JSON Schema 验证库技术文档
2024-12-25 01:41:39作者:何举烈Damon
1. 安装指南
在开始使用本库之前,请确保您的环境中安装了 PHP 5.3 或更高版本,因为本库需要命名空间和闭包支持。
2. 项目的使用说明
本库提供了一个使用 JSON schema 进行验证的功能。目前功能尚未完全完善,但已支持基本的验证。您可以在 这里 查看当前支持的 JSON schema 草稿。
基本用法
首先,您需要有一个 JSON 字符串,例如:
$someJson = '{"foo":"bar"}';
然后,您需要将该字符串解析为一个 PHP 对象:
$jsonObject = json_decode($someJson);
接下来,创建一个 JsonValidator 实例,并提供您的 schema 文件路径:
$validator = new JsonValidator('/path/to/yourschema.json');
最后,调用 validate 方法来验证您的 JSON 对象:
$validator->validate($jsonObject);
3. 项目API使用文档
本库支持以下类型定义:字符串(string)、数字(number)、整数(integer)、布尔值(boolean)、对象(object)、数组(array)、null 以及 any。
以下是目前支持的 definitions 列表:
- properties (对象)
- additionalProperties (对象)
- required (所有)
- pattern (字符串)
- minLength (字符串)
- maxLength (字符串)
- format (字符串、数字、整数)
- minimum (数字、整数)
- maximum (数字、整数)
- exclusiveMinimum (数字、整数)
- exclusiveMaximum (数字、整数)
- divisibleBy (数字、整数)
- enum (数组)
- minItems (数组)
- maxItems (数组)
- uniqueItems (数组)
- items (数组)
- disallow (所有)
以下 definitions 目前不支持:
- patternProperties
- dependencies
- extends
- id
- $ref
- $schema
4. 项目安装方式
由于本项目为 PHP 库,您可以通过以下步骤手动安装:
- 下载本项目到您的服务器。
- 确保项目路径可被您的 PHP 环境访问。
- 在您的 PHP 代码中引入本项目文件,开始使用。
或者,您可以使用 Composer(推荐):
composer require json-schema-validator
然后,在您的 PHP 代码中自动加载:
require 'vendor/autoload.php';
以上就是本 JSON Schema 验证库的安装与使用说明。希望对您有所帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust075- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
Kimi-K2.6Kimi K2.6 是一款开源的原生多模态智能体模型,在长程编码、编码驱动设计、主动自主执行以及群体任务编排等实用能力方面实现了显著提升。Python00
Hy3-previewHy3 preview 是由腾讯混元团队研发的2950亿参数混合专家(Mixture-of-Experts, MoE)模型,包含210亿激活参数和38亿MTP层参数。Hy3 preview是在我们重构的基础设施上训练的首款模型,也是目前发布的性能最强的模型。该模型在复杂推理、指令遵循、上下文学习、代码生成及智能体任务等方面均实现了显著提升。Python00
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
690
4.46 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
547
671
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++
955
930
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
427
75
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
407
326
昇腾LLM分布式训练框架
Python
146
172
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
650
232
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.08 K
564
🎉 (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
1.59 K
925
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
642
292