Malli项目中`:and`组合器与注册表的行为差异解析
2025-07-10 23:40:37作者:瞿蔚英Wynne
概述
在Clojure生态系统中,Malli是一个强大的数据验证和模式定义库。本文将深入分析Malli中:and组合器在使用注册表(registry)和不使用注册表时的行为差异问题,以及如何正确处理自定义验证器的异常情况。
问题现象
开发者在使用Malli时发现了一个有趣的行为差异:当使用:and组合器组合多个验证条件时,是否使用注册表会导致不同的验证行为。
在不使用注册表的情况下:
(me/humanize
(m/explain [:and :string [:fn {:error/message "should not be blank"} not-blank?]]
:keyword))
会正常返回验证错误信息["should be a string" "should not be blank"]。
而在使用注册表时:
(me/humanize
(m/explain [:and :string :not-blank]
:keyword
{:registry registry}))
则会抛出类型转换异常,因为验证器直接尝试对关键字执行字符串操作。
根本原因分析
这个行为差异的核心原因在于Malli对不同类型的验证器有不同的异常处理机制:
- 对于
:fn验证器,Malli内部会自动使用m/-safe-pred包装谓词函数,防止异常抛出 - 对于自定义注册的验证器,开发者需要自行处理异常情况
解决方案
要解决这个问题,我们需要在定义自定义验证器时显式使用m/-safe-pred包装谓词函数:
(def registry
(merge (m/default-schemas)
{:not-blank
(m/-simple-schema
{:type :not-blank
:pred (m/-safe-pred not-blank?)
:type-properties {:error/message "must not be blank"}})}))
这样处理后,无论是否使用注册表,:and组合器的行为都会保持一致,且不会抛出异常。
深入理解验证流程
Malli的验证流程遵循以下原则:
- 短路验证:当第一个条件失败时,
:and组合器理论上可以跳过后续验证 - 完整错误报告:有时需要收集所有可能的验证错误信息
- 安全验证:验证过程不应该因为输入数据不符合预期而抛出异常
最佳实践建议
- 对于自定义验证器,总是使用
m/-safe-pred包装谓词函数 - 考虑验证器的执行顺序,将可能快速失败的验证放在前面
- 对于复杂的组合验证,考虑使用
:multi-stage验证策略 - 为自定义验证器提供清晰的错误信息
结论
Malli提供了灵活的数据验证机制,但需要开发者理解其内部工作原理才能充分发挥其优势。通过正确处理自定义验证器的异常情况,可以确保验证过程的一致性和可靠性。理解:and组合器的工作机制有助于构建更健壮的数据验证逻辑。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
416
3.2 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
暂无简介
Dart
682
160
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
664
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
259