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Extensible registries of functions used to verify that strings match specific predefined formats.
Distinct from Pluggable Format Deserializers: Candidates focus on deserialization, image formats, or AI registries, not string format validation plugins.
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本项目是 JSON Schema 规范的 Python 实现,提供了一个用于验证数据实例是否符合定义模式的库。它作为一个数据验证框架,能够验证数据本身以及模式是否符合官方元模式,以确保结构正确性。 该库具有一个模式引用解析器,可将 URI 映射到定义,从而实现用于模块化模式管理的内部和远程引用解析。它专为可扩展性而设计,允许定义自定义关键字、自定义类型检查逻辑,并为专门的字符串格式注册新的验证函数。 该系统提供全面的错误报告,可识别数据实例中的所有违规行为,并将它们组织成树状层次结构。这允许对验证失败进行程序化查询、诊断元数据提取以及基于数据层次结构识别主要错误。 该实现通过特定版本的验证器类和模式方言规范支持多种规范草案。
Features a registry of validation functions to verify string patterns like emails and IP addresses.
本项目是一个 JSON Schema 验证库和框架,用于验证数据实例是否符合声明性定义。它作为一个验证引擎,强制执行结构约束和数据类型,同时也作为一个元验证器,确保模式定义本身在语法上符合官方元模式。 该库专为可扩展性而设计,允许用户通过将模式关键字映射到专门的可调用函数来定义自定义验证逻辑。它包括一个基于注册表的引用解析器,用于管理内部和外部 URI 引用,以便在不同文档间重用子模式。 该系统涵盖了广泛的验证功能,包括数据类型验证、针对电子邮件和 UUID 等类型的字符串格式检查,以及全面的错误报告。诊断工具提供嵌套错误跟踪和启发式过滤,以识别数据结构中最相关的失败。
Provides an extensible registry of functions to verify that strings match predefined formats like email or UUID.