Valibot 中的多值验证:values 和 notValues 的实现与应用
Valibot 是一个强大的 TypeScript 数据验证库,最近在 1.0.0-rc.1 版本中新增了 values
和 notValues
验证器,为开发者提供了更灵活的数据验证能力。本文将深入探讨这一新特性的实现原理和使用场景。
多值验证的需求背景
在实际开发中,我们经常需要验证一个值是否属于一组允许的值(白名单),或者不属于一组禁止的值(黑名单)。虽然 Valibot 之前提供了 .value
和 .notValue
验证器,但它们只能处理单个值的情况,对于多值验证需要开发者自行实现,通常通过以下方式:
- 使用多个
.value
或.notValue
验证器组合 - 编写自定义的
.check
验证逻辑 - 使用正则表达式
.regex
验证
这些方法虽然可行,但不够直观且代码冗余。新增的 values
和 notValues
验证器正是为了解决这一问题。
新验证器的特性解析
values 验证器
values
验证器用于确保输入值存在于指定的值列表中,相当于白名单验证。其基本用法如下:
v.pipe(
v.string(),
v.values(['admin', 'editor', 'viewer'], '角色必须是预定义值之一')
);
notValues 验证器
notValues
验证器则相反,确保输入值不在指定的值列表中,相当于黑名单验证。例如:
v.pipe(
v.number(),
v.notValues([0, 8080, 3000], '端口号不能是保留端口')
);
技术实现细节
从实现角度看,这两个验证器底层都是基于数组的 includes
方法进行判断:
values
验证器:allowedValues.includes(input)
notValues
验证器:!disallowedValues.includes(input)
这种实现方式简洁高效,同时保持了与 JavaScript 原生方法的一致性。
特殊值的处理
值得注意的是,这两个验证器对特殊值的处理遵循 JavaScript 的严格相等比较(===)规则:
NaN
的处理:由于NaN === NaN
在 JavaScript 中总是返回 false,因此values
和notValues
无法直接用于NaN
的验证。对于这种情况,仍然需要使用专门的.check
验证器:
v.check(i => !Number.isNaN(i), '必须是一个有效数字')
- 对象和数组的比较:由于对象和数组是通过引用比较的,这两个验证器不适合用于复杂对象的验证。
实际应用场景
表单输入验证
在处理表单输入时,我们经常需要验证用户输入是否符合预定义的选项:
const roleSchema = v.pipe(
v.string(),
v.values(['admin', 'editor', 'viewer'], '无效的角色类型')
);
API 参数验证
在 API 开发中,可以用 notValues
验证器来防止使用保留值:
const portSchema = v.pipe(
v.number(),
v.notValues([0, 80, 443], '不能使用系统保留端口')
);
类型安全的替代方案
Valibot 还提供了类型更安全的替代方案,如 picklist
或 literal
与 union
的组合:
const roleSchema = v.union([
v.literal('admin'),
v.literal('editor'),
v.literal('viewer')
]);
这种方法能提供更精确的 TypeScript 类型推断,适合在类型安全要求高的场景使用。
最佳实践建议
- 对于简单的值列表验证,优先使用
values
和notValues
,它们语法简洁,易于理解 - 当需要精确的类型推断时,考虑使用
picklist
或literal
组合 - 对于
NaN
等特殊值的验证,使用专门的.check
验证器 - 在处理用户输入时,考虑将字符串输入转换为目标类型后再验证
总结
Valibot 新增的 values
和 notValues
验证器为开发者提供了更便捷的多值验证方式,简化了常见验证场景的代码编写。理解这些验证器的特性和适用场景,能够帮助开发者构建更健壮、更易维护的数据验证逻辑。在实际项目中,应根据具体需求选择合适的验证策略,平衡代码简洁性和类型安全性。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~044CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
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!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









