在Python中使用Cerberus进行数据类型验证与转换

Cerberus是一个轻量级的数据验证库，它可以用于在Python中验证和转换数据类型。它提供了一个简单和灵活的方式来定义和应用验证规则。

Cerberus使用一个名为schema的字典来定义验证规则，该字典可以包含多个字段和相应的验证要求。以下是一个使用Cerberus验证数据类型和转换的示例：

from cerberus import Validator

# 定义验证规则
schema = {
    'name': {'type': 'string', 'required': True},
    'age': {'type': 'integer', 'required': True},
    'email': {'type': 'string', 'required': False}
}

# 创建一个验证器对象
validator = Validator(schema)

# 需要验证的数据
data = {
    'name': 'John Doe',
    'age': '25',
    'email': 'john.doe@example.com'
}

# 进行验证
if validator.validate(data):
    # 所有数据类型验证都通过，可以进行后续操作
    # 可以使用validator.document获取转换后的数据
    # 或者可以使用data['name'], data['age'], data['email']获取验证通过的数据
    name = validator.document['name']
    age = validator.document['age']
    email = validator.document.get('email')
    
    # 打印验证后的数据类型
    print(type(name))  # <class 'str'>
    print(type(age))  # <class 'int'>
    print(type(email))  # <class 'str'>

    # 打印转换后的数据
    print(name)  # John Doe (str)
    print(age)  # 25 (int)
    print(email)  # john.doe@example.com (str)
else:
    # 验证失败，输出错误信息
    print(validator.errors)

在上面的示例中，我们首先定义了一个验证规则schema。其中，字段'name'要求必须为字符串类型并且必填，字段'age'要求必须为整数类型并且必填，字段'email'要求为字符串类型但是可选。

然后，我们将数据放入一个字典中，包含'name'、'age'和'email'字段。我们创建一个Validator对象，并使用该对象的validate方法对数据进行验证。

如果验证通过，我们可以通过validator.document获取转换后的数据，或者可以使用data['name']、data['age']和data['email']来获取验证通过的数据。在上述示例中，我们打印了转换后的数据和数据类型。

如果验证失败，我们可以使用validator.errors获取错误信息。

Cerberus还提供了其他功能，例如自定义验证规则、验证嵌套字典或列表等。您可以参考Cerberus的官方文档以了解更多信息。