推荐开源项目:JSON Schema Swift 实现
2024-05-24 09:52:31作者:秋泉律Samson
在我们的日常开发工作中,数据验证是必不可少的一环,尤其是在处理JSON数据时。为此,我们有理由向您推荐一个强大的Swift实现的JSON Schema库——JSONSchema.swift。这个开源项目提供了对JSON Schema标准4到2020-12版本的支持,为您的Swift应用提供了一套完整的JSON数据验证方案。
项目介绍
JSONSchema.swift是一个由Kyle F.所创建和维护的开源项目,它的目标是实现JSON Schema标准,并且可以在Swift中轻松进行JSON数据的验证。该项目不仅提供了基本的数据类型验证,还支持更复杂的结构验证规则,如对象属性、数组元素等,帮助您确保接收的JSON数据符合预定义的规范。
项目技术分析
此项目的核心功能是通过validate方法对JSON数据进行校验。它使用了Swift的枚举类型ValidationResult来返回验证结果,包括成功或失败以及详细的错误信息。使用方法简洁明了,如下面的例子所示:
import JSONSchema
do {
try JSONSchema.validate(["name": "Eggs", "price": 34.99], schema: [
"type": "object",
"properties": [
"name": ["type": "string"],
"price": ["type": "number"],
],
"required": ["name"],
])
} catch let validationErrors {
print(validationErrors.errors)
}
需要注意的是,目前该库还不支持远程引用,但这并不影响其作为本地数据验证的强大工具。
项目及技术应用场景
JSONSchema.swift适用于任何需要对JSON输入进行严格控制的场景,包括但不限于:
- API请求响应数据验证,确保服务器返回的数据格式正确。
- 应用内设置存储和读取,保证配置文件的数据一致性。
- 服务端向客户端推送消息,确保消息结构无误。
- 数据交换协议,确保通信双方遵循统一的数据格式。
项目特点
- 全面兼容:支持JSON Schema标准4至2020-12版本,覆盖了大部分JSON数据验证需求。
- 简单易用:通过Swift语法糖,提供直观的API,使得验证过程清晰直接。
- 错误反馈:通过
ValidationResult返回详细的错误信息,方便定位问题。 - 许可证:项目采用BSD许可,允许自由使用和修改代码。
总的来说,JSONSchema.swift是一个实用且灵活的JSON数据验证工具,无论你是新手还是经验丰富的开发者,都可以快速上手并从中受益。不妨将其加入你的工具箱,提升你的开发效率和数据安全性!
登录后查看全文
热门项目推荐
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
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
405
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
225
251
暂无简介
Dart
672
159
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
319
🎉 (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
657
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868