Zec Data Parsing
v1.0.0
La biblioteca de declaración de esquemas y Zec Data Parsing está diseñada para brindar capacidades de definición y validación de esquemas a aplicaciones PHP.
composer require mohamed-amine-sayagh/zecA continuación se muestra un ejemplo de cómo utilizar la biblioteca Zec para definir y validar un esquema de perfil de usuario:
use function Zec Utils z ;
// Define the user profile schema
$ userProfileParser = z ()-> options ([
' name ' => z ()-> string ()-> min ( 3 )-> max ( 50 ), // Name must be a string between 3 and 50 characters
' age ' => z ()-> number ()-> min ( 18 ), // Age must be a number and at least 18
' email ' => z ()-> email (), // Email must be a valid email address
' address ' => z ()-> options ([
' street ' => z ()-> string (),
' city ' => z ()-> string ()
]),
' hobbies ' => z ()-> each ( z ()-> string ()), // Hobbies must be an array of strings
' metadata ' => z ()-> optional ()-> each ( z ()-> options ([ // Metadata is optional and must be an array of objects
' key ' => z ()-> string (), // Each object must have a key as a string
' value ' => z ()-> string () // Each object must have a value as a string
]))
]); // Parse and validate user data
$ userData = [
' name ' => ' Jane Doe ' ,
' age ' => 1 , // 1 is not a valid age
' email ' => ' jane.doe@examplecom ' , // missing dot
' address ' => [
' street ' => ' 123 Elm St ' ,
' city ' => 3 // city is not a string
],
' hobbies ' => [ ' photography ' , ' traveling ' , ' reading ' , 5 ], // 5 is not a string
' metadata ' => [
[ ' key ' => ' memberSince ' , ' value ' => ' 2019 ' ],
[ ' key ' => ' newsletter ' , ' value ' => ' true ' ]
]
];
try {
$ userProfileParser -> parseOrThrow ( $ userData ); // Throws an error
echo " User data is valid n" ;
} catch ( Zec ZecError $ e ) {
echo " User data is invalid: " ;
$ e -> log (); // Log the error
} User data is invalid: [
{
"parser": "min",
"value": 1,
"min": 18,
"message": "Invalid value",
"path": [
"age"
]
},
{
"parser": "email",
"value": "jane.doe@examplecom",
"message": "Invalid email address",
"path": [
"email"
]
},
{
"parser": "string",
"value": 5,
"message": "Invalid string value",
"path": [
"hobbies",
"3"
]
}
]
Versión actual: v1.0.0, Fecha de lanzamiento: 2024-10-01, Autor: Mohamed Amine SAYAGH, Notas de la versión: Versión inicial de la biblioteca de análisis de datos PHP de Zec., Enlace de versión: [Zec 1.0.0](
Nota: esta biblioteca está actualmente en desarrollo. La documentación oficial y más recursos estarán disponibles pronto.
Información del autor:
¡Estamos totalmente abiertos a la colaboración! Si está interesado en contribuir a la biblioteca de análisis de datos PHP, nos encantaría saber de usted. Ya sea a través de contribuciones de código, mejoras de documentación o sugerencias de funciones, sus comentarios son muy bienvenidos.
Para obtener más detalles, consulte nuestras pautas de contribución (enlace a pautas de contribución detalladas si están disponibles).
¡Esperamos construir una poderosa herramienta de análisis de datos con una vibrante comunidad de contribuyentes!
Defina y valide tipos de datos utilizando definiciones de esquema simples:
use function Zec Utils z ;
$ my_schema = z ()-> string ();
$ response_valid = $ my_schema -> parse ( " Hello, World! " ); // Returns Zec data object
$ value = $ response_valid -> value ; // Returns "Hello, World!"
$ response_invalid = $ my_schema -> parse ( 123 ); // Returns Zec data object
$ errors = $ response_invalid -> errors ; // Returns an array of ZecError object an exception extends classValide rápidamente los datos después del análisis:
$ is_valid = $ my_schema -> parse ( " Hello, World! " )-> isValid (); // Returns true
$ is_invalid = $ my_schema -> parse ( 123 )-> isValid (); // Returns falseManeje excepciones usando parse_or_throw para la validación de datos críticos:
try {
$ response = $ my_schema -> parseOrThrow ( 123 ); // Throws ZecError
} catch ( ZecError $ error ) {
$ error_message = $ error -> message ; // Returns "Invalid type: expected string, received integer"
$ error -> log (); // Logs the error
}Puede mejorar la definición del esquema incorporando opciones de validación adicionales. Esto permite un control más detallado sobre la conformidad de los datos en función de requisitos específicos.
use function Zec z ;
$ user_schema = z ()-> options ([
' name ' => z ()-> string ()-> min ( 3 )-> max ( 50 ),
' email ' => z ()-> email (),
' age ' => z ()-> number ()-> min ( 18 ),
' isActive ' => z ()-> boolean (),
' registrationDate ' => z ()-> date ()
]);
// Parsing a valid user object
$ valid_user = $ user_schema -> parse ([
' name ' => ' John Doe ' ,
' email ' => ' [email protected] ' ,
' age ' => 30 ,
' isActive ' => true ,
' registrationDate ' => ' 2021-01-01 '
]);
// Parsing an invalid user object
$ invalid_user = $ user_schema -> parse ([
' name ' => ' JD ' , // Too short
' email ' => ' john.doe@ ' , // Invalid email format
' age ' => 17 , // Below minimum age requirement
' isActive ' => ' yes ' , // Incorrect type (should be boolean)
' registrationDate ' => ' 01-01-2021 ' // Wrong date format
]);
// Handling validation results
if ( $ valid_user -> isValid ()) {
echo ' User is valid. ' ;
} else {
echo ' User is invalid. Errors: ' ;
var_dump ( $ valid_user -> errors ());
}
if ( $ invalid_user -> isValid ()) {
echo ' User is valid. ' ;
} else {
echo ' User is invalid. Errors: ' ;
var_dump ( $ invalid_user -> errors ());
}La biblioteca proporciona una amplia capacidad de configuración para la validación de datos, lo que permite a los usuarios definir reglas de validación complejas con mensajes y condiciones personalizados. A continuación se muestra un ejemplo de cómo configurar un esquema detallado para un campo de correo electrónico con reglas de validación específicas:
use function Zec z ;
// Define a configurable email schema
$ my_configurable_email_schema = z ()-> string ([
' message ' => ' Invalid string data '
])-> min ([
' min ' => 3 ,
' message ' => ' String data must be at least 3 characters long ' // Custom message
])-> max ([
' max ' => 10 ,
' message ' => ' String {{value}} must be at most ((max)) characters long ' // Custom message with value interpolation
]). email ([
' message ' => ' Invalid email ' ,
' domain ' => [ ' gmail.com ' , ' yahoo.com ' ] // Custom domain validation rules
]);
// Define a user schema using the configurable email schema
$ my_user = z ()-> options ([
' email ' => $ my_configurable_email_schema -> required ()
]);Este ejemplo demuestra la validación de una estructura de datos de usuario que incluye matrices anidadas, campos opcionales y tipos de unión, lo que muestra la capacidad de la biblioteca para manejar modelos de datos complejos y realistas.
use function Zec z ;
// Define a user schema with various data validation rules
$ user_parser = z ()-> options ([
' name ' => z ()-> required ()-> string ()-> min ( 3 )-> max ( 50 ),
' email ' => z ()-> url ([
' message ' => ' Invalid email address ' ,
' domain ' => [ ' gmail.com ' ]
]),
' age ' => z ()-> number (),
' friends ' => z ()-> each (
function ( $ user ) {
return $ user -> nullable ();
} // Each friend is a user object (nullable)
),
' password ' => z ()-> optional ()-> options ([
' password ' => z ()-> string (), // Path: 'password.password'
' confirm_password ' => z ()-> string (),
' created_at ' => z ()-> date (),
]),
' created_at ' => z ()-> date (),
' updated_at ' => z ()-> date (),
' document ' => z ()-> union ([
z ()-> options ([
' type ' => z ()-> enum ([ ' student ' ]),
' content ' => z ()-> options ([
' school ' => z ()-> string (),
' grade ' => z ()-> number (),
]),
]),
z ()-> options ([
' type ' => z ()-> enum ([ ' teacher ' ]),
' content ' => z ()-> options ([
' school ' => z ()-> string (),
' subject ' => z ()-> string (),
]),
]),
]) // Union type for document, can be student or teacher document
]);
// Parse a valid user object
$ user = $ user_parser -> parse ([
' name ' => ' John Doe ' ,
' email ' => ' [email protected] ' ,
' age ' => 25 ,
' friends ' => [
[
' name ' => ' Jane Doe ' ,
' email ' => ' [email protected] ' ,
' age ' => 30 ,
],
],
' password ' => [
' password ' => ' password ' ,
' confirm_password ' => ' password ' ,
' created_at ' => ' 2021-10-10 '
],
' created_at ' => ' 2021-10-10 ' ,
' updated_at ' => ' 2021-10-10 ' ,
' document ' => [
' type ' => ' student ' ,
' content ' => [
' school ' => ' School ' ,
' grade ' => 10 ,
]
]
]); // Returns a Zec object
// Validate the parsed data
if ( $ user -> isValid ()) {
echo ' User is valid. ' ;
var_dump ( $ user -> getValue ()); // Outputs the validated data
} else {
echo ' User is invalid. ' ;
var_dump ( $ user -> errors ()); // Outputs validation errors
} Para mejorar la flexibilidad y satisfacer necesidades de validación específicas, nuestra biblioteca permite a los usuarios definir métodos de análisis personalizados. Esta sección demuestra cómo crear un método de análisis size , que valida que el tamaño de una matriz, la longitud de una cadena o el valor de un número cumplan con un requisito específico.
El método size comprueba si:
Así es como puede implementar este analizador personalizado:
use function Zec z ;
use function Zec bundler ;
use Zec FIELD as FK ;
$ custom_size_parser = parser_build ()
-> name ( ' size ' )
-> prioritize ( ' string ' , ' number ' , ' array ' ) // Prioritize the parser for string, number, and array types
-> argument ( ' message ' , ' Invalid size ' , function ( Zec Zec $ z ) {
return $ z -> required ()-> string ();
}) // argument for custom message, default is 'Invalid size'
-> argument ( ' size ' , 0 , function ( Zec Zec $ z ) {
return $ z -> required ()-> number ();
}) // argument for size, default is 0
-> function ( function ( array $ args ): string | bool {
$ value = $ args [ ' value ' ];
$ expected_size = $ args [ ' size ' ];
$ message = $ args [ ' message ' ];
if ( is_array ( $ value )) {
$ actual_size = count ( $ value );
} elseif ( is_string ( $ value )) {
$ actual_size = strlen ( $ value );
} elseif ( is_numeric ( $ value )) {
$ actual_size = $ value ;
} else {
return $ message ?? ' Invalid data type ' ;
}
if ( $ actual_size === $ expected_size ) {
return true ;
}
return $ message ?? ' Invalid size ' ;
})-> priority ( 4 ); // priority of the parser, the default priority of parser is 10, parser with 5 as priority will override before parser with 10 as priority if they have the same parser name
-> build (); // Build the parser
bundler-> addParser ( $ custom_size_parser ); Ahora puede utilizar el método de analizador size personalizado en sus definiciones de esquema:
$ my_schema = z ()-> options ([
' username ' => z ()-> string ()-> size ( 5 ), // Username must be a string of length 5
' favorite_numbers ' => z ()-> array ()-> size ( 5 ), // Favorite numbers must be an array of length 5
' lucky_number ' => z ()-> number ()-> size ( 5 ), // Lucky number must be 5
]);
$ user_data = [
' username ' => ' admin ' ,
' favorite_numbers ' => [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ],
' lucky_number ' => 5
]; // Valid data
$ parsed_data = $ my_schema -> parse ( $ user_data ); // Returns a Zec object
// Validate the parsed data
if ( $ parsed_data -> isValid ()) { // Returns true if data is valid
echo ' All data is valid. ' ;
} else {
echo ' Data validation failed. Errors: ' ;
var_dump ( $ parsed_data -> errors ()); // Outputs validation errors
}Este proyecto tiene la licencia MIT; consulte el archivo LICENSE.md para obtener más detalles.
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