得到一个Json文件，如何快速的去测试呢？ 难道是一个个节点的去验证吗？那显然效率太低了。 一般推荐使用Json Schema（一种Json的数据结构定义）去校验。
方便书写jsonschema格式 vm工具 json schema lint 一个在线的格式检验工具，可以作为插件集成到构建中去
作为后台开发 Coder，你可能会对以下场景感到似曾相识：历史上处理过的 BUG 反复横跳；版本兼容逻辑多，修复一个 BUG 触发了更多 BUG；上线时系统监控毫无异常，过段时间用户投诉某个页面无数据；改动祖传代码时如履薄冰，心智负担极重。为此本文提出一个自动化测试系统，它能够低成本实现100%的测试用例覆盖率，极大减轻管理自动化测试用例的工作量并提高测试效率，保障后台服务平稳变更。欢迎阅读~
https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-rest-assured2/index.html
DripTable 是一款用于企业级中后台的动态列表解决方案，基于 React 和 JSON Schema。DripTable 包含子项目：drip-table、drip-table-generator。
最近在做一些关于JSON Schema的基建，JSON Schema可以描述一个JSON结构，那么反过来他也可以来验证一个JSON是否符合期望的格式，于是我想到之前lqlong 之前的一篇 《数据字段防卫探索》 发现JSON Schema可以做这个事情。
该文介绍了如何使用JSON Schema来验证接口数据。JSON Schema是一种用于定义和验证JSON数据结构的工具。它可以定义一个JSON对象，并指定该对象中哪些字段是必须的，哪些字段是可选的，以及字段的类型和约束。使用JSON Schema可以方便地验证JSON数据是否符合预期的格式，并确保数据中的字段类型和约束符合要求。该文还介绍了如何使用Dojo Toolkit中的JSON Schema验证模块来验证JSON数据，并提供了相关的示例代码。
在1999年的远古时代里，Excel已经支持数据绑定的方式，用外部的xml文件来控制Excel单元格的内容规范或ListObject的列表数据列规范。其中用到的是Xpath属性和Xml Schema Description(XSD)。
哈喽，我是🌲 树酱。今天聊一聊关于我跟Json schema的一些交集，顺便给大家重新梳理下今日这个主角的概念及当下主要的一些应用场景 1.什么是JSON Schema 相信前端童鞋，对JSON应该都很熟悉。JSON (JavaScript Object Notation) 缩写，JSON 是一种数据格式，具有简洁、可读性高、支持广泛的特点JSON。通过JSON 我们可以灵活地来表示任意复杂的数据结构。 比如我们要描述一个人的信息，我们可以用JSON来描述 那JSON Schema又是什么鬼？ 🤔 J
身为一个前端开发，在开发ts项目时，最繁琐的工作应该就是手写接口的数据类型和mock数据，因为这部分工作如果不做，后面写业务逻辑难受，做的话全是复制粘贴类似的重复工作，还挺费时间。下文将给大家介绍一个自动生成ts类型和mock数据的方法，帮助同学们从繁琐得工作中解脱出来。
我们知道，JSON 作为主要的前后端交互格式，已经称霸多年了，json 的本质就是对象，它足够轻量、简单、易读，但是它也存在它的问题。
DripTable 是京东零售推出的一款用于企业级中后台的动态列表解决方案，项目基于 React 和 JSON Schema，旨在通过简单配置快速生成页面动态列表来降低列表开发难度、提高工作效率。
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通常在写简历的时候，对于某项技术而言，我们可以用“精通”，“熟悉”和”了解“三种词汇来描述你对它的掌握情况，在写这篇文章的时候，是笔者阅读完《JSON必知必会》后，认为自己熟悉JSON而写下的基于Javascript范畴的技术成长文章(PS:关于自己实现JSON序列化和反序列化的方法暂时还没有完全掌握，遂称为熟悉)，不足之处，请多包涵。
.net core 对配置系统做出了大幅度更新，不在局限于之前的*.xml配置方式。现在支持json，xml，ini，in memory，环境变量等等。毫无疑问的是，现在的json配置文件是.net core世界中的一等公民。
周末，我在开发网站，他在开发游戏，两个人一起写代码，一起写 Bug 头秃，竟也有了一丝别样的浪漫，好不自在！
在项目开发中，例如web项目的前后端分离开发，需要由前后端相关人员共同定义接口，编写接口文档。之后大家都根据这个接口文档进行开发，到项目结束前都要一直维护。一个好的接口文档能够帮助我们快速上手这类项目、便于阅读已有代码、对接接口自动化测试等等
这次新增加一个工具，上次分享时有个朋友说让再增加一个"sql 转 ent schema"的工具，我也是这几天摸鱼加熬夜赶出来了，希望能用上。
ent：https://github.com/facebookincubator/ent是facebook 开源的golang orm 框架，schema 即代码、方便的图遍历、静态类型以及显示api、多种存储引擎支持（当前是mysql，sqlite，以及Gremlin）等。
虽然这是一个完全免费的工具网站，但仍然有一些热心网友给我送来了 DDOS 流量包，在这里非常 感谢 大家对本网站的认可，但还是希望大家手下留情。
json schema以一个json串来描述的json数据规范。可以用json schema检验一个给定的json串是否满足约定的json数据规范。
1.丰富的数据结构 2.使用快速的压缩二进制数据格式 3.提供容器文件用于持久化数据 4.远程过程调用RPC 5.简单的动态语言结合功能，Avro 和动态语言结合后，读写数据文件和使用 RPC 协议都不需要生成代码，而代码生成作为一种可选的优化只值得在静态类型语言中实现。
大家注意：因为微信最近又改了推送机制，经常有小伙伴说错过了之前被删的文章，或者一些限时福利，错过了就是错过了。所以建议大家加个星标，就能第一时间收到推送。
在现代软件开发中，数据的格式和模式起着至关重要的作用。数据格式定义了数据的结构和表示方式，而数据模式则规定了数据的组织结构、约束条件和关联关系。正确选择和使用适当的数据格式和模式不仅有助于提高数据的可读性和可维护性，还能够确保数据在不同系统之间的互操作性和一致性。
Nav Inc.已经创建了一个开源模式定义和代码生成器，它使用GraphQL语法来定义事件和消息格式。选择GraphQL是因为它的表达能力和对开发人员的熟悉程度;Nav模式体系结构(NSA)不使用GraphQL runtime。
TypeSpec[1] 是一种高度可扩展的语言，可轻松描述 REST、OpenAPI、gRPC 和其他协议中常见的 API 结构。TypeSpec 在生成多种不同的 API 描述格式、客户端和服务端代码、文档等方面表现出色。有了 TypeSpec，你就可以摆脱那些拖慢你速度的手写文件，并在几秒钟内生成符合标准的 API Schemas。
到目前为止，我们已经了解了如何生成一个新的 spring boot 应用程序，然后如何将其容器化。但是，我们的应用程序没有任何功能。今天我们将学习如何使用 Spring boot 创建 REST API。我们将采用模式优先的方法生成 REST API 接口，本文将采用 OpenAPI 规范以及如何使用该规范生成 REST API 接口。
分布式系统滚动升级的过程中，新旧数据与代码是同时并存的。如果出现异常，可能还需要回退程序。因此，升级过程中需要保证：
json 是一种很方便直观的数据格式，非常方便业务开发，特别是若类型语言，比如php。
无论哪种类型的Web API, 都可能需要给其他开发者使用. 所以API的开发者体验是很重要的. API的开发者体验, 简写为 API DX (Developer Experience). 它包含很多东西, 例如如何使用API, 文档, 技术支持等等, 但是最重要的还是API的设计. 如果 API 设计的不好, 那么使用该API构建的软件就需要增加在时间,人力,金钱等方面的投入. 有时候API会被错用, 甚至带来毁灭性后果. 最后抱怨该API等用户越来越多, 慢慢的, 客户就会停止使用该API.
文章主要介绍了JSON Schema的语法规则和常见验证规则，以及如何使用JSON Schema进行数据验证。
JSON 模式（JSON Schema）是一种基于 JSON 格式定义 JSON 数据结构的规范。其用于：
在当前大数据时代的背景下，我们每天面临着各种形式的数据，其中有结构化的，也有非结构化的。特别是对图片形式这种非结构化的数据，如何高效地获取、处理以及分析仍旧是一系列颇有挑战的任务。我们常常会拿到一份表格的数据材料, 或许是一页传单，或许是书页上的数据整理，或许是一页实验报告，又或许是某产品规格参数等等，然后基于传统的操作方式, 将数据逐项录入到系统，存储到数据库，通过SQL命令跟数据库交互，并二次处理后返回给用户。整个过程比较繁琐，更重要的是，要求用户具备数据库和其他IT技能。本项目探索了一种新的思路，即直接解析表格图片的数据并用人类自然语言直接查询所需数据, 让普通用户更好的满足该场景下的数据需求。
这次要介绍的是一个用于验证 Kubernetes 对象文档结构的小工具：kubeval。它能够对一个或多个 Kubernetes 或 OpenShift 的对象文档进行校验。它所依赖的 Schema 数据来自于 Open API 所生成的内容，所以校验过程中无需和 API Server 进行交互，也正因如此，对各种第三方 CRD 的支持也暂时无能为力，另外还需要有 Schema 库的支持。
Apache Avro是hadoop中的一个子项目，也是一个数据序列化系统，其数据最终以二进制格式，采用行式存储的方式进行存储。
在开发和测试工作中，mock 数据非常实用。mock 数据是指在开发和测试环境中，使用虚拟数据代替真实数据。mock 数据能避免因后端接口未完成或数据异常等原因导致的开发和测试工作无法进行。
为什么需要数据序列化呢？因为数据要“传输”，比如将数据网络通信传递给其他服务器，或者持久化到磁盘。那么传输为什么需要序列化呢？因为在内存中的数据，当前进程是知道数据格式和内容的，但是数据传输是二进制（或文本格式），所以需要有一个内存数据格式转换为二进制（或文本格式）的过程。数据序列化，可以进行数据压缩、数据格式多语言兼容等。下面就按照序列化的技术演变过程一起看下序列化的发展之路。
Kafka Connect 是 Apache Kafka 的一部分，提供了数据存储和 Kafka 之间的流式集成。对于数据工程师来说，只需要配置 JSON 文件就可以使用 。Kafka 为一些常见数据存储的提供了 Connector，比如，JDBC、Elasticsearch、IBM MQ、S3 和 BigQuery 等等。对于开发人员来说，Kafka Connect 提供了丰富的 API，如果有必要还可以开发其他 Connector。除此之外，还提供了用于配置和管理 Connector 的 REST API。
作为一名phper，在使用Lumen框架开发微服务的时候，API文档的书写总是少不了的，比较流行的方式是使用swagger来写API文档，但是与Java语言原生支持 annotation 不同，php只能单独维护一份swagger文档，或者在注释中添加annotations来实现类似的功能，但是注释中书写Swagger注解是非常痛苦的，没有代码提示，没有格式化。
本文不讨论完整的C++反射技术，只讨论 结构体 (struct) 的 字段 (field) 反射，及其在序列化/反序列化代码生成上的应用。 正文开始于 § 静态反射 部分，其他部分都是铺垫，可以略读。 打包后的代码可以通过 archived.zip下载，每个 .cc 文件上都有对应的编译、运行脚本，或者可以通过 run_all.sh 脚本运行所有代码。 1. 背景 很多人喜欢把程序员称为 码农，程序员也经常嘲讽自己每天都在 搬砖。这时候，大家会想：能否构造出一些 更好的工具，代替我们做那些无意义的 体
本文不讨论完整的 C++ 反射技术，只讨论 结构体 (struct) 的 字段 (field) 反射，及其在序列化/反序列化代码生成上的应用。 正文开始于 § 静态反射 部分，其他部分都是铺垫，可以略读。 打包后的代码可以通过 archived.zip下载，每个 .cc 文件上都有对应的编译、运行脚本，或者可以通过 run_all.sh 脚本运行所有代码。 1. 背景 很多人喜欢把程序员称为 码农，程序员也经常嘲讽自己每天都在 搬砖。这时候，大家会想：能否构造出一些 更好的工具，代替我们做那些无意
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