Python 데이터 유효성 검사하는 Schematics 라이브러리 알아보기

오늘은 Python으로 데이터의 유효성을 검증할 수 있는 Schematics 패키지에 대하여 알아보려 합니다.

Schematics 설치

우선 virtualenv로 파이썬 환경을 분리해줍니다.

pip3 install virtualenv

virtualenv -mvenv env

env라는 이름의 가상 환경을 생성합니다.

source env/bin/activate

가상환경을 폴더에서 활성화합니다.

pip3 install --upgrade pip

pip의 업그레이드가 존재하는지 확인하고 진행합니다.

pip install schematics

pip로 Schematics를 설치합니다.

from schematics.models import Model

schematics에 Model 클래스를 만들 것을 가져옵니다.

from schematics.transforms import blacklist

필드를 제외하기 위한 blacklist를 가져옵니다.

from schematics.types import StringType, URLType

문자열, url 타입을 표시하기 위해 StringType, URLType을 가져옵니다.

from schematics.exceptions import DataError

오류를 try except에서 잡기 위해서 DataError를 가져옵니다.

import json

json 형식으로 출력하기 위해서 가져옵니다.

class TestClass(Model):
    uuid = StringType(required=True)
    hello = StringType(required=True)
    url = URLType()

TestClass라는 Model 클래스를 만듭니다.

해당 모델에는 uuid와 hello가 필수로 요구되고, url은 url 형식으로만 작성되어야 합니다.

    class Options:
        roles = {'public': blacklist('uuid')}
        serialize_when_none = False

모델에서 옵션을 설정할 수 있습니다.

룰을 지정하여 필드를 제외할 수 있고, 필수로 작성안해도 되는 필드에 값을 지정하지 않아서 none 처리되는 것을 지울 수도 있습니다.

mock1 = TestClass.get_mock_object().to_primitive()
print(mock1)

mock 객체를 만들 수 있습니다.

mock2 = TestClass.get_mock_object().to_primitive(role='public')
print(mock2)

룰이 적용된 mock 객체를 만들 수 있습니다.

example1 = TestClass({'hello': 'world', 'url': 'https://www.python.org', 'uuid': '0000'})

json = json.dumps(example1.to_primitive())
print(json)

json으로 인코딩해서 출력할 수 있습니다.

example2 = TestClass()
example2.uuid = '0000'
example2.hello = 'world'
example2.website = 'https://www.python.org'

값을 대입합니다.

print(example2.uuid)
print(example2.hello)
print(example2.website)

필드 별로 출력할 수 있습니다.

try:
    example2.validate()
except DataError as e:
    print(e)

만약 필드에 값이 대입되지 않았으면, DataError가 발생됩니다.

Written on April 22, 2019