clojure实战--schema for clojure

谭献
2023-12-01

Schema for Clojure Data Shape

Declaration and Validation


1.何为schema

schema是描述数据形式的一种clojure数据结构,可用于文件、校验函数和数据。

下面举个例子让大家对schema有个总体认识.

例:

(ns schema-examples

(:require [schema.core :as s]))

(def  s-type s/Str)

(s/validate  s-type  "123")  ;; Success!

(s/validate  s-type  123)   ;; Exception -- Value does not match schema:...


2.schema在clojure中的使用

(1)project.clj的:dependencies中添加“[prismatic/schema "0.3.1"]”包。

(2)在命名空间的:require中加入“[schema.core :as s]”。


3.定义数据类型

(1)支持java所定义的所有数据类型(包括基本数据类型和复杂数结构),schema封装了好多Java的数据类型,如Int Str等。[详见](http://prismatic.github.io/schema/schema.core.html)

例:(def data long)

(def map-shape java.util.Map)

(2)支持schema.core定义的数据类型

例:(def s-data s/Int)

(def s-str s/Str)

(def s-keyword s/Keyword)

(3)支持自定义数据类型

例:

(def Data

  {:a {:b s/Str

      :c s/Int}

  :d [{:e s/Keyword

       :f [s/Num]}]})

(4)可以利用schema提供的工具函数来定义类型

例:

定义一个数据必须是奇数且为长整形的:

(def OddLong (s/both long (s/pred odd? 'odd?)))

(都不用你再写一个检查函数了,很方便啊,有木有!!)

(5)对于Map的schema,在定义的时候还可以设定可选项

如:

(def FancyMap

 {(s/optional-key :foo) s/Keyword

   s/Str s/Str})

(s/validate FancyMap {"a" "b"})

(s/validate FancyMap {:foo :f "c" "d" "e" "f"})

注意:key 和 value应该是成对出现或消失的。

(s/validate FancyMap {:foo "c" "d" "e" "f"})  ;; Exception -- Value does not match schema:...

(6)你可以用s/validate函数来检测你定义的数据是否满足你定义的类型。还可以用s/explain函数来检查某个类型的定义。

如:

(s/validate FancyMap {"a" "b"})

(s/explain FancyMap)


4.定义变量

可以用schema.core中的def来定义一个变量, 如:

(s/def foo :- long 2)

要求用于变量初始化的值必须满足定义的schema.


5.定义函数

schema.core中封装了好多函数, 我们可以利用s/defn或s/fn来定义我们的函数,和用clojure的defn是一样样的.

例:

(s/defn deposite :- (s/maybe s/Int)

 [order-id :- (s/maybe s/Int) pay-type :- s/Str]

 ...)

   (1)如果想要对函数做类型检查,必须使用schema中封装的defn 或 fn来定义函数。这是执行类型检查的基础,但是是否进行类型检查,还有“开关”进行控制。

   (2)参数和返回值:可以用":-"符号来指定一个参数和返回值的类型(可以是自定义类型)。

   (3)如果数据可能为nil时,可以用maybe函数来修饰。

   (4)如果想要对某个函数或者多个函数进行类型检查,可以用with-fn-validation来执行这些函数。如:

(s/with-fn-validation

(deposite 1 "yidong")

(function2 ...)

(function3 ...))

      * 这个相当于类型检查的“开关”,在测试代码中非常有用。我们可以在测试的时候开启类型检查。而发布的时候则不需要开启。

   (5)如果想要一个函数总是执行类型检查,可以使用“^:always-validate”。如:

(s/defn ^:always-validate finish-order :- Map

 [order-id :- s/Int pay-type :- s/Str pay-result :- s/Bool]

       *对于那些和用户输入相关的函数,可以使用该方法。


6.schema的好处:

(1)可自定义数据类型。

(2)可自由控制检测开关。

         比如,可在测试时打开类型检测,发布时关闭.

(3)明确输入输出, 提高代码可读性。

         不需要为函数参数和返回值写一堆注释:注释和代码不同步,自然语言描述的不明确、不一致,在每个使用该数据的地方都要写一次注释.


7.schema的不足:

(1)不能对数组的个数做限定,如果想定义只有两个元素的数组"[Long Long]".

个人想法:这不能算是不足,因为schema主要是做类型检测的,不是编译器。

(2)不能定义某些复杂的类型,如想要给下面的数据结构定义一个类型:

[[1 1.0] [2 2.0]]

你可能会定义成:

(def a [[s/Int double]])

结果运行(s/validate a [[1 1.0] [2 2.0]])出错.

定义成[[s/Num]]则运行正常.

个人想法:数组中存放的元素的类型应该是一致的(C/C++/JAVA等语言中,数组中元素的类型不都是一致的么?), 你可以把它们封装在一个map或者类里,再来定义。


8.schema支持的clojure版本。

文档上说是1.5.1 and 1.6.x,实际测试发现1.7.0-alpha也支持。

*还支持ClojureScript(有需要的时候再研究,欢迎大家补充).



以上是根据个人实践和查阅资料所总结出来的, 有不足或者错误之处,请大家补充和指正.


 类似资料: