Что такое валидатор в json
Валидатор JSON
Как использовать онлайн-валидатор JSON?
Ниже приведены несколько очень простых шагов по проверке действительного JSON.
Получите доступ к этому валидатор JSON и введите свой JSON в данное поле, вручную написав или скопировав.
Вы также можете загрузить файл кода JSON или загрузить URL-адрес, чтобы проверить его действительность.
После ввода JSON нажмите кнопку «Проверить JSON». Инструмент начнет процесс проверки и отобразит результаты в считанные секунды.
Вы можете скачать файл JSON, нажав кнопку «Загрузить». Или также скопируйте / вставьте код в свой настоящий файл.
Пример
Даже профессиональный разработчик может допустить ошибки при написании JSON, поэтому для всех важно проверить свой код с помощью валидатора JSON. Следующий пример кода JSON иллюстрирует сложность этого формата.
Click here to copy code
Особенности онлайн-валидатора JSON
Этот инструмент предоставляет вам самый простой и надежный способ проверить ваш JSON и очистить его от ошибок. Больше не нужно тратить деньги на проверку вашего JSON, так как этот инструмент проверки JSON дает вам лучшую возможность найти ошибки в коде. Другие основные функции этого валидатора JSON упомянуты ниже.
Подтвердите JSON одним щелчком мыши
Нет необходимости проходить какие-либо сложные процедуры или прибегать к чьей-либо помощи для проверки действительности вашего JSON-кода. Этот инструмент проверки JSON доступен круглосуточно, чтобы помочь вам проверить код одним щелчком мыши.
Получить код по URL-адресу
Этот валидатор кода JSON позволяет загружать код JSON через URL-адрес. Вы также можете Нагрузка файл JSON прямо со своего устройства с помощью этого инструмента, чтобы найти ошибки. Он предлагает различные способы загрузки файла для проверки кода JSON.
Подсвечивает ошибки JSON с помощью номеров строк
Помимо сообщения о том, является ли введенный вами код JSON действительным или недействительным, этот инструмент проверки JSON также отображает номера строк, которые содержат ошибки. Вы можете легко выяснить, почему ваш JSON недействителен с помощью этого инструмента, поскольку он выделяет все ошибки внутри кода.
Обеспечивает мгновенные результаты
Этот инструмент проверки JSON мгновенно отображает результаты на экранах пользователей. Вам не нужно тратить время или усилия на проверку правильности кода благодаря сверхбыстрому характеру этого онлайн-инструмента.
Регистрация не требуется
Пользователям не нужно проходить через процесс регистрации для использования этого онлайн-инструмента проверки JSON. Вы можете использовать этот инструмент сколько угодно раз, не выполняя процедуры регистрации и входа в систему.
Установка программного обеспечения не требуется
Этот бесплатный инструмент проверки JSON позволяет вам проверять данные JSON, не тратя ни копейки или не устанавливая какое-либо программное обеспечение. Вы можете использовать инструмент из любой точки земного шара.
Поддерживает все операционные системы
Нет необходимости иметь определенную операционную систему для поиска ошибок JSON с помощью этого инструмента проверки JSON. Этот инструмент можно использовать на любом устройстве, будь то Windows, IOS или Android. Чтобы использовать этот валидатор, вам просто нужно стабильное интернет-соединение.
Получите доступ откуда угодно
Для доступа к этому онлайн-валидатору JSON не требуется конкретное устройство. К этому инструменту проверки JSON можно без проблем получить доступ из любой точки земного шара. Этот инструмент совместим со всеми операционными системами и веб-браузерами, что упрощает процесс проверки JSON для всех.
Обнаружение распространенных ошибок с помощью онлайн-валидатора JSON
Если структура JSON создана на основании стандартов JS, то ваш JSON будет аутентифицирован за считанные секунды.
В коде JSON могут появляться следующие распространенные ошибки:
Ошибки отступа
Если в коде есть ошибки отступа, все они будут быстро указаны. Вы должны быть уверены, что используется правильный порядок, потому что это единственная важная часть, в которой люди чаще всего делают ошибки.
Массив не заключен и отсутствует запятая
Массив, не заключенный в скобки, или пропущенная запятая где-то в типах данных также является важной ошибкой кода. Как мы знаем, все очленыбъекта имеют уникальный ключ, и отсутствие запятой означает, что значения не разделены и приведет к ошибке. Итак, убедитесь, что вы представляете массив с пустой закрытой скобкой, потому что вы не можете оставить эту область пустой в запятых.
Решение
Наш онлайн-инструмент проверки JSON сообщает вам номер строки, в которой обнаружена ошибка, которую вы можете исправить вручную. Более того, используйте нашу бесплатную программу просмотра JSON для просмотра кода JSON несколькими способами.
Общие сведения о схеме JSON и ее назначении
Что такое валидатор в json
JSONLint Partners
Check out their products!
About JSONLint Editor
JSONLint is a validator and reformatter for JSON, a lightweight data-interchange format. Copy and paste, directly type, or input a URL in the editor above and let JSONLint tidy and validate your messy JSON code.
What Is JSON?
JSON (pronounced as Jason), stands for «JavaScript Object Notation,» is a human-readable and compact solution to represent a complex data structure and facilitate data interchange between systems. It’s a widespread data format with a diverse range of applications enabled by its simplicity and semblance to readable text. As such, it’s used by most but not all systems for communicating data.
Why Use JSON?
There are several reasons why you should consider using JSON, the key reason being that JSON is independent of your system’s programming language, despite being derived from JavaScript. Not only is JSON language-independent, but it also represents data that speaks common elements of many programming languages, effectively making it into a universal data representation understood by all systems.
Other reasons include:
Proper JSON Format
Using JSON doesn’t require any JavaScript knowledge, though having such would only improve your understanding of JSON. And though the knowledge of JavaScript isn’t necessary, following specific rules is:
You can achieve proper JSON formatting by following these simple rules. However, if you’re unsure about your code, we suggest using JSONLint Validator.
Why Use JSONLint Validator?
Programming can be challenging, as it requires enormous attention and excellent knowledge of the programming language, even as simple as JSON. Still, writing codeis tricky, and finding an error in JSON code can be a challenging and time-consuming task.
The best way to find and correct errors while simultaneously saving time is to use an online tool such as JSONLint. JSONLint will check the validity of your JSON code, detect and point out line numbers of the code containing errors. It’s an excellent way to correct errors without wasting hours finding a missing coma somewhere inside your code.
How Does A JSONLint Validator Work?
JSONLint is an online editor, validator, and reformat tool for JSON, which allows you to directly type your code, copy and paste it, or input a URL containing your code. It will validate your JSON content according to JS standards, informing you of every human-made error, which happens for a multitude of reasons – one of them being the lack of focus.
Using JSONLint, you can quickly find any errors that might’ve occurred, allowing youto focus more on the rest of your code than on a tiny error itself.
Tips & Tricks
Common Errors
Different Results
If you use a Windows computer you may end up with different results. This is possibly due to the way Windows handles newlines. Essentially, if you have just newline characters (\n) in your JSON and paste it into JSONLint from a Windows computer, it may validate it as valid erroneously since Windows may need a carriage return (\r) as well to detect newlines properly. As a solution, either use direct URL input, or make sure your content’s newlines match the architecture your system expects!
Credits
Maintained by CircleCell. Thanks to Douglas Crockford of JSON and JS Lint, and Zach Carter, who built a pure JavaScript implementation. You can download the JSONLint source code on GitHub.
Описание и валидация древовидных структур данных. JSON-Schema
Многие сервисы и приложения (особенно веб-сервисы) принимают древовидные данные. Например, такую форму имеют данные, поступающие через JSON-PRC, JSON-REST, PHP-GET/POST. Естественно, появляется задача валидировать их структуру. Существует много вариантов решения этой задачи, начиная от нагромождения if-ов в контроллерах и заканчивая классами, реализующими валидацию по разнообразным конфигурациям. Чаще всего для решения этой задачи требуется рекурсивный валидатор, работающий со схемами данных, описанными по определённому стандарту. Одним из таких стандартов является JSON-Schema, рассмотрим его поближе.
JSON-schema — это стандарт описания структур данных в формате JSON, разрабатываемый на основе XML-Schema, драфт можно найти здесь (далее описанное будет соответствовать версии 03). Схемы, описанные этим стандартом, имеют MIME «application/schema+json». Стандарт удобен для использования при валидации и документировании структур данных, состоящих из чисел, строк, массивов и структур типа ключ-значение (которые, в зависимости от языка программирования, могут называться: объект, словарь, хэш-таблица, ассоциативный массив или карта, далее будет использоваться название «объект» или «object»). На данный момент имеются полные и частичные реализации для разных платформ и языков, в частности javascript, php, ruby, python, java.
Схема
Примеры
Допустим, есть информация о товарах. У каждого товара есть имя. Это строка от 3 до 50 символов, без пробелов на концах. Определим схему для имени товара:
Отлично, теперь этой схемой можно описывать или валидировать любую строку на соответствие имени товара. Далее, у товара есть неотицательная цена, тип (‘phone’ или ‘notebook’), и поддержка wi-fi n и g. Определим схему для товара:
В данной схеме используется ссылка на предыдущую схему и расширение её правилом required. Этого нельзя делать в предыдущей схеме, потому что где-нибудь имя может быть необязательным, а все правила будут применяться.
Производительность
Результаты для 1000 проверок вполне удовлетворительные.
(при этом некоторые библиотеки заявляют на порядок большую скорость).
На моем ноутбуке (MBA, OSX, 1.86 GHz Core2Duo):
names validation: 180ms
products validation: 743ms
Marshmallow vs. Pydantic: две лучшие библиотеки для сериализации и валидации данных на Python
Сериализация и десериализация данных — это преобразование между необработанной структурой данных и экземплярами классов для их хранения и передачи. Например, преобразование объектов Python в JSON-представление. Мы рассмотрим две популярные Python-библиотеки Marshmallow и Pydantic, которые помогут нам справиться как с преобразованием, так и с валидацией данных. Сначала я представлю вам каждую библиотеку, используя небольшие примеры, а потом мы сравним их и разберем различия. Я также расскажу, чего вам стоит избегать при работе с обеими библиотеками.
Введение
Прежде чем передавать данные в другие системы или сохранять их, вам потребуется сериализовать объекты Python в необработанную («сырую») структуру данных, которую можно передать по сети, сохранить или также десериализовать, если ваша система получает данные по сети или из хранилища. Встроенные в Python решения, такие как pickle или json, достаточно ограниченны. Pickle работает только с сериализацией и десериализацией подконтрольных вам классов, и вам нужны быть уверенными в том, что название модуля или пакета не было изменено, иначе десериализация сломается. Модуль json для Python умеет преобразовывать данные из строки в словарь и наоборот, и не способен десериализовать в экземпляр вашего класса. Поскольку работа с экземплярами ваших собственных классов намного тоньше, чем работа с dicts, преобразование вам просто необходимо. Это особенно очевидно, если вы работает с внешними данными, полученными из REST-сервиса, или разбираете JSON-, XML- или YAML-файлы, которые вы не контролируете. Библиотеки Marshmallow и Pydantic позволяют выполнять эти операции с минимальными усилиями. Есть еще несколько других библиотек со схожими возможностями, но они либо редко используются, либо не поддерживаются на момент написания статьи, либо являются частью больших фреймворков (например, Django Rest Framework), а это то же самое, что развозить пиццу укладчиком асфальта.
Преобразование, валидация и схемы данных
Как показано на рисунке ниже, преобразование необработанных данных в объекты Python происходит в два этапа:
Чтобы валидация работала, вам необходимо определить схему. Рассмотрим пример:
Эти простые классы данных содержат правильные типы (например, str для title и isbn ), но много информации отсутствует. Название книги может быть ограничено 120 символами в вашем приложении. Кроме того, не каждая возможная строка является действительным номером ISBN или действующим адресом электронной почты. Следовательно, вам нужно каким-то образом явно указать в полях ваши знания предметной области. Давайте посмотрим, как это можно сделать с помощью Marshmallow и Pydantic.
Десериализация с помощью Marshmallow
После установки marshmallow через pip определим нашу первую схему:
Взглянем на процесс десериализации:
Хотя этот подход обеспечивает хорошее разделение между определениями классов и схемой, он требует большого количества кода. К счастью, есть пакет marshmallow-dataclass. С его помощью вы можете достичь того же результата, дополнив классы данных User и Book :
Десериализация с помощью Pydantic
В процессе десериализации получается объект нужного класса.
Сериализация
Что лучше, Marshmallow или Pydantic?
Выбор сводится к личным предпочтениям и потребностям. Рассмотрим несколько критериев:
Популярность или стабильность: не стоит выбирать библиотеку, которая не очень популярна и, следовательно, имеет высокий риск быть заброшенной. И Marshmallow, и Pydantic примерно одинаково популярны, каждая из них имеет
5 тысяч звезд на GitHub. Тем не менее, разработка Marshmallow, кажется, более важна:
90 против 235 открытых проблем. (Примечание переводчика: на текущий момент у Pydantic около 7 тысяч звезд против 5,5 тысяч у Marshmallow и 296 против 103 проблем соответственно)
Производительность: авторы Pydantic разработали тест, по результатам которого Pydantic превосходит по производительности Marshmallow. Это преимущество имеет смысл только в том случае, если вы выполняете много операций по (де)сериализации данных. В таком случае я рекомендую проверить влияние на производительность одной из ваших наиболее сложной схемы. Никогда не доверяйте слепо тестам, сделанным другими. Если вы работаете с вводом-выводом JSON, то также можете использовать ujson для ускорения преобразования между необработанными данными str и вложенными dict Python как для Marshmallow, так и для Pydantic.
Взаимодействие со стандартами: Pydantic имеет встроенную поддержку для создания определений схемы OpenAPI или JSON из кода вашей модели. Есть также официально одобренный инструмент-генератор, который преобразует существующие определения схемы OpenAPI/JSON в классы моделей Pydantic. В Marshmallow из коробки таких возможностей нет. Однако есть сторонние проекты, такие как marshmallow-jsonschema и apispec, которые конвертируют классы схемы Marshmallow в схему JSON или OpenAPI соответственно, но не наоборот!
Если всё, что вам требуется, это сериализация и десериализация в определенных частях вашего приложения, то рекомендую Marshmallow. Pydantic — хороший выбор, если вам важна безопасность типов на протяжении всего жизненного цикла ваших объектов, лучшая совместимость со стандартами или очень хорошая производительность.
Подводные камни сериализации
Напоследок хочу поговорить о подводных камнях, с которым я столкнулся при использовании этих библиотек.
Именование переменных
К счастью и Marshmallow, и Pydantic предлагают поддержку динамического переименования полей. Здесь можно найти примеры для Marshmallow, а здесь для Pydantic (примеры для Pydantic применимы к десериализации, а для сериализации вам просто нужно вызвать o.dict(by_alias=True) вместо o.dict() ).
Неоднозначность и полиморфизм данных
Но хотя этот подход и делает возможной (де)сериализацию неоднозначных данных, он портит схему специфичными артефактами, созданными только для обработки неоднозначных атрибутов
Заключение
Marshmallow и Pydantic — очень мощные фреймворки. Я предлагаю вам поэкспериментировать с ними, чтобы прочувствовать, насколько хорошо они могут быть встроены в вашу существующую кодовую базу, и проверить производительность вашей системы с ними. Вам нужно заранее решить, хотите ли вы поместить определение класса и схемы в один класс (с использованием dataclass ) или разделить их. Последний вариант семантически чище, но требует больше кода.
От переводчика
Мое мнение может не совпадать с мнением автора статьи, но я счел её достаточно полезной, особенно для тех, кто хочет быстро понять основные различия между этими фреймворками. Я постарался максимально сохранить лексический стиль изложения материала, который вкладывал автор, лишь в нескольких местах прибегал к немного иным, но более понятным формулировкам.
В кодовой базе ДомКлик преобладает Marshmallow, так как она была более известна на момент формирования стека большинства команд, остальные же использовали те инструменты, с которыми привыкли работать, или же те, которые больше всего подходят под задачи конкретного проекта. Я желаю всем придерживаться тех же принципов.
JSON Schema и ее использование для валидация JSON-документов в C++
В данной статье описывается стандарт JSON Schema и его использование для проверки соответствия заданному формату на языке C++ средствами библиотеки valijson.
Немного истории
Для начала вспомним, что привело к повсеместному вытеснению JSON-ом XML-а и что в этом было плохого. XML изначально создавался как метаязык разметки документов, позволяя использовать унифицированный код парсера и валидатора документов. Будучи первым стандартом такого рода, да еще и пришедшимся на период бурного внедрения цифровых корпоративных информационных систем, XML послужил основой для бесчисленного множества стандартов сериализации данных и протоколов взаимодействия, т.е. хранения и передачи структурированных данных. Тогда как создавался он прежде всего для разметки документов.
Будучи разрабатываемым комитетами, стандарт XML оказался дополнен множеством расширений, позволяющих, в частности, избегать конфликтов имен и выполнять сложные запросы в XML-документах. И, самое важное, поскольку получающееся нагромождение тэгов оказывалось совершенно нечитаемым никаким человеком, был разработан и широко реализован стандарт XML Schema, позволяющий на том же XML абсолютно строго описать допустимое содержимое каждого документа с целью последующей автоматической проверки.
Тем временем, все больше разработчиков под влиянием зарождающихся интерактивных web-технологий стало знакомиться с языком JavaScript, и они начали осознавать, что для представления структурированных объектов в текстовом виде совершенно не обязательно изучать много сотен страниц XML-спецификаций. И когда Дуглас Крокфорд предложил стандартизовать подмножество JavaScript для сериализации объектов (но не разметки документов!) безотносительно к языку, идея была поддержана сообществом. В настоящее время JSON является одним из двух (вместе с XML) языков, поддерживаемых всеми сколько-либо популярными технологиями программирования. Тот же YAML, призванный сделать JSON более удобным и человекочитаемым, ввиду своей сложности (т.е. широты возможностей) распространен не так широко (в моей компании не так давно были проблемы с работой с YAML из MATLAB, тогда как с JSON все хорошо).
Так вот, массово начав использовать JSON для представления данных, разработчики столкнулись с необходимостью вручную проверять содержимое документов, каждый раз на каждом языке переизобретая логику валидации. Людей, знакомых с XML Schema, это не могло не бесить. И постепенно аналогичный стандарт JSON Schema таки сформировался и живет по адресу http://json-schema.org/.
JSON Schema
Рассмотрим пример простой, но показательной, схемы, задающей словарь 2D или 3D геометрических точек в пространстве (-1, 1)x(-1, 1)x(-1, 1) с ключами, состоящими из цифр:
Но это в том случае, если для вашего языка/платформы реализован валидатор. В случае с XML такой вопрос вряд ли мог бы встать.
На http://json-schema.org/ сайте вы можете найти список ПО для валидации. И вот в этом месте незрелость JSON-Schema (и ее сайта) дает о себе знать. Для C++ указана одна (вроде бы интересная) библиотека libvariant, которая занимается валидацией лишь по совместительству и к тому же выпущена под зловредной лицензией LGPL (прощай, iOS). Для C у нас тоже один вариант, и тоже под LGPL.
Тем не менее, приемлемое решение существует и называется valijson. У этой библиотеки есть все что нам нужно (валидация схем и BSD-лицензия), и даже больше, — независимость от JSON-парсера. Valijson позволяет использовать любой json-парсер посредством адаптера (в комплекте адаптеры для jsoncpp, json11, rapidjson, picojson и boost::property_tree), таким образом не требуя переходить на новую json-библиотеку (или тащить за собой еще одну). Плюс ко всему, она состоит только из заголовочных файлов (header only) и не требует компиляции. Очевидный минус только один, и то не для всех, — зависимость от boost. Хотя есть надежда на избавление даже от этого недо-недостатка.
Разберем на примере документа составление JSON-схемы и валидацию этого документа.
Пример составления схемы
Допустим, у нас есть таблица неких полосатых объектов, для которых задана конкретная полосатая раскраска (в виде последовательности 0 и 1, соответствующих черному и белому).
Здесь мы имеем словарь с числовыми ключами, к которым может быть приписан суффикс «inv» (для инвертированных штрих-кодов). Все значения в словаре являются объектами и обязаны иметь поля «width», «stripe_length» (строго положительные числа) и «code» (строка нулей и единиц длины 12).
Начнем составлять схему, указав ограничения на формат имен полей верхнего уровня:
Здесь мы воспользовались конструктом patternProperties, разрешающим/специфицирующим значения, ключи которых удовлетворяют регулярному выражению. Также мы указали (additionalProperties=false), что неспецифицированные ключи запрещены. Используя additionalProperties, можно не только разрешить или запретить неуказанные явно поля, но и наложить ограничения на их значения, указав в качестве значения спецификатор типа, например, так:
Далее опишем тип значения каждого объекта в словаре:
Здесь мы явно перечисляем разрешенные поля (properties), требуя их наличие (required), не запрещая (по умолчанию) любые дополнительные свойства. Числовые свойства у нас строго положительные, а строка code должна соответствовать регулярному выражению.
В принципе осталось только вставить описание типа отдельного объекта в вышеописанную схему таблицы. Но прежде чем это сделать, отметим, что у нас дублируется спецификация полей «width» и «stripe_length». В реальном коде, из которого взят пример, таких полей еще больше, поэтому полезно было бы один раз определить данный тип, а потомы ссылаться на него отосвюду. Именно для этого есть механизм ссылок ($ref). Обратите внимание на секцию definitions в итоговой схеме:
Сохраним ее в файл и приступим к написанию валидатора.
Применение valijson
В качестве json-парсера используем jsoncpp. Имеем обычную функцию загрузки json-документа из файла:
Минимальная функция-валидатор, сообщающая нам о расположении всех ошибок валидации, выглядит примерно так:
Теперь мы можем загружать и валидировать документы:
Все, мы научились валидировать json-документы. Но обратим внимание, что теперь нам придется думать, где хранить схемы! Ведь если документ каждый раз меняется и получается, например, из web-запроса или из аргумента командной строки, то схема неизменна и должна поставляться вместе с приложением. А для небольших программ без развитого механизма загрузки статических ресурсов необходимость введения такового представляет значительный барьер для внедрения валидачии через схемы. Вот было бы здорово компилировать схему вместе с программой, ведь изменение схемы в любом случае потребует изменения кода, обрабатывающего документ.
Это возможно и даже довольно удобно, если в нашем распоряжении есть C++11. Решение примитивное, но работает прекрасно: мы просто определяем строковую константу с нашей схемой. А чтоб не заботиться о кавычках внутри строки, мы используем raw string literal: