everit-org/json-schema
Json Schema
यह प्रोजेक्ट परिभाषित स्कीमा विनिर्देशों के विरुद्ध JSON दस्तावेज़ों को मान्य करने के लिए डिज़ाइन की गई एक Java लाइब्रेरी है। यह एक मानक-अनुपालन इंजन के रूप में कार्य करता है जो Java एप्लिकेशन के भीतर संरचनात्मक अनुपालन की जांच करके और व्यावसायिक नियमों को लागू करके डेटा अखंडता सुनिश्चित करता है।
यह लाइब्रेरी अपनी लचीली सत्यापन रणनीतियों के माध्यम से खुद को अलग बनाती है, जो डेवलपर्स को विशेष डेटा स्वरूपों को संभालने के लिए कस्टम लॉजिक और पैटर्न-मैचिंग इंजन इंजेक्ट करने की अनुमति देती है। यह कॉन्फ़िगर करने योग्य निष्पादन मोड का समर्थन करती है, जो उपयोगकर्ताओं को या तो पहली त्रुटि पर तुरंत सत्यापन रोकने या व्यापक रिपोर्टिंग के लिए सभी उल्लंघनों को इकट्ठा करने में सक्षम बनाती है। इसके अलावा, इंजन में टाइप कोएर्शन और डिफ़ॉल्ट मानों के इंजेक्शन के लिए इन-बिल्ट क्षमताएं शामिल हैं, जो सत्यापन प्रक्रिया के दौरान आने वाले डेटा को सामान्य करने में मदद करती हैं।
मानक संरचनात्मक जांच से परे, सिस्टम जटिल डेटा निर्भरता और सुरक्षा बाधाओं को प्रबंधित करने के लिए उन्नत सुविधाएँ प्रदान करता है। इसमें नेटवर्क एक्सेस के बिना स्कीमा संदर्भों को हल करने के लिए एक स्थानीय रजिस्ट्री शामिल है और रीड-ओनली या राइट-ओनली एक्सेस पैटर्न के प्रवर्तन का समर्थन करती है। लाइब्रेरी अवलोकन उपकरण भी प्रदान करती है, जैसे इवेंट-संचालित हुक जो बाहरी सिस्टम को आंतरिक सत्यापन प्रक्रिया की निगरानी करने की अनुमति देते हैं।
Features
- Structural Data Validators - Validates JSON documents against defined schema specifications to ensure structural integrity.
- JSON Schema Validation - Provides a standards-compliant engine for validating JSON documents against defined schema specifications.
- Request Data Integrity - Validates incoming JSON payloads against schema specifications to ensure data integrity before backend processing.
- Java Validation Libraries - Offers a Java-native library for enforcing structural constraints and data integrity through configurable validation rules.
- Pluggable Body Validators - Allows developers to inject custom validation logic and pattern-matching engines to extend standard schema enforcement.
- Data Normalization Utilities - Normalizes incoming data by coercing types and injecting default values to ensure consistent internal data models.
- Data Type Coercion - Automatically transforms string-encoded inputs into primitive types during validation to ensure schema compatibility.
- First Matching Item Retrievers with Error Handling - Halts the validation process immediately upon encountering the first schema violation to save processing time.
- Violation Reporters - Collects all schema errors found during validation into a single report for comprehensive data analysis.
- Fail-Fast Execution Controls - Supports configurable execution modes to either halt immediately upon the first violation or collect all errors.
- JSON Schema Reference Resolvers - Resolves schema references locally to simplify dependency tracking and avoid unnecessary network calls.
- Schema Tree Traversers - Processes nested data structures by recursively walking the schema tree and applying validation rules at each node.
- Schema Reference Resolution - Manages relative identifiers and external dependencies through a local registry to resolve complex data structures without network access.
- Custom Format Validators - Allows registration of custom validation logic and pattern matching to handle specialized data formats.
- Input Type Parsing - Transforms string-based inputs into numeric or boolean formats automatically during validation.
- Strict Object Validation - Enforces strict object validation to ensure data conforms to defined schema requirements.
- Schema Default Values - Fills missing properties in an input document with predefined default values from a schema during validation.
- Validation Error Reporters - Generates detailed reports that pinpoint specific schema violations and provide exact locations of errors.
- JSON Schema Implementations - Implements the official JSON Schema specification, including support for complex reference resolution.
- Write-Only Access Modes - Validates objects against read-only or write-only constraints to ensure data access patterns align with schema permissions.
- Primitive Type Schemas - Accepts string-encoded numbers or booleans to accommodate loosely typed input data.
