Json Schema简介

1. 引言

什么是Json Schema? 以一个例子来说明

假设有一个web api,接受一个json请求,返回某个用户在某个城市关系最近的若干个好友。一个请求的例子如下:

{
    "city" : "chicago", 
    "number": 20, 
    "user" : {
        "name":"Alex", 
        "age":20
        }
}

在上面的例子中,web api要求提供city,number,user三个成员,其中city是字符串,number是数值,user是一个对象,又包含了name和age两个成员。

对于api来说,需要定义什么样的请求合法,即什么样的Json对于api来说是合法的输入。这个规范可以通过Json Schema来描述,对应的Json Schema如下。

{ 
    "type": "object",
    "properties": {
        "city": { "type": "string" },
        "number": { "type": "number" },
        "user": { 
            "type": "object",
            "properties": {
                "name" : {"type": "string"},
                "age" : {"type": "number"}
            }                       
        }
    }
}

例子可以通过Json Schema Validator来验证。

什么是Json Schema?

Json Schema定义了一套词汇和规则,这套词汇和规则用来定义Json元数据,且元数据也是通过Json数据形式表达的。Json元数据定义了Json数据需要满足的规范,规范包括成员、结构、类型、约束等。

本文后面的部分是简要介绍Json Schema定义的这些规则,以及如何用这些规则描述规范。

Json Schema定义了一系列关键字,元数据通过这些关键字来描述Json数据的规范。其中有些关键字是通用的;有些关键字是针对特定类型的;还有些关键字是描述型的,不影响合法性校验。本文的主要内容就是介绍这些关键字的应用。

2. 类型关键字

首先需要了解的是"type"关键字,这个关键字定义了Json数据需要满足的类型要求。"type"关键字的用法如下面几个例子:

  1. {"type":"string"}。规定了Json数据必须是一个字符串,符合要求的数据可以是

"Today is a good day."
"I love you"

  1. {"type" : "object"}。规定了Json数据必须是一个对象,符合要求的数据可以是

{"name" : "Alexander", "age" : 98}
{}

  1. {"type" : "number"}。规定了Json数据必须是一个数值,符合要求的数据可以是。Java Script不区分整数、浮点数,但是Json Schema可以区分。

2
0.5

  1. {"type": "integer"}。要求数据必须是整数。

2

  1. {"type" : "array"}。规定了Json数据必须是一个数组,符合要求的数据可以是

["abc", "cdf"]
[1, 2, 3]
["abc", 25, {"name": "Alexander"} ]
[]

  1. {"type" : "boolean"}。这个Json Schema规定了Json数据必须是一个布尔,只有两个合法值

true
false

  1. {"type" : "null"}。null类型只有一个合法值

null

3. 简单类型

这部分介绍类型特定的关键,包括字符串、数值、布尔、空值几种基本类型。

3.1 字符串

Json合法的字符串

"Today is a good day."

对应的Json Schema

可以进一步对字符串做规范要求。字符串长度匹配正则表达式字符串格式

3.1.1 字符串长度

关键字: minLength, maxLength

可以对字符串的最小长度、最大长度做规范。

{
    "type" : "string",
    "minLength" : 2,
    "maxLength" : 3,
}

3.1.2 正则表达式

关键字: pattern

可以对字符串应满足的Pattern做规范,Pattern通过正则表达式描述。

{
    "type" : "string",
    "pattern" : "^(\\([0-9]{3}\\))?[0-9]{3}-[0-9]{4}$",
}

3.1.3 字符串Format

关键字: format

可以通过Json Schema内建的一些类型,对字符串的格式做规范,例如电子邮件、日期、域名等。

{
   "type" : "string",
   "format" : "date",
}

Json Schema支持的format包括"date", "time", "date-time", "email", "hostname"等。具体可以参考文档

3.2 数值

Json Schema数值类型包括"number"和"integer"。number合法的数值可以是

2
0.1

对应的Json Schema为

{"type": "number"}

如果是integer则只能是整数。"number"和"integer"的类型特定参数相同,可以限制倍数范围

3.2.1 数值满足倍数

关键字: multipleOf

可以要求数值必须某个特定值的整数倍。例如要求数值必须是10的整数倍。

{
    "type" : "number",
    "multipleOf" : 10,
}

3.2.2 数值范围

关键字: minimum, maximum, exclusiveMinimum, exclusiveMaximum

可以限制数值的方位,包括最大值、最小值、开区间最大值、开区间最小值。

要求数值在[0, 100)范围内。

{
    "type" : "number",
    "minimum": 0,
    "exclusiveMaximum": 100
}

3.3 布尔

布尔类型没有额外的类型特定参数。

3.4 空值

null类型没有额外的类型特定参数。

4. 复合类型

复合类型可以通过Nest的方式构建复杂的数据结构。包括数组、对象。

4.1 数组

Json数组合法数据的例子

[1, 2, 3]
[1, "abc", {"name" : "alex"}]
[]

Json Schema为

{"type": "array"}

数组的类型特定参数,可以用来限制成员类型是否允许额外成员最小元素个数最大元素个数是否允许元素重复

4.1.1 数组成员类型

关键字: items

可以要求数组内每个成员都是某种类型,通过关键字items实现。下面的Schema要求数组内所有元素都是数值,这时关键字"items"对应一个嵌套的Json Schema,这个Json Schema定义了每个元素应该满足的规范。

{
    "type": "array",
    "items": {
        "type": "number"
    }
}

[1, 2, 3]

关键字items还可以对应一个数组,这时Json数组内的元素必须与Json Schema内items数组内的每个Schema按位置一一匹配。

{
    "type": "array",
    "items": [
    {
        "type": "number"
    },
    {
        "type": "string"
    }]
}

[1, "abc"]

4.1.2 数组是否允许额外成员

关键字: additionalItems

当使用了items关键字,并且items关键字对应的是Schema数组,这个限制才起作用。关键字additionalItems规定Json数组内的元素,除了一一匹配items数组内的Schema外,是否还允许多余的元组。当additionalItems为true时,允许额外元素。

{
    "type": "array",
    "items": [
    {
        "type": "number"
    },
    {
        "type": "string"
    }],
    "additionalItems" : true
}

[1, "abc", "x"]

4.1.3 数组元素个数

关键字: minItems, maxItems

可以限制数组内元素的个数。

{
    "type": "array",
    "items": {
        "type": "number"
    },
    "minItems" : 5,
    "maxItems" : 10
}

[1,2,3,4,5,6]

4.1.4 数组内元素是否必须唯一

关键字: uniqueItems

规定数组内的元素是否必须唯一。

{
    "type": "array",
    "items": {
        "type": "number"
    },
    "uniqueItems" : true
}

[1,2,3,4,5]

4.2 对象

Json对象是最常见的Json数据类型,合法的数据可以是

{
    "name": "Froid",
    "age" : 26,
    "address" : {
        "city" : "New York",
        "country" : "USA"
    }
}

就对象类型而言,最基本的类型限制Schema是

{"type" : "object"}

然而,除了类型外,我们通常需要对其成员做进一步约定。对象的类型特定关键字,大多是为此目的服务的。

4.2.1 成员的Schema

关键字:properties

规定对象各成原所应遵循的Schema。

{ 
    "type": "object",     
    "properties": {      
        "name": {"type" : "string"},
        "age" : {"type" : "integer"},
        "address" : {
            "type" : "object",
            "properties" : {
                "city" : {"type" : "string"},
                "country" : {"type" : "string"}
            }
        }
    }
}

对于上例中的Schema,合法的data是

{
    "name": "Froid",
    "age" : 26,
    "address" : {
        "city" : "New York",
        "country" : "USA"
    }
}

properties关键字的内容是一个key/value结构的字典,其key对应Json数据中的key,其value是一个嵌套的Json Schema。表示Json数据中key对应的值所应遵守的Json Schema。在上面的例子中,"name"对应的Schema是{"type" : "string"},表示"name"的值必须是一个字符串。在Json数据中,对象可以嵌套,同样在Json Schema中也可以嵌套。如"address"字段,在Json Schema中它的内容是一个嵌套的object类型的Json Schema。

4.2.2 批量定义成员Schema

关键字:patternProperties

与properties一样,但是key通过正则表达式匹配属性名。


{
    "type": "object",
    "patternProperties": {
        "^S_": { "type": "string" },
        "^I_": { "type": "integer" }
    }
}

{"S_1" : "abc"}
{"S_1" : "abc", "I_3" : 1}

4.2.3 必须出现的成员

关键字:required

规定哪些对象成员是必须的。

{ 
    "type": "object",     
    "properties": {      
        "name": {"type" : "string"},
        "age" : {"type" : "integer"},
    },
    "required" : ["name"]
}

上例中"name"成员是必须的,因此合法的数据可以是

{"name" : "mary", "age" : 26}
{"name" : "mary"}

但缺少"name"则是非法的

{"age" : 26}

4.2.4 成员依赖关系

关键字:dependencies

规定某些成员的依赖成员,不能在依赖成员缺席的情况下单独出现,属于数据完整性方面的约束。

{
    "type": "object",
    "dependencies": {
        "credit_card": ["billing_address"]
    }
}

dependencies也是一个字典结构,key是Json数据的属性名,value是一个数组,数组内也是Json数据的属性名,表示key必须依赖的其他属性。

上面Json Schema合法的数据可以是

{}
{"billing_address" : "abc"}

但如果有"credit_card"属性,则"billing_address" 属性不能缺席。下面的数据是非法的

{"credit_card": "7389301761239089"}

4.2.5 是否允许额外属性

关键字:additionaProperties

规定object类型是否允许出现不在properties中规定的属性,只能取true/false。

{ 
    "type": "object",     
    "properties": {      
        "name": {"type" : "string"},
        "age" : {"type" : "integer"},
    },
    "required" : ["name"],
    "additionalProperties" : false
}

上例中规定对象不能有"name"和"age"之外的成员。合法的数据

{"name" : "mary"}
{"name" : "mary", "age" : 26}

非法的数据

{"name" : "mary", "phone" : ""84893948}

4.2.6 属性个数的限制

关键字:minProperties, maxProperties

规定最少、最多有几个属性成员。


{
    "type": "object",
    "minProperties": 2,
    "maxProperties": 3
}

5. 逻辑组合

关键字:allOf, anyOf, oneOf, not

从关键字名字可以看出其含义,满足所有、满足任意、满足一个。前三个关键字的使用形式是一致的,以allOf为例说明其形式。

{
    "allOf" : [
        Schema1,
        Schema2,
        ...
    ]
}

其中,"allOf"的内容是一个数组,数组内的成员都是内嵌的Json Schema。上例Schema1、Schema2都是内嵌的Json Schema。整个Schema表示当前Json数据,需要同时满足Schema1、Schema2,。

5.1 allOf

满足allOf数组中的所有Json Schema。

{
    "allOf" : [
        Schema1,
        Schema2,
        ...
    ]
}

需要注意,不论在内嵌的Schema里还是外部的Schema里,都不应该使"additionalProperties"为false。否则可能会生成任何数据都无法满足的矛盾Schema。

可以用来实现类似“继承”的关系,例如我们定义了一个Schema_base,如果想要对其进行进一步修饰,可以这样来实现。

{
    "allOf" : [
        Schema_base
    ]
    "properties" : {
        "other_pro1" : {"type" : "string"},
        "other_pro2" : {"type" : "string"}
    },
    "required" : ["other_pro1", "other_pro2"]
}

Json数据既需要满足Schema_base,又要具备属性"other_pro1"、"other_pro2"。

5.2 anyOf

满足anyOf数组中的任意个Schema。

{
    "anyOf" : [
        Schema1,
        Schema2,
        ...
    ]
}

Json数据需要满足Schema1、Schema2中的一个或多个。

5.3 oneOf

满足且进满足oneOf数组中的一个Schema,这也是与anyOf的区别。

{
    "oneOf" : [
        Schema1,
        Schema2,
        ...
    ]
}

5.4 not

这个关键字不严格规定Json数据应满足什么要求,它告诉Json不能满足not所对应的Schema。

{
    "not" : {"type" : "string"}
}

只要不是string类型的都Json数据都可以。

6. 复杂结构

对复杂结构的支持包括定义和引用。可以将相同的结构定义成一个“类型”,需要使用该“类型”时,可以通过其路径或id来引用。

6.1 定义

关键字:无

定义一个类型,并不需要特殊的关键字。通常的习惯是在root节点的definations下面,定义需要多次引用的schema。definations是一个json对象,key是想要定义的“类型”的名称,value是一个json schema。

{
    "definitions": {
        "address": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "street_address": { "type": "string" },
                "city":           { "type": "string" },
                "state":          { "type": "string" }
            },
            "required": ["street_address", "city", "state"]
        }
    },
    "type": "object",
    "properties": {
        "billing_address": { "$ref": "#/definitions/address" },
        "shipping_address": { "$ref": "#/definitions/address" }
    }
}

上例中定义了一个address的schema,并且在两个地方引用了它,#/definitions/address表示从根节点开始的路径。

6.2 $id

关键字:$id

可以在上面的定义中加入\(id属性,这样可以通过\)id属性的值对该schema进行引用,而不需要完整的路径。

...
    "address": {
            "type": "object",
            "$id" : "address",
            "properties": {
                "street_address": { "type": "string" },
                "city":           { "type": "string" },
                "state":          { "type": "string" }
            },
            "required": ["street_address", "city", "state"]
        }
...

6.3 引用

关键字:$ref

关键字$ref可以用在任何需要使用json schema的地方。如上例中,billing_address的value应该是一个json schema,通过一个$ref替代了。

$ref的value,是该schema的定义在json中的路径,以#开头代表根节点。

{
    "properties": {
        "billing_address": { "$ref": "#/definitions/address" },
        "shipping_address": { "$ref": "#/definitions/address" }
    }
}

如果schema定义了$id属性,也可以通过该属性的值进行引用。

{
    "properties": {
        "billing_address": { "$ref": "#address" },
        "shipping_address": { "$ref": "#address" }
    }
}

7. 通用关键字

通用关键字可以在任何json schema中出现,有些影响合法性校验,有些只是描述作用,不影响合法性校验。

7.1 enum

关键字:enum

可以在任何json schema中出现,其value是一个list,表示json数据的取值只能是list中的某个。


{
    "type": "string",
    "enum": ["red", "amber", "green"]
}

上例的schema规定数据只能是一个string,且只能是"red"、"amber"、"green"之一。

7.2 metadata

关键字:title,description,default,example

{
    "title" : "Match anything",
    "description" : "This is a schema that matches anything.",
    "default" : "Default value",
    "examples" : [
        "Anything",
        4035
    ]
}

只作为描述作用,不影响对数据的校验。

posted @ 2019-03-05 09:13  苦力笨笨  阅读(55793)  评论(3编辑  收藏  举报