我使用python和sqlite3来维护一个数据库，在我插入任何东西之前，我需要对数据执行验证检查，这样我就知道，即使非常宽容的数据库会接受垃圾输入，但实际发生的并不是垃圾输入。
为了实现这一点，一个表示数据库记录且其字段与列的1:1匹配的类将在同一模块中具有类似的方法：
def validate_path(path):
if path == None:
return False
if len(path) < 5:
return False
if not re.search("^/[a-zA-Z0-9_/]+/$", path):
return False
else:
return True
def validate_server(server):
if server == None:
return False
if len(server) < 3:
return False
if not re.search("^[a-z][a-zA-Z0-9]+$", server):
return False
else:
return True
def validate_name(name):
if name == None:
return False
if len(name) < 3:
return False
if not re.search("^[a-z][a-z_]+$", name):
return False
else:
return True
在实现我的目标时，这很容易理解，但我觉得它效率低下/if语句太多/是解决问题的非常“初学者”的方法。
在我的课上，我会有一个方法，比如：
def validate(self):
if validate_name(self.name) == False or \
validate_server(self.home_file_server) == False or \
validate_path(self.home_path) == False or \
validate_server(self.web_file_server) == False or \
validate_path(self.web_path) == False:
return False
else:
return True
所以在运行insert命令之前，我运行：
if dbrecord.validate() == False:
# do not insert
else:
# insert
各个验证方法保持在模块级（不在类中），因为我在计算客户端脚本中的用户输入时使用相同的方法。例如：
while True:
home_path = raw_input("Home directory path: ")
if AccountTypeManager.validate_path(home_path) == False:
print "Invalid home directory path"
logger.debug("User input home directory path {0} deemed invalid".format(home_path))
continue
logger.debug("User input home directory path {0} accepted as valid input.".format(home_path))
break
我在这两个方法中都进行了验证（除了客户端脚本输入），因为该方法可能在其他地方重新使用，或者以不接受客户端输入的其他方式使用，并且不考虑数据来自何处，在进入之前必须对其进行检查。
我主要关心的是可维护性和可读性。我希望避免使用外部模块，因为很可能我的继任者没有python经验，像我一样从头开始。我想以一种“pythonic”的方式完成上面的工作，这种方式在非python背景下也很容易实现。
我还听说在python中，最好使用异常进行验证，而不是true/false值。这是真的吗？
最佳答案
我看到你的代码有些冗余。我认为可能有帮助的是：
在dict中存储匹配的模式（按照此路线，还必须存储长度）
将验证功能合并为一个。
将if语句合并到pythonicall语句中。
考虑在validate函数中使用和查找一个false
例如。
pattern_dict = {'server' : '^[a-z][a-zA-Z0-9]+$',...}
def aux_validate(my_input,input_type):
return all([my_input is not None, re.search(pattern_dict[input_type],my_input),...])
def validate(self):
validator = True
for my_input,input_type in self.inputs:
validator = validator and aux_validate(my_input,input_type)
return validator
如果你想得到一点幻想，你可以考虑使用一个列表理解与验证和返回所有，即。
return all([aux_validate(my_input,input_type) for my_input,input_type in self.inputs])
最后，这可能会被认为是自以为是的，您最好检查http://codereview.stackexchange.com
关于python - 使用Python进行有效的数据验证，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/21372753/