Question

我正在尝试使用Cerberus按照this post中提出的anyof_schema规则来验证包含字符串或字典的列表：

from cerberus import Validator

A = {'type': 'dict',
     'schema': {'name': {'type': 'string', 'required': True},
                'run': {'type': 'string', 'required': True}}}
B = {'type': 'string', 'empty': False}

schema = {
    'some_field': {
        'type': 'list',
        'anyof_schema': [A, B]
    }
}

v = Validator(schema)

challenge = {
    'some_field': ['simple string 1', {'name': 'some name', 'run': 'some command'}]
}

print(v.validate(challenge))
print(v.errors)

但是验证失败，输出：

False
{'some_field': ['no definitions validate', {'anyof definition 0': [{0: ['must be of dict type']}], 'anyof definition 1': [{1: ['must be of string type']}]}]}

似乎anyof_schema规则仅在提供的集合中的所有模式都描述相同的数据类型（例如字典）时才有效。

为什么anyof_schema规则在我的案例中失败，如何解决此问题？

我正在使用Python 3.5.3和Cerberus 1.3.1

Answer 1

问题是您的架构看起来像这样扩展：

{"some_field": {
    "anyof" : [
        {"schema": …},
        {"schema": …},
    ]
}}

这意味着整个列表仅针对 anyof 所包含的每个规则集的变体之一进行验证。

因此，您只需要在层次结构中交换 anyof 和 schema ：

{"some_field": {
    "schema" : {
        "anyof":[
            {"type": "dict", …},
            {"type": "str", …},
        ]
    }
}}

这将根据允许的变体验证列表中的每个项目，因此这些变体可以具有各种“形状”。

Python Cerberus：使用“ anyof_schema”规则验证不同模式的问题

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