วิธีตรวจสอบความถูกต้องของ JSON Schema: คู่มือฉบับสมบูรณ์

JSON ได้กลายเป็นรูปแบบข้อมูลที่เป็นที่นิยมสำหรับการส่งข้อมูลที่มีโครงสร้างระหว่างเซิร์ฟเวอร์และเว็บแอปพลิเคชัน เมื่อข้อมูลมีความซับซ้อนมากขึ้น การตรวจสอบความถูกต้องของโครงสร้างและเนื้อหาของเอกสาร JSON กับกฎเกณฑ์หรือสคีมาที่กำหนดไว้ล่วงหน้าจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง

JSON Schema เป็นคำศัพท์ที่มีประสิทธิภาพที่ช่วยให้คุณสามารถใส่คำอธิบายประกอบและตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล JSON ได้ ด้วยการกำหนด JSON Schema คุณสามารถมั่นใจได้ว่าเอกสาร JSON ของคุณเป็นไปตามข้อจำกัดเฉพาะ เช่น ประเภทข้อมูล คุณสมบัติที่จำเป็น และช่วงค่า

ในบทความนี้ เราจะสำรวจเทคนิคสำหรับการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล JSON กับ JSON Schema ทำให้คุณสามารถรักษาความสมบูรณ์ของข้อมูลและป้องกันข้อผิดพลาดในแอปพลิเคชันของคุณได้

💡

ยกระดับการพัฒนาของคุณด้วย Apidog เครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับการตรวจสอบความถูกต้องของ JSON Schema ที่ไร้ที่ติ สัมผัสประสบการณ์ความแม่นยำที่เหนือชั้น ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ และการทำงานร่วมกันอย่างราบรื่น ทั้งหมดนี้ภายในอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย

เปลี่ยนโปรเจกต์ของคุณด้วยความสามารถในการตรวจสอบความถูกต้องขั้นสูงของ Apidog – คลิกปุ่ม Download ด้านล่างเพื่อปลดล็อกประสิทธิภาพและความแม่นยำในทุกขั้นตอน

button

JSON Schema คืออะไร

ก่อนที่เราจะเจาะลึกรายละเอียด มาทำความเข้าใจพื้นฐานกันก่อน JSON Schema เปรียบเสมือนบอดี้การ์ดที่งานปาร์ตี้ข้อมูลของคุณ เป็นชุดกฎเกณฑ์ที่อธิบายโครงสร้างของข้อมูล JSON ของคุณ ลองนึกภาพว่าคุณกำลังสร้างปราสาทเลโก้

JSON Schema จะเป็นคำแนะนำที่บอกคุณว่าชิ้นส่วนใดควรไปอยู่ที่ไหน เพื่อให้แน่ใจว่าปราสาทของคุณมีหอคอยและป้อมปราการทั้งหมดอยู่ในตำแหน่งที่ถูกต้อง และคุณไม่ได้พลาดส่วนสำคัญใดๆ

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)

คำหลัก JSON Schema

ในขณะที่สำรวจอาณาจักรของ JSON Schema เราจะพบกับคำหลักเฉพาะที่ทำหน้าที่เป็นแสงนำทาง: คำหลัก "$schema" คำหลัก meta-schema นี้ระบุตำแหน่งของคำจำกัดความของ schema เอง ทำให้ตัวตรวจสอบสามารถดาวน์โหลดและใช้ schema ที่ระบุเพื่อวัตถุประสงค์ในการตรวจสอบความถูกต้องได้

พิจารณาตัวอย่างต่อไปนี้:

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

เหตุใดจึงต้องตรวจสอบความถูกต้องของ JSON Response Schema ของคุณ

ลองคิดดูว่า: คุณคงไม่อยากให้ใครก็ตามมาป่วนงานปาร์ตี้ของคุณใช่ไหม การตรวจสอบความถูกต้องของ JSON response schema ของคุณช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่คุณทำงานด้วยนั้นถูกต้อง น่าเชื่อถือ และตรงตามที่คุณคาดหวังทุกประการ มันเหมือนกับการตรวจสอบคำเชิญที่ประตู

หากข้อมูลไม่ตรงกับ schema ข้อมูลนั้นจะไม่ได้รับอนุญาตให้เข้า นี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการรักษาความสมบูรณ์ของข้อมูล การปรับปรุงคุณภาพของข้อมูล และการหลีกเลี่ยงข้อบกพร่องที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลในแอปพลิเคชันของคุณ

ขั้นตอนในการตรวจสอบความถูกต้องของ JSON Schema

ขั้นตอนที่ 1: ทำความคุ้นเคยกับ JSON Schema

สิ่งแรกที่ต้องทำคือ ดื่มด่ำกับโลกของ JSON Schema ขั้นตอนพื้นฐานนี้เกี่ยวกับการทำความเข้าใจไวยากรณ์และความสามารถของ JSON Schema

ตรวจสอบประเภทข้อมูลต่างๆ (string, number, object, array, boolean, null) และทำความคุ้นเคยกับโครงสร้างของ schema รวมถึงคุณสมบัติต่างๆ เช่น type, properties, items, required และคำหลักการตรวจสอบความถูกต้อง (minLength, maximum, pattern, ฯลฯ)

ขั้นตอนที่ 2: ร่าง JSON Schema ของคุณ

เมื่อคุณเข้าใจภาพรวมแล้ว ก็ถึงเวลาที่จะร่าง schema ของคุณ นี่คือที่ที่คุณกำหนดกฎและโครงสร้างที่ข้อมูล JSON ของคุณควรเป็นไปตาม

ระบุโครงสร้าง: กำหนดว่าข้อมูลของคุณจะเป็นวัตถุ อาร์เรย์ หรือประเภทง่ายๆ เป็นหลัก
กำหนดคุณสมบัติ: สำหรับแต่ละองค์ประกอบภายในข้อมูลของคุณ ให้ระบุประเภทและข้อจำกัดหรือข้อกำหนดเพิ่มเติมที่ควรเป็นไปตาม
ระบุช่องข้อมูลที่จำเป็น: ทำเครื่องหมายว่าช่องข้อมูลใดเป็นภาคบังคับเพื่อให้แน่ใจว่าจะไม่มีการละเว้นข้อมูลที่จำเป็น

พิจารณาตัวอย่าง schema ง่ายๆ สำหรับโปรไฟล์ผู้ใช้:

{
  "$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"]
}

ขั้นตอนที่ 3: เลือกเครื่องมือหรือไลบรารีการตรวจสอบความถูกต้อง

เมื่อคุณเตรียม schema ของคุณพร้อมแล้ว ให้เลือกเครื่องมือหรือไลบรารีการตรวจสอบความถูกต้องที่เหมาะสมกับสภาพแวดล้อมหรือภาษาการเขียนโปรแกรมของคุณ มีตัวเลือกมากมาย:

ตัวตรวจสอบความถูกต้องออนไลน์: รวดเร็วและง่ายดาย เหมาะสำหรับการทดสอบและทดลอง
ไลบรารีในภาษาการเขียนโปรแกรม: เลือกไลบรารีที่เข้ากันได้กับภาษาของโปรเจกต์ของคุณ เช่น Ajv สำหรับ JavaScript, JSON schema สำหรับ Python หรือไลบรารีอื่นสำหรับภาษาที่คุณเลือก

ขั้นตอนที่ 4: ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล JSON ของคุณ

ตอนนี้ การดำเนินการเริ่มต้นขึ้น ใช้เครื่องมือหรือไลบรารีที่คุณเลือกเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล JSON ของคุณกับ schema ที่คุณสร้างขึ้น

เตรียมข้อมูล JSON ของคุณ: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูล JSON ของคุณพร้อมสำหรับการตรวจสอบความถูกต้อง โดยเป็นไปตามโครงสร้างและกฎที่คุณกำหนดไว้ใน schema ของคุณ
เรียกใช้การตรวจสอบความถูกต้อง: ใช้เครื่องมือหรือไลบรารีของคุณเพื่อเปรียบเทียบข้อมูล JSON กับ schema ของคุณ ตัวตรวจสอบจะตรวจสอบการปฏิบัติตามประเภท ข้อจำกัด และช่องข้อมูลที่จำเป็นที่คุณกำหนดไว้

ขั้นตอนที่ 5: ตีความผลลัพธ์การตรวจสอบความถูกต้อง

หลังจากการตรวจสอบความถูกต้อง ให้ตรวจสอบผลลัพธ์อย่างละเอียด หากมีข้อผิดพลาด โดยทั่วไปแล้วจะระบุว่าส่วนใดของข้อมูล JSON ของคุณไม่เป็นไปตาม schema และเหตุใด

ข้อผิดพลาด: ดูที่ข้อผิดพลาดแต่ละรายการเพื่อทำความเข้าใจว่าต้องแก้ไขอะไร อาจเป็นการไม่ตรงกันของประเภท ช่องข้อมูลที่จำเป็นหายไป หรือการละเมิดข้อจำกัด
สำเร็จ: หากข้อมูล JSON ของคุณผ่านการตรวจสอบความถูกต้อง หมายความว่าข้อมูลของคุณมีโครงสร้างที่ถูกต้องตาม schema ของคุณ ขอแสดงความยินดี!

ขั้นตอนที่ 6: ทำซ้ำและปรับปรุง

การตรวจสอบความถูกต้องนั้นไม่ค่อยเป็นแบบครั้งเดียวแล้วเสร็จ เมื่อความต้องการของแอปพลิเคชันหรือข้อมูลของคุณมีการพัฒนา schema ของคุณก็จะพัฒนาไปด้วย

ปรับแต่ง Schema ของคุณ: ตามผลลัพธ์การตรวจสอบความถูกต้องและการเปลี่ยนแปลงใดๆ ในข้อกำหนดข้อมูลของคุณ ให้ทำการปรับเปลี่ยนที่จำเป็นกับ schema ของคุณ
ตรวจสอบความถูกต้องอีกครั้ง: ดำเนินการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล JSON ใหม่หรือที่อัปเดตกับ schema ของคุณอย่างต่อเนื่องเพื่อให้แน่ใจว่ามีการปฏิบัติตามอย่างต่อเนื่อง

เหตุใดจึงต้องใช้ Apidog เพื่อตรวจสอบความถูกต้องของ JSON Schema

button

การตรวจสอบความถูกต้องของ JSON Schema เป็นขั้นตอนสำคัญในการรับรองความสมบูรณ์ของข้อมูล ความสอดคล้อง และการปฏิบัติตามรูปแบบที่คาดหวังในแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ Apidog โดดเด่นในฐานะเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับจุดประสงค์นี้ โดยนำเสนอคุณสมบัติที่น่าสนใจหลายประการที่ทำให้เป็นตัวเลือกสำหรับนักพัฒนาและวิศวกร QA

นี่คือเหตุผลที่คุณอาจเลือกใช้ Apidog สำหรับความต้องการในการตรวจสอบความถูกต้องของ JSON Schema ของคุณ:

อินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย: Apidog มีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย ทำให้การตรวจสอบความถูกต้องของ JSON Schema เข้าถึงได้สำหรับทุกระดับทักษะ เร่งการเรียนรู้และการใช้งาน

การตรวจสอบความถูกต้องที่ครอบคลุมและข้อเสนอแนะแบบเรียลไทม์: นำเสนอการตรวจสอบความถูกต้องที่ครอบคลุมสำหรับ schemas ที่ซับซ้อนพร้อมข้อเสนอแนะทันที เน้นข้อผิดพลาดในระหว่างการดำเนินการ ซึ่งช่วยปรับปรุงกระบวนการแก้ไขข้อบกพร่อง

การทำงานร่วมกันเป็นทีม: รองรับความพยายามของทีมด้วยคุณสมบัติที่ช่วยให้ผู้ใช้หลายคนทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่น ช่วยเพิ่มการประสานงานโครงการ

การปรับแต่งและการผสานรวมที่ยืดหยุ่น: ให้ตัวเลือกการปรับแต่งสำหรับกฎการตรวจสอบความถูกต้องและผสานรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์การพัฒนาที่มีอยู่ได้อย่างง่ายดาย รวมถึงไปป์ไลน์ CI/CD ซึ่งนำเสนอความสามารถในการปรับตัวให้เข้ากับความต้องการของโครงการต่างๆ

ประสิทธิภาพที่ปรับขนาดได้: ออกแบบมาเพื่อจัดการโครงการทุกขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่กระทบต่อความแม่นยำในการตรวจสอบความถูกต้อง ทำให้มั่นใจได้ว่าจะเติบโตไปพร้อมกับความต้องการของโครงการของคุณ

สำรวจ ส่วนขยายเบราว์เซอร์ของ Apidog

บทสรุป:

การตรวจสอบความถูกต้องของ JSON Schema เปรียบเสมือนการเรียนรู้ศิลปะในการรับรองความสมบูรณ์และความน่าเชื่อถือของข้อมูลในโครงการดิจิทัลของเรา เป็นทักษะที่สำคัญที่ช่วยเพิ่มคุณภาพของแอปพลิเคชันของเรา ประหยัดเวลา และป้องกันข้อผิดพลาดในอนาคต

ด้วยการทำตามขั้นตอนที่ระบุไว้และรวมการตรวจสอบความถูกต้องเข้ากับเวิร์กโฟลว์การพัฒนาของเรา เราเตรียมพร้อมที่จะจัดการข้อมูลด้วยความมั่นใจและความแม่นยำ มาใช้ JSON Schema เป็นเครื่องมือที่เราเลือกเพื่อรักษาโครงสร้างข้อมูลของเราและทำให้แอปพลิเคชันของเราแข็งแกร่ง ปูทางไปสู่กระบวนการพัฒนาที่ราบรื่น มีประสิทธิภาพ และปราศจากข้อผิดพลาด