CerberusValidator()函数：数据验证的利器

CerberusValidator()函数是一个用于数据验证的工具，旨在帮助开发人员确保输入数据的有效性。它提供了一个简单且易于使用的方式来定义和执行数据验证规则。下面将详细介绍该函数的使用方法，并提供一个使用例子来说明其用法和功能。

CerberusValidator()函数的语法如下：

def CerberusValidator(data, schema):
    # 验证规则的定义和执行
    ...
    return result

该函数接受两个参数：data和schema。其中，data是待验证的数据，可以是任何类型的数据结构，如字典、列表等；schema是一个包含验证规则的字典，用于定义数据应满足的要求。

下面是一个具体的使用例子，以验证用户注册信息的有效性为例：

def CerberusValidator(data, schema):
    if not isinstance(data, dict):
        raise ValueError("Data should be a dictionary")

    for key, value in schema.items():
        if key not in data:
            raise ValueError(f"Missing key: {key}")

        if not value(data[key]):
            raise ValueError(f"Invalid value for key: {key}")

    return True

上面的例子中，我们首先判断data是否为字典类型，如果不是则抛出异常。然后遍历schema中的每一个键值对，以验证data中对应的键值对是否符合要求。如果存在缺失的键或值不符合要求，同样抛出异常。最后，如果所有验证都通过，则返回True。

下面是一个实际应用该函数的例子：

data = {
    "username": "abc123",
    "password": "123456",
    "email": "abc@example.com",
    "age": 20
}

schema = {
    "username": lambda x: isinstance(x, str) and len(x) >= 6,
    "password": lambda x: isinstance(x, str) and len(x) >= 6,
    "email": lambda x: "@" in x,
    "age": lambda x: isinstance(x, int) and x >= 18 and x <= 99
}

try:
    result = CerberusValidator(data, schema)
    print("Data is valid")
except ValueError as e:
    print(f"Data is invalid: {str(e)}")

在上面的例子中，我们定义了一个用户注册的数据字典data，以及一个验证规则的字典schema。通过调用CerberusValidator()函数，将data和schema作为参数传入，即可进行数据验证。

在这个例子中，我们的验证规则要求username和password的长度都大于等于6，email中必须包含"@"符号，age必须是18到99之间的整数。如果数据符合要求，打印"Data is valid"；否则，打印"Data is invalid"，并提示具体的错误信息。

通过以上的例子，我们可以看到，CerberusValidator()函数提供了一种简单且灵活的方式来定义和执行数据验证规则。它可以帮助开发人员确保输入数据的有效性，提高代码的可靠性和安全性。