Создание системы валидации с использованием наследования
В этом шаге мы создадим практическую систему валидации с использованием наследования. Наследование - это мощная концепция в программировании, которая позволяет создавать новые классы на основе существующих. Таким образом, вы можете повторно использовать код и создавать более организованные и модульные программы. Создав эту систему валидации, вы увидите, как наследование можно использовать для создания переиспользуемых компонентов кода, которые можно комбинировать различными способами.
Создание базового класса валидатора
Сначала нам нужно создать базовый класс для наших валидаторов. Для этого создадим новый файл в WebIDE. Вот как вы можете сделать это: кликните на "File" > "New File", или вы можете использовать сочетание клавиш. После открытия нового файла назовите его validate.py.
Теперь добавим некоторый код в этот файл, чтобы создать базовый класс Validator. Этот класс будет служить основой для всех наших других валидаторов.
## validate.py
class Validator:
@classmethod
def check(cls, value):
return value
В этом коде мы определили класс Validator с методом check. Метод check принимает значение в качестве аргумента и просто возвращает его без изменений. Декоратор @classmethod используется, чтобы сделать этот метод методом класса. Это означает, что мы можем вызывать этот метод на самом классе, не создавая экземпляр класса.
Добавление валидаторов типов
Далее мы добавим несколько валидаторов, которые проверяют тип значения. Эти валидаторы будут наследовать от класса Validator, который мы только что создали. Вернитесь к файлу validate.py и добавьте следующий код:
class Typed(Validator):
expected_type = object
@classmethod
def check(cls, value):
if not isinstance(value, cls.expected_type):
raise TypeError(f'Expected {cls.expected_type}')
return super().check(value)
class Integer(Typed):
expected_type = int
class Float(Typed):
expected_type = float
class String(Typed):
expected_type = str
Класс Typed является подклассом Validator. Он имеет атрибут expected_type, который изначально установлен на object. Метод check в классе Typed проверяет, является ли данное значение ожидаемого типа. Если это не так, он вызывает исключение TypeError. Если тип правильный, он вызывает метод check родительского класса с помощью super().check(value).
Классы Integer, Float и String наследуются от Typed и указывают точный тип, который они должны проверять. Например, класс Integer проверяет, является ли значение целым числом.
Тестирование валидаторов типов
Теперь, когда мы создали наши валидаторы типов, давайте протестируем их. Откройте новый терминал и запустите интерпретатор Python, выполнив следующую команду:
python3
После запуска интерпретатора Python мы можем импортировать и протестировать наши валидаторы. Вот некоторый код для их тестирования:
from validate import Integer, String
Integer.check(10) ## Should return 10
try:
Integer.check('10') ## Should raise TypeError
except TypeError as e:
print(f"Error: {e}")
String.check('10') ## Should return '10'
При выполнении этого кода вы должны увидеть что-то вроде этого:
10
Error: Expected <class 'int'>
'10'
Мы также можем использовать эти валидаторы в функции. Давайте попробуем это:
def add(x, y):
Integer.check(x)
Integer.check(y)
return x + y
add(2, 2) ## Should return 4
try:
add('2', '3') ## Should raise TypeError
except TypeError as e:
print(f"Error: {e}")
При выполнении этого кода вы должны увидеть:
4
Error: Expected <class 'int'>
Добавление валидаторов значений
До сих пор мы создали валидаторы, которые проверяют тип значения. Теперь добавим несколько валидаторов, которые проверяют само значение, а не его тип. Вернитесь к файлу validate.py и добавьте следующий код:
class Positive(Validator):
@classmethod
def check(cls, value):
if value < 0:
raise ValueError('Expected >= 0')
return super().check(value)
class NonEmpty(Validator):
@classmethod
def check(cls, value):
if len(value) == 0:
raise ValueError('Must be non-empty')
return super().check(value)
Валидатор Positive проверяет, является ли значение неотрицательным. Если значение меньше 0, он вызывает исключение ValueError. Валидатор NonEmpty проверяет, имеет ли значение ненулевую длину. Если длина равна 0, он вызывает исключение ValueError.
Компоновка валидаторов с использованием множественного наследования
Теперь мы объединим наши валидаторы с использованием множественного наследования. Множественное наследование позволяет классу наследовать от более чем одного родительского класса. Вернитесь к файлу validate.py и добавьте следующий код:
class PositiveInteger(Integer, Positive):
pass
class PositiveFloat(Float, Positive):
pass
class NonEmptyString(String, NonEmpty):
pass
Эти новые классы объединяют проверку типа и проверку значения. Например, класс PositiveInteger проверяет, что значение является целым числом и неотрицательным. Здесь порядок наследования имеет значение. Валидаторы проверяются в порядке, указанном в определении класса.
Тестирование составных валидаторов
Давайте протестируем наши составные валидаторы. В интерпретаторе Python выполните следующий код:
from validate import PositiveInteger, PositiveFloat, NonEmptyString
PositiveInteger.check(10) ## Should return 10
try:
PositiveInteger.check('10') ## Should raise TypeError
except TypeError as e:
print(f"Error: {e}")
try:
PositiveInteger.check(-10) ## Should raise ValueError
except ValueError as e:
print(f"Error: {e}")
NonEmptyString.check('hello') ## Should return 'hello'
try:
NonEmptyString.check('') ## Should raise ValueError
except ValueError as e:
print(f"Error: {e}")
При выполнении этого кода вы должны увидеть:
10
Error: Expected <class 'int'>
Error: Expected >= 0
'hello'
Error: Must be non-empty
Это показывает, как мы можем комбинировать валидаторы, чтобы создать более сложные правила валидации.
После завершения тестирования вы можете выйти из интерпретатора Python, выполнив следующую команду:
exit()
