dry-rb/dry-validation
Dry Validation
Dry-validation este o bibliotecă Ruby concepută pentru definirea schemelor type-safe și a regulilor complexe de validare pentru a verifica și curăța structurile de date de intrare. Aceasta oferă un framework formal pentru construirea logicii de validare modulare, asigurând că informațiile primite îndeplinesc cerințele specifice de business și formatele de date înainte de a fi procesate de o aplicație.
Biblioteca utilizează un limbaj specific domeniului (DSL) pentru a declara regulile de validare, care sunt apoi analizate în obiecte executabile. Se distinge printr-un sistem bazat pe macro-uri care grupează logica comună de validare în scurtături reutilizabile, alături de un model de compoziție recursivă care permite dezvoltatorilor să imbrice obiecte de validare pentru a construi structuri complexe, ierarhice. Această abordare permite crearea unei logici consistente, modulare, care previne duplicarea codului în aplicații mari.
Dincolo de definirea schemei de bază, biblioteca include un pipeline de coerciție a tipurilor care transformă input-ul brut în formatele așteptate și un sistem structurat de agregare a erorilor care mapează eșecurile la căi specifice de intrare. Suportă hook-uri de configurare pentru integrarea dependențelor externe și oferă instrumente pentru curățarea datelor, făcând-o potrivită pentru impunerea standardelor pe cererile API primite și obiectele de date complexe.
Features
- Data Validation Libraries - Provides a library for defining type-safe schemas and complex validation rules to verify and sanitize input data structures in Ruby.
- Schema Definitions - Provides tools to define formal rules and schemas to verify that incoming information matches expected formats.
- Data Schema Validation - Defines formal rules and schemas to verify that incoming information matches expected formats and business requirements.
- Schema Definition Frameworks - Builds modular and composable validation logic that ensures incoming information meets specific business requirements.
- Coercion Pipelines - Transforms raw input data into expected types during the validation process to ensure consistent downstream information.
- Schema Validation Libraries - Allows developers to combine and nest multiple validation rules to create modular logic.
- Reusable Rule Logic - Bundles common validation logic into reusable shortcuts to simplify the definition of repetitive business rules.
- Complex Structure Validation - Supports defining detailed rules for nested or complicated data objects to ensure structural correctness.
- Data Sanitization Utilities - Converts raw input into consistent types and formats while reporting clear error messages for invalid entries.
- Data Validation and Sanitization - Cleans and converts raw input into consistent types and formats during the validation process.
- Boolean Predicates - Executes atomic logic checks against input data by mapping field keys to a library of reusable boolean verification methods.
- DSL-Driven Validations - Provides a domain-specific language to declare validation rules and data structures that are parsed into executable objects.
- Validation Error Reporters - Reports validation errors with clear messages and custom details to help users understand input failures.
- Validation Error Aggregators - Collects validation failures into a structured object that maps specific input paths to descriptive error messages.
- Request Validation - Ensures that incoming data from external clients meets specific standards before it is accepted by backend services.
- Schema Composition Libraries - Supports nesting validation objects within one another to build complex hierarchical structures from modular components.
- Validation Logic Decoupling - Composes and nests reusable validation rules to keep code clean and prevent duplication.
- Reusable Validators - Provides shared validation shortcuts that bundle common rules together for consistent application across the codebase.
