确保Python

Question

TL;博士：

在Python中是否有一种高效的数据完整性验证方法？

梗概：

我正在开发一个框架，（A）从开发人员可以构建的多个API服务中提取相似类型的数据（B）允许用户/开发人员创建与数据管道的集成，然后（C）返回与相同或新的API服务交互。

数据流： A - ＆gt; B - ＆gt; C

框架提供的 3 主要设施是：

1. 给定API的共享上下文（允许速率限制设施，帐户凭据等）
2. 各种数据集成组件的共享上下文（允许一个actor为管道中的后一个actor生成有用的输出）。
3. 从API传入的实际数据（可能是websocket或定期/预定的API响应）。

要求：

有了这个，我需要 3 组类型的数据。在每个集合中，数据将具有以下要求：

1. 单个Python type以包含任何传入的JSON结构。
2. 对象应该是不可变的。
3. 需要具备高效率。目标是尽可能实现近乎实时的API交互。

很高兴：

1. 能够在分组或定义文件中以最小的方式定义类型。
2. 属性应按名称，密钥等引用
3. 应该能够有效地序列化到JSON或从JSON序列化。
4. 安全性也是一个问题 - 我们希望相信数据没有被操纵，在某些情况下我们想要过滤敏感值。

现在的位置：

这个项目最初使用namedtuples来翻译dict - 就像JSON结构一样，但它需要相当多的扩展。例如：虽然两个不同的API具有大部分相似的对象，但该数据上的actor需要它是全等的。这需要为每个API创建一个转换层，为每个API创建一组额外的对象定义，并使namedtuples库的需求变得更加复杂和繁琐。

下一步是让我创建一个基于预定义结构生成不可变对象的metaclass，或者创建子类namedtuples，添加几个辅助方法。

有了这个，我想我会联系社区，看看你们有没有任何想法，然后再推出自己的想法。