Python中rapidjson參數校驗實現
在使用Django框架開發前后端分離的項目時，通常需要對前端傳遞過來的參數進行校驗，校驗的方式有多種，可以使用drf進行校驗，也可以使用json進行校驗，本文介紹在Python中rapidjson的基本使用以及如何進行參數校驗。
rapidjson簡介和安裝rapidjson是一個性能非常好的C++ JSON解析器和序列化庫，它被包裝成了Python3的擴展包，就是說在Python3中可以使用rapidjson進行數據的序列化和反序列化操作并且可以對參數進行校驗，非常方便好用。
rapidjson安裝命令：pip install python-rapidjson。
rapidjson基本使用rapidjson和json模塊在基本使用方法上一致的，只不過rapidjson在某些參數方面和json模塊不兼容，這些參數并不常用，這里不做過多介紹，詳情可參照rapidjson官方文檔。基本使用介紹兩個序列化的方法dump/dumps，反序列化的load/loads使用json模塊的即可。
dumps & dump這兩個方法都是將Python實例對象序列化為JSON格式的字符串，用法和參數大致相同，dump方法比dumps方法多了一個必要的file_like參數。
dumps() 方法該方法返回的結果是一個Python 字符串實例。參數非常多，這里只介紹經常使用的三個參數。
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
該參數表示是否跳過不可用的字典的key進行序列化，如果默認為False，如果修改為True字典的key如果不屬于基本數據類型(str int float bool None)之一就會跳過該key而不會拋出TypeError的異常。
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
該參數表示序列化的結果是否只包含ASCII字符，默認值是True，將Python實例序列化后所有的非ASCII碼的字符都會被轉義，如果將該參數的值修改為False，增會將字符原樣輸出。
dic = { ’name’: ’麗麗’, ’name1’: ’lili’}res = rapidjson.dumps(dic)pprint(res) # ’{'name':'u4E3Du4E3D','name1':'lili'}’res = rapidjson.dumps(dic, ensure_ascii=False)pprint(res) # ’{'name':'麗麗','name1':'lili'}’sort_keys
該參數表示序列化時是否將字典的key按照字母進行排序。默認是False，如果修改為True，字典序列化得到的結果就是按照字典的key的字母順序進行排序的。
dic = { ’name’: ’麗麗’, ’age’: ’10’}res = rapidjson.dumps(dic, ensure_ascii=False, sort_keys=True)pprint(res) # ’{'age':'10','name':'麗麗'}’dump()方法
該方法和dumps方法非常類似，不同的是該方法需要一個額外的必須的參數 - 一個file-like的可寫流式對象，比如文件對象，將第一個參數obj進行序列化寫入可寫的流式對象中。
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)
下面是該方法的基本使用：
# 寫入文件dic = { ’name’: ’麗麗’, ’age’: ’10’}f = open(’1.py’, ’w’, encoding=’utf8’)res = rapidjson.dump(dic, f)pprint(res)# 或者下面這種用法import iostream = io.BytesIO()dump(’bar’, stream)print(stream.getvalue()) # b’'bar'’Validator class
rapidjson中的Validator類可以用來做參數校驗。Validator的參數是JSON schema，當我們需要知道JSON數據中預期的字段以及值的表示方式時，這就是JSON Schema的用武之地，是描述JSON數據結構的一種聲明格式，也可以通俗的理解為是參數的校驗規則。如果JSON schema是不可用的JSON格式的數據，就會拋出JSONDecodeError的異常。
類的參數就是校驗規則，如果給定的JSON數據沒有通過校驗就會拋出ValidationError異常，異常包括三個部分，分別是錯誤的類型、校驗的規則以及在JSON字符串中錯誤出現的位置。
import rapidjsonfrom pprint import pprintvalidate = rapidjson.Validator(’{'required': ['a', 'b']}’) # 表示a和b這兩個參數是必須的validate(’{'a': null, 'b': 1}’) # 符合規則validate(’{'a': null, 'c': false}’) # rapidjson.ValidationError: (’required’, ’#’, ’#’)
validate = rapidjson.Validator(’{'type': 'array',’ # 參數類型是array ’ 'items': {'type': 'string'},’ # array中的每個元素類型是string ’ 'minItems': 1}’) # array中元素數量最少為1validate(’['foo', 'bar']’) # 符合規則validate(’[]’) # rapidjson.ValidationError: (’minItems’, ’#’, ’#’)
關于JSON schema的更多參數校驗規則以及定義規范可以參考*JSON schema官方文檔*，下述是一種JSON schema格式僅供參考：
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))
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