Protovalidate v0.10.7 版本发布:CEL 功能增强与文档完善
Protovalidate 是一个基于 Protocol Buffers 的验证库,它允许开发者通过简单的注解方式定义数据验证规则。该项目由 bufbuild 团队维护,旨在为 Protobuf 消息提供强大且灵活的验证能力。最新发布的 v0.10.7 版本主要围绕 CEL (Common Expression Language) 功能的改进和文档完善进行了优化。
核心改进
本次版本更新包含两个主要的技术改进点:
-
CEL 函数标准化:移除了非标准的 CEL 标识符处理方式,引入了新的
getFieldCEL 扩展函数。这个函数允许开发者通过字段名字符串动态获取 Protobuf 消息中的字段值,为运行时动态字段访问提供了便利。 -
文档规范化:恢复了 validate.proto 文件中关于 CEL 函数的正式定义文档。这些文档详细说明了 Protobuf 验证中可用的各种 CEL 函数及其用法,为开发者提供了更清晰的参考。
技术细节解析
getField CEL 函数
getField 函数是本次版本新增的一个重要特性,它的签名如下:
getField(message: Message, fieldName: string) -> any
这个函数解决了 Protobuf 消息在 CEL 表达式中动态访问字段的需求。在之前的版本中,开发者必须直接在表达式中硬编码字段名,而新函数允许通过字符串参数指定字段名,大大提高了验证规则的灵活性。
文档完善
validate.proto 文件中恢复了详细的 CEL 函数文档,包括:
- 标准 CEL 函数的 Protobuf 验证特定行为说明
- 新增的 Protovalidate 特有函数的详细定义
- 各种验证场景下的使用示例
这些文档不仅帮助新用户快速上手,也为高级用户提供了更全面的参考。
版本兼容性
v0.10.7 版本保持了与之前版本的二进制兼容性,但需要注意:
- 移除了对某些非标准 CEL 标识符的特殊处理,依赖这些特性的代码可能需要调整
- 新增的
getField函数需要确保运行时的 Protovalidate 实现支持该扩展
实际应用建议
对于正在使用 Protovalidate 的开发者,建议:
- 逐步替换原有的非标准 CEL 标识符使用方式
- 在需要动态字段访问的场景中采用新的
getField函数 - 参考恢复的文档优化现有的验证规则表达式
对于新项目,可以直接基于此版本设计验证规则,利用标准化的 CEL 功能构建更灵活的验证逻辑。
总结
Protovalidate v0.10.7 通过标准化 CEL 功能和完善文档,进一步提升了项目的成熟度和可用性。这些改进使得 Protobuf 消息验证更加灵活和强大,特别是在需要动态处理消息字段的场景下。对于依赖数据验证的 Protobuf 用户来说,这个版本值得考虑升级。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
yuanrongopenYuanrong runtime:openYuanrong 多语言运行时提供函数分布式编程,支持 Python、Java、C++ 语言,实现类单机编程高性能分布式运行。Go051
pc-uishopTNT开源商城系统使用java语言开发,基于SpringBoot架构体系构建的一套b2b2c商城,商城是满足集平台自营和多商户入驻于一体的多商户运营服务系统。包含PC 端、手机端(H5\APP\小程序),系统架构以及实现案例中应满足和未来可能出现的业务系统进行对接。Vue00
ebook-to-mindmapepub、pdf 拆书 AI 总结TSX01