Cara Memvalidasi Skema JSON: Panduan Lengkap

JSON telah menjadi format data yang ada di mana-mana untuk mengirimkan data terstruktur antara server dan aplikasi web. Seiring data tumbuh lebih kompleks, menjadi penting untuk memvalidasi struktur dan konten dokumen JSON terhadap aturan atau skema yang telah ditentukan sebelumnya.

JSON Schema adalah kosakata yang kuat yang memungkinkan Anda untuk menganotasi dan memvalidasi data JSON. Dengan mendefinisikan JSON Schema, Anda dapat memastikan bahwa dokumen JSON Anda sesuai dengan batasan tertentu, seperti tipe data, properti yang diperlukan, dan rentang nilai.

Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi teknik untuk memvalidasi data JSON terhadap JSON Schema, memungkinkan Anda untuk menjaga integritas data dan mencegah kesalahan dalam aplikasi Anda.

💡

Tingkatkan pengembangan Anda dengan Apidog, alat terbaik untuk validasi JSON Schema yang sempurna. Rasakan presisi yang tak tertandingi, wawasan waktu nyata, dan kolaborasi tanpa batas, semuanya dalam antarmuka yang intuitif.

Ubah proyek Anda dengan kemampuan validasi canggih Apidog – Klik tombol Unduh di bawah untuk membuka efisiensi dan akurasi di setiap langkah.

button

Apa Itu JSON Schema?

Sebelum kita menyelami hal-hal yang lebih mendalam, mari kita luruskan dasar-dasarnya. JSON Schema seperti penjaga di pesta data Anda. Ini adalah serangkaian aturan yang menjelaskan struktur data JSON Anda. Bayangkan Anda sedang membangun kastil Lego.

JSON Schema akan menjadi instruksi yang memberi tahu Anda bagian mana yang harus diletakkan di mana, memastikan bahwa kastil Anda memiliki semua menara dan kubah di tempat yang tepat dan bahwa Anda tidak kehilangan bagian penting apa pun.

from jsonschema import validate
from jsonschema.exceptions import ValidationError

# Our JSON Schema
schema = {
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
  "type": "object",
  "properties": {
    "name": {"type": "string"},
    "age": {"type": "number", "minimum": 18},
    "email": {"type": "string", "format": "email"}
  },
  "required": ["name", "email"]
}

# Sample JSON data
user_data = {
  "name": "Jamie",
  "age": 25,
  "email": "jamie@example.com"
}

# Let's validate
try:
    validate(instance=user_data, schema=schema)
    print("Hooray! Your JSON data is as good as gold.")
except ValidationError as e:
    print("Oops! There's a problem with your data:", e.message)

Kata Kunci JSON Schema

Saat menjelajahi ranah JSON Schema, kita menemukan kata kunci tertentu yang bertindak sebagai cahaya penuntun: kata kunci "$schema". Kata kunci meta-skema ini menentukan lokasi definisi skema itu sendiri, memungkinkan validator untuk mengunduh dan menggunakan skema yang ditentukan untuk tujuan validasi.

Pertimbangkan contoh berikut:

{
  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
  "type": "object",
  "properties": {
    "name": {
      "type": "string"
    },
    "age": {
      "type": "integer",
      "minimum": 0
    }
  },
  "required": ["name"]
}

Mengapa Memvalidasi Skema Respons JSON Anda?

Pikirkan seperti ini: Anda tidak ingin sembarang orang merusak pesta Anda, bukan? Memvalidasi skema respons JSON Anda memastikan bahwa data yang Anda gunakan akurat, andal, dan persis seperti yang Anda harapkan. Ini seperti memeriksa undangan di pintu.

Jika data tidak sesuai dengan skema, data tidak akan masuk. Ini sangat penting untuk menjaga integritas data, meningkatkan kualitas data, dan menghindari bug terkait data dalam aplikasi Anda.

JSON Schema Validation — Validasi JSON Schema

Langkah demi Langkah untuk Memvalidasi JSON Schema

Langkah 1: Kenali Diri Anda dengan JSON Schema

Pertama-tama, benamkan diri Anda dalam dunia JSON Schema. Langkah dasar ini adalah tentang memahami sintaks dan kemampuan JSON Schema.

Tinjau berbagai tipe data (string, number, object, array, boolean, null), dan kenali diri Anda dengan struktur skema, termasuk properti seperti type, properties, items, required, dan kata kunci validasi (minLength, maximum, pattern, dll.).

Langkah 2: Rancangkan JSON Schema Anda

Setelah Anda memahami tata letak tanah, saatnya untuk merancang skema Anda. Di sinilah Anda mendefinisikan aturan dan struktur yang harus dipatuhi oleh data JSON Anda.

Identifikasi Struktur: Tentukan apakah data Anda terutama akan berupa objek, array, atau tipe sederhana.
Definisikan Properti: Untuk setiap elemen dalam data Anda, tentukan tipe dan batasan atau persyaratan tambahan yang harus dipenuhi.
Tentukan Bidang yang Diperlukan: Tandai bidang mana yang wajib untuk memastikan data penting tidak dihilangkan.

Pertimbangkan contoh skema sederhana ini untuk profil pengguna:

{
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
  "type": "object",
  "properties": {
    "name": {
      "type": "string",
      "minLength": 1
    },
    "age": {
      "type": "number",
      "minimum": 18
    },
    "email": {
      "type": "string",
      "format": "email"
    }
  },
  "required": ["name", "age", "email"]
}

Langkah 3: Pilih Alat atau Pustaka Validasi

Dengan skema Anda siap, pilih alat atau pustaka validasi yang sesuai dengan lingkungan atau bahasa pemrograman Anda. Ada banyak opsi yang tersedia:

Validator Online: Cepat dan mudah, sempurna untuk pengujian dan eksperimen.
Pustaka dalam Bahasa Pemrograman: Pilih pustaka yang kompatibel dengan bahasa proyek Anda, seperti Ajv untuk JavaScript, JSON schema untuk Python, atau pustaka lain untuk bahasa pilihan Anda.

Langkah 4: Validasi Data JSON Anda

Sekarang, aksi dimulai. Gunakan alat atau pustaka yang Anda pilih untuk memvalidasi data JSON Anda terhadap skema yang telah Anda buat.

Siapkan Data JSON Anda: Pastikan data JSON Anda siap untuk validasi, mematuhi struktur dan aturan yang telah Anda definisikan dalam skema Anda.
Jalankan Validasi: Gunakan alat atau pustaka Anda untuk membandingkan data JSON dengan skema Anda. Validator akan memeriksa kepatuhan terhadap tipe, batasan, dan bidang yang diperlukan yang telah Anda definisikan.

Langkah 5: Interpretasikan Hasil Validasi

Setelah validasi, tinjau dengan cermat hasilnya. Jika ada kesalahan, biasanya akan menunjukkan bagian mana dari data JSON Anda yang tidak sesuai dengan skema dan mengapa.

Kesalahan: Lihat setiap kesalahan untuk memahami apa yang perlu diperbaiki. Mungkin ada ketidakcocokan tipe, bidang yang diperlukan yang hilang, atau pelanggaran batasan.
Keberhasilan: Jika data JSON Anda lulus validasi, itu berarti data Anda terstruktur dengan benar sesuai dengan skema Anda. Selamat!

Langkah 6: Ulangi dan Tingkatkan

Validasi jarang menjadi kesepakatan satu kali. Seiring aplikasi atau kebutuhan data Anda berkembang, begitu juga skema Anda.

Sempurnakan Skema Anda: Berdasarkan hasil validasi dan perubahan apa pun pada persyaratan data Anda, buat penyesuaian yang diperlukan pada skema Anda.
Validasi Ulang: Terus validasi data JSON baru atau yang diperbarui terhadap skema Anda untuk memastikan kepatuhan berkelanjutan.

Mengapa Apidog untuk Memvalidasi JSON Schema

button

Memvalidasi JSON Schema adalah langkah penting dalam memastikan integritas data, konsistensi, dan kepatuhan terhadap format yang diharapkan dalam aplikasi perangkat lunak. Apidog menonjol sebagai alat yang ampuh untuk tujuan ini, menawarkan beberapa fitur menarik yang menjadikannya pilihan utama bagi pengembang dan insinyur QA.

Berikut adalah alasan mengapa Anda mungkin condong menggunakan Apidog untuk kebutuhan validasi JSON Schema Anda:

Antarmuka yang Ramah Pengguna: Apidog menawarkan antarmuka yang intuitif, membuat validasi JSON Schema dapat diakses untuk semua tingkat keterampilan, mempercepat pembelajaran dan penggunaan.

Validasi Komprehensif dan Umpan Balik Waktu Nyata: Menawarkan validasi ekstensif untuk skema kompleks dengan umpan balik instan, menyoroti kesalahan saat bepergian, yang merampingkan proses debugging.

Kolaborasi Tim: Mendukung upaya tim dengan fitur yang memungkinkan banyak pengguna untuk bekerja sama dengan mulus, meningkatkan koordinasi proyek.

Kustomisasi dan Integrasi yang Fleksibel: Menyediakan opsi kustomisasi untuk aturan validasi dan mudah diintegrasikan dengan alur kerja pengembangan yang ada, termasuk saluran CI/CD, menawarkan kemampuan beradaptasi dengan berbagai kebutuhan proyek.

Kinerja yang Dapat Diskalakan: Dirancang untuk menangani proyek dengan ukuran apa pun secara efisien tanpa mengorbankan akurasi validasi, memastikan bahwa itu tumbuh dengan kebutuhan proyek Anda.

Jelajahi Ekstensi Browser Apidog

Kesimpulan:

Validasi JSON Schema mirip dengan menguasai seni memastikan integritas dan keandalan data dalam proyek digital kita. Ini adalah keterampilan penting yang meningkatkan kualitas aplikasi kita, menghemat waktu, dan mencegah kesalahan di kemudian hari.

Dengan mengikuti langkah-langkah yang diuraikan dan memasukkan validasi ke dalam alur kerja pengembangan kita, kita membekali diri kita untuk menangani data dengan percaya diri dan presisi. Mari kita rangkul JSON Schema sebagai alat pilihan kita untuk menjaga data kita terstruktur dan aplikasi kita kuat, membuka jalan bagi proses pengembangan yang lebih lancar, lebih efisien, dan bebas kesalahan.