Python schematics是一个用于数据验证和转换的Python库。它提供了一种简单而强大的方式来定义数据模型,并验证和转换输入数据。当使用schematics进行数据验证时,它会忽略非法字段名称,但会验证其值。
具体来说,schematics允许您定义一个数据模型,其中包含字段的名称、类型和验证规则。当您使用这个模型验证输入数据时,schematics会自动忽略输入数据中不存在的字段。这意味着如果输入数据包含额外的字段,schematics不会引发错误。
然而,尽管schematics会忽略非法字段名称,但它仍然会验证这些字段的值。这意味着如果输入数据中的字段值不符合定义的验证规则,schematics会引发验证错误。
Python schematics的优势在于它的简单性和灵活性。它提供了一种声明性的方式来定义数据模型和验证规则,使得代码易于编写和维护。此外,schematics还提供了丰富的验证规则和转换器,可以满足各种数据验证和转换的需求。
在云计算领域,Python schematics可以应用于各种场景,例如:
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