Как проверять валидность JSON данных в современных промышленных условиях?

Для проверки валидности JSON-данных в современных промышленных условиях можно использовать валидацию по JSON-схеме. 1 Этот подход позволяет убедиться, что документы JSON соответствуют определённым ограничениям, таким как типы данных, обязательные свойства и диапазоны значений. 1

Процесс валидации включает несколько шагов: 1

1. Определение структуры. 1 Нужно определить, будут ли данные в основном объектом, массивом или простым типом. 1
2. Определение свойств. 1 Для каждого элемента данных нужно указать тип и любые ограничения или дополнительные требования. 1
3. Указание обязательных полей. 1 Нужно отметить, какие поля обязательны, чтобы не пропустить важные данные. 1
4. Выбор инструмента или библиотеки для валидации. 1 Можно использовать онлайн-валидаторы или библиотеки для языков программирования, например Ajv для JavaScript, JSON schema для Python. 15
5. Проверка JSON-данных. 1 Нужно подготовить данные для валидации, убедившись, что они соответствуют структуре и правилам, определённым в схеме. 1
6. Интерпретация результатов валидации. 1 Если есть ошибки, обычно указывается, какая часть данных JSON не соответствует схеме и почему. 1
7. Коррекция схемы и повторная валидация. 1 На основе результатов валидации и любых изменений в требованиях к данным нужно внести необходимые корректировки в схему. 1

Для валидации JSON-схем также можно использовать библиотеки, такие как RestAssured, Everit JSON Schema и JSONAssert. 3