao thức truyền thông, như RPC
• Các lớp kiên trì tùy chỉnh

Việc cài đặt Sơ đồ có thể dễ dàng được thực hiện thông qua pip

Chỉ huy. sơ đồ cài đặt pip

Sơ đồ cũng có thể được cài đặt qua Git

Chỉ huy. bản sao git https. //github. com/sơ đồ/sơ đồ. git

6. Valideer – Thư viện thích ứng và xác thực dữ liệu có thể mở rộng nhẹ

Valideer là một thư viện thích ứng và xác thực dữ liệu nhẹ dành cho Python

• Xem trên Github – https. //github. com/podio/valideer

Đặc trưng -

• Hỗ trợ cả xác thực (kiểm tra xem giá trị có hợp lệ không) và thích ứng (chuyển đổi đầu vào hợp lệ thành đầu ra phù hợp)
• cô đọng. các lược đồ xác thực có thể được chỉ định bằng một “ngôn ngữ” nhỏ khai báo và có thể mở rộng;
• bao gồm pin. trình xác nhận cho hầu hết các loại phổ biến được bao gồm ngoài hộp
• có thể mở rộng. Trình xác thực và bộ điều hợp tùy chỉnh mới có thể được xác định và đăng ký dễ dàng
• Thông báo lỗi thông tin, có thể tùy chỉnh. Lỗi xác thực bao gồm lý do và vị trí của lỗi
• bất khả tri. không bị ràng buộc với bất kỳ khung hoặc miền ứng dụng cụ thể nào (e. g. Xác thực biểu mẫu web)
• thử nghiệm tốt. Bộ thử nghiệm mở rộng với phạm vi bảo hiểm 100%

Để cài đặt Valideer, gõ lệnh sau trong thiết bị đầu cuối của bạn

Chỉ huy. trình xác thực cài đặt pip

Hoặc cài đặt trực tiếp qua tiện ích Git

git clone https. //github. com/podio/valideer
cd valideer
thiết lập python. cài đặt py

7. Voluptuous – Thư viện xác thực dữ liệu Python

Voluptuous, mặc dù có tên, là một thư viện xác thực dữ liệu Python. Nó chủ yếu nhằm mục đích xác thực dữ liệu đi vào Python dưới dạng JSON, YAML, v.v.

Xem trên Github – https. //github. com/alecthomas/voluptuous
Liên kết chính thức – https. //pypi. con trăn. org/pypi/voluptuous
Phiên bản mới nhất – v0. 10. 5
Liên kết tài liệu – http. // alecthomas. github. io/voluptuity/docs/_build/html/index. html

Một số tính năng -

• Trình xác thực là các cuộc gọi đơn giản
• Lỗi là ngoại lệ đơn giản
• Các lược đồ là cấu trúc dữ liệu Python cơ bản
• Được thiết kế từ đầu để xác thực nhiều thứ hơn là chỉ các biểu mẫu
• Tính nhất quán

Nancy Culbreth

Hướng dẫn hack từng bước về bẻ khóa mạng không dây, kali linux, metasploit, hack đạo đức, mẹo và thủ thuật seo, phân tích và quét phần mềm độc hại

3 bước xác thực dữ liệu là gì?

3 loại xác thực dữ liệu là gì?

Làm cách nào để xác thực dữ liệu CSV bằng Python?