原文：https://www.cnblogs.com/ChangAn223/p/11234348.html
作者：长安223
1. JSON Schema简介
JSON Schema是基于JSON格式，用于定义JSON数据结构以及校验JSON数据内容。JSON Schema官网地址：http://json-schema.org/
要想完全理解的JSON Schema，我们首先需要了解JSON Schema中关键字的含义和作用。JSON Schema中比较常见的关键字如下：
| 关键字 | 描述 |
|---|---|
| $schema | 表示该JSON Schema文件遵循的规范 |
| title | 为该JSON Schema文件提供一个标题 |
| description | 关于该JSON Schema文件的描述信息 |
| type | 表示待校验元素的类型（例如，最外层的type表示待校验的是一个JSON对象，内层type分别表示待校验的元素类型为，整数，字符串，数字） |
| properties | 定义待校验的JSON对象中，各个key-value对中value的限制条件 |
| requiredv | 定义待校验的JSON对象中，必须存在的key |
| minimum | 用于约束取值范围，表示取值范围应该大于或等于minimum |
| exclusiveMinimum | 如果minimum和exclusiveMinimum同时存在，且exclusiveMinimum的值为true，则表示取值范围只能大于minimum |
| maximum | 用于约束取值范围，表示取值范围应该小于或等于maximum |
| exclusiveMaximum | 如果maximum和exclusiveMaximum同时存在，且exclusiveMaximum的值为true，则表示取值范围只能小于maximum |
| multipleOf | 用于约束取值，表示取值必须能够被multipleOf所指定的值整除 |
| maxLength | 字符串类型数据的最大长度 |
| minLength | 字符串类型数据的最小长度 |
| pattern | 使用正则表达式约束字符串类型数据 |
2. JSON Schema关键字详解
例一：涉及的关键字（$schema、title、description、type、properties、required）
完整的python代码：
# 导入验证器
from jsonschema import validate
# 编写schema：
my_schema = {
"$schema": "http://json-schema.org/draft-04/schema#",
"title": "TestInfo",
"description": "some information about test",
"type": "object",
"properties": {
"name": {
"description": "Name of the test",
"type": "string"
},
"age": {
"description": "age of test",
"type": "integer"
}
},
"required": [
"name", "age"
]
}
# json数据：
json_data = {
"name": "python",
"age": 25
}
# 验证：
validate(instance=json_data, schema=my_schema)
validate() 函数将首先验证所提供的模式本身是否有效，因为不这样做会导致不太明显的错误消息，并以不太明显或一致的方式失败。然后再验证json数据。
如果JSON数据实例是无效的，则抛出 jsonschema.exceptions.ValidationError 异常
如果schema模式本身是无效的，则抛出 jsonschema.exceptions.SchemaError 异常
2.1 $schema
该关键字用于指定JSON Schema版本信息，例一中指定的版本为：draft-04。该关键字是可以省略的，当前最新版本为draft-07。注意：该关键字的值必须使用官方提供的值，不能自己随便写。
2.2 title和description
这两个关键字都是用来描述对应的JSON元素的，唯一的区别在于，title相对来说，更加简洁，而description更加倾向于详细描述相关信息。当然了，这两个关键字都是可以省略的。我们看到例一中最外层的title和description是对待校验JSON对象的描述，而其中，name元素之下的description其实是对待校验JSON对象的一级key（name）的描述，当然，你也可以对name增加title信息。
2.3 type
该关键字用于限定待校验JSON元素所属的数据类型，例一中最外层的type关键字值为object，即表示待校验JSON数据为一个JSON对象，而name下的type关键字值为string，即表示待校验JSON对象中的一级key（name）的数据类型为string。那么，按照这个要求，下面这个JSON数据是符合要求的。
{
"name": "hello first blog"
}
而，下面这个JSON数据是不符合要求的，因为name的类型为integer或者number，而不是string。
{
"name": 520
}
3 type常见取值
那么，type又有哪些取值呢？当type取值为string类型的时候，是否还可以添加其他一些附加限制条件呢？我们接下来会按照type的不同取值一点点分析涉及到的关键字含义及用法。首先，我们来看一下，type常见的取值。具体如下：
| type取值 | 对应的python数据类型 |
|---|---|
| object | Object |
| array | List |
| integer | int |
| number | float或int |
| null | None |
| boolean | .Boolean |
| string | String |
在上表中，我们采用了和Java数据类型对比分析的形式给出了type的常见取值，接下来，我们会分析当type为不同取值时，可能涉及的关键字含义和用法。
3.1 当type取值为object时
涉及的关键字：properties、required、minProperties、maxProperties、propertyNames、dependencies、patternProperties、additionalProperties
properties
该关键字的值是一个对象。
用于指定JSON对象中的各种不同key应该满足的校验逻辑，如果待校验JSON对象中所有值都能够通过该关键字值中定义的对应key的校验逻辑，每个key对应的值，都是一个JSON Schema，则待校验JSON对象通过校验。从这里，我们可以看到，只要待校验JSON对象的所有key分别都通过对应的JSON Schema的校验检测，这个对象才算是通过校验。
另外，需要注意的是，省略该关键字和该关键字的值为空对象，具有相同效果。例如：
"properties": {
"id": {
"description": "The unique identifier for a book",
"type": "integer",
"minimum": 1
},
"price": {
"type": "number",
"minimum": 0,
"exclusiveMinimum": true
}
}
required
该关键字的值是一个数组，而数组中的元素必须是字符串，而且必须是唯一的。
该关键字限制了JSON对象中必须包含哪些一级key。如果一个JSON对象中含有required关键字所指定的所有一级key，则该JSON对象能够通过校验。
另外，需要注意的是，省略该关键字和该关键字的值为空数组，具有相同效果。例如：
"required": [
"id",
"name",
"price"
]
minProperties、maxProperties
这两个关键字的值都是非负整数。
指定了待校验JSON对象中一级key的个数限制，minProperties指定了待校验JSON对象可以接受的最少一级key的个数，而maxProperties指定了待校验JSON对象可以接受的最多一级key的个数。
另外，需要注意的是，省略minProperties关键字和该关键字的值为0，具有相同效果。而，如果省略maxProperties关键字则表示对一级key的最大个数没有限制。例如，如果限制一个JSON对象的一级key的最大个数为5，最小个数为1，则JSON Schema如下：
"minProperties": 1,
"maxProperties": 5
propertyNames
注意：该关键字，官方说明中支持，但是，有可能你使用的平台或者第三方工具不支持哦。所以，使用需谨慎。
该关键字的值是一个有效的JSON Schema。
如果待校验JSON对象中的每个一级key都能通过该关键字指定的JSON Schema的校验，那么才认为待校验的JSON对象通过校验。注意，待校验JSON对象的一级key都是string类型。
另外，需要注意的是，省略该关键字和该关键字的值为空JSON Schema，具有相同效果。
patternProperties
该关键字的值是一个JSON对象，该JSON对象的每一个一级key都是一个正则表达式，value都是一个JSON Schema。
只有待校验JSON对象中的一级key，通过与之匹配的patternProperties中的一级正则表达式，对应的JSON Schema的校验，才算通过校验。例如，如果patternProperties对应的值如下：
"patternProperties": {
"^a": {
"type": "number"
},
"^b": {
"type": "string"
}
}
上面的JSON Schema表示，待校验JSON对象中，所有以a开头的一级key的value都必须是number，所有以b开头的一级key的value都必须是string。
additionalProperties
该关键字的值是一个JSON Schema。
如果待校验JSON对象中存在，既没有在properties中被定义，又没有在patternProperties中被定义，那么这些一级key必须通过additionalProperties的校验。
dependencies
待定。。。
完整示例：
{
"type": "object",
"properties": {
"id": {
"description": "The unique identifier for a book",
"type": "integer",
"minimum": 1
},
"price": {
"type": "number",
"minimum": 0,
"exclusiveMinimum": true
}
},
"patternProperties": {
"^a": {
"type": "number"
},
"^b": {
"type": "string"
}
},
"additionalProperties": {
"type": "number"
},
"minProperties": 1,
"maxProperties": 5,
"required": [
"id",
"name",
"price"
]
}
3.2 当type取值为array时
涉及的关键字：items、additionalItems、minItems、maxItems、uniqueItems、contains
items
该关键字的值是一个有效的JSON Schema或者一组有效的JSON Schema。
当该关键字的值是一个有效的JSON Schema时，只有待校验JSON数组中的所有元素均通过校验，整个数组才算通过校验。例如，如果items关键字的具体定义如下：
{
"type": "array",
"items": {
"type": "string",
"minLength": 5
}
}
上面的JSON Schema的意思是，待校验JSON数组的元素都是string类型，且最小可接受长度是5。那么下面这个JSON数组明显是符合要求的，具体内容如下：
["myhome", "green"]
那么下面这个JSON数据则是不符合要求，因为第一个元素的长度小于5，具体内容如下：
["home", "green"]
当该关键字的值是一组有效的JSON Schema时，只有待校验JSON数组的所有元素通过items的值中对应位置上的JSON Schema的校验，那么，整个待校验JSON数组才算通过校验。
这里需要注意的是，如果items定义的有效的JSON Schema的数量和待校验JSON数组中元素的数量不一致，那么就要采用“取小原则”。即，如果items定义了3个JSON Schema，但是待校验JSON数组只有2个元素，这时，只要待校验JSON数组的前两个元素能够分别通过items中的前两个JSON Schema的校验，那么，我们认为待校验JSON数组通过了校验。而，如果待校验JSON数组有4个元素，这时，只要待校验JSON数组的前三个元素能够通过items中对应的JSON Schema的校验，我们就认为待校验JSON数组通过了校验。
例如，如果items的值如下：
{
"type": "array",
"items": [
{
"type": "string",
"minLength": 5
},
{
"type": "number",
"minimum": 10
},
{
"type": "string"
}
]
}
上面的JSON Schema指出了待校验JSON数组应该满足的条件，数组的第一个元素是string类型，且最小可接受长度为5，数组的第二个元素是number类型，最小可接受的值为10，数组的第三个元素是string类型。那么下面这两个JSON数组明显是符合要求的，具体内容如下：
["green", 10, "good"]
["helloworld", 11]
下面这两个JSON数组却是不符合要求的，具体内容如下：
["green", 9, "good"]
["good", 12]
additionalItems
该关键字的值是一个有效的JSON Schema。
需要注意的是，该关键字只有在items关键字的值为一组有效的JSON Schema的时候，才可以使用，用于规定超出items中JSON Schema总数量之外的待校验JSON数组中的剩余的元素应该满足的校验逻辑。当然了，只有这些剩余的所有元素都满足additionalItems的要求时，待校验JSON数组才算通过校验。
其实，你可以这么理解，当items的值为一组有效的JOSN Schema的时候，一般可以和additionalItems关键字组合使用，items用于规定对应位置上应该满足的校验逻辑，而additionalItems用于规定超出items校验范围的所有剩余元素应该满足的条件。如果二者同时存在，那么只有待校验JSON数组同时通过二者的校验，才算真正地通过校验。
另外，需要注意的是，如果items只是一个有效的JSON Schema，那么就不能使用additionalItems，原因也很简单，因为items为一个有效的JSON Schema的时候，其规定了待校验JSON数组所有元素应该满足的校验逻辑。additionalItems已经没有用武之地了。
最后，同样强调一下，省略该关键字和该关键字的值为空JSON Schema，具有相同效果。
如果一个additionalItems的值如下：
{
"type": "array",
"items": [
{
"type": "string",
"minLength": 5
},
{
"type": "number",
"minimum": 10
}
],
"additionalItems": {
"type": "string",
"minLength": 2
}
}
上面的JSON Schema的意思是，待校验JSON数组第一个元素是string类型，且可接受的最短长度为5个字符，第二个元素是number类型，且可接受的最小值为10，剩余的其他元素是string类型，且可接受的最短长度为2。那么，下面三个JSON数组是能够通过校验的，具体内容如下：
["green", 10, "good"]
["green", 11]
["green", 10, "good", "ok"]
下面JSON数组是无法通过校验的，具体内容如下：
["green", 10, "a"]
["green", 10, "ok", 2]
minItems、maxItems
这两个关键字的值都是非负整数。
指定了待校验JSON数组中元素的个数限制，minItems指定了待校验JSON数组可以接受的最少元素个数，而maxItems指定了待校验JSON数组可以接受的最多元素个数。
另外，需要注意的是，省略minItems关键字和该关键字的值为0，具有相同效果。而，如果省略maxItems关键字则表示对元素的最大个数没有限制。例如，如果限制一个JSON数组的元素的最大个数为5，最小个数为1，则JSON Schema如下：
"minItems": 1,
"maxItems": 5
uniqueItems
该关键字的值是一个布尔值，即boolean（true、false）。
当该关键字的值为true时，只有待校验JSON数组中的所有元素都具有唯一性时，才能通过校验。当该关键字的值为false时，任何待校验JSON数组都能通过校验。
另外，需要注意的是，省略该关键字和该关键字的值为false时，具有相同的效果。例如：
"uniqueItems": true
contains
注意：该关键字，官方说明中支持，但是，有可能你使用的平台或者第三方工具不支持哦。所以，使用需谨慎。
该关键字的值是一个有效的JSON Schema。
只有待校验JSON数组中至少有一个元素能够通过该关键字指定的JSON Schema的校验，整个数组才算通过校验。
另外，需要注意的是，省略该关键字和该关键字的值为空JSON Schema具有相同效果。
完整示例：
{
"type": "array",
"items": [
{
"type": "string",
"minLength": 5
},
{
"type": "number",
"minimum": 10
}
],
"additionalItems": {
"type": "string",
"minLength": 2
},
"minItems": 1,
"maxItems": 5,
"uniqueItems": true
}
3.3 当type取值为integer或number时
涉及的关键字：multipleOf、maximum、exclusiveMaximum、minimum、exclusiveMinimum
我们首先来回顾一下integer和number的区别，integer相当于python中的int类型，而number相当于python中的int或float类型。
multipleOf
该关键字的值是一个大于0的number，即可以是大于0的int，也可以是大于0的float。
只有待校验的值能够被该关键字的值整除，才算通过校验。
如果含有该关键字的JSON Schema如下：
{
"type": "integer",
"multipleOf": 2
}
那么，2、4、6都是可以通过校验的，但是，3、5、7都是无法通过校验的，当然了，2.0、4.0也是无法通过校验的，但是，并不是因为multipleOf关键字，而是因为type关键字。
如果含有multipleOf关键字的JSON Schema如下：
{
"type": "number",
"multipleOf": 2.0
}
那么，2、2.0、4、4.0都是可以通过校验的，但是，3、3.0、3、3.0都是无法通过校验的。
另外，需要注意的是，省略该关键字则不对待校验数值进行该项校验。
maximum
该关键字的值是一个number，即可以是int，也可以是float。
该关键字规定了待校验元素可以通过校验的最大值。即传入的值必须小于maximum。
省略该关键字，即表示对待校验元素的最大值没有要求。
exclusiveMaximum
该关键字的值是一个number。
该关键字和maximum一样，规定了待校验元素可以通过校验的最大值，不同的是待校验元素可以等于exclusiveMaximum指定的值。即比maximum多了一个他自身这个边界值
例如：
{
"type": "number",
# 设定 maximum 为12.3 则传入值必须小于12.3
# "maximum": 12.3,
# 设定 exclusiveMaximum为12.3 则传入值是小于等于12.3
"exclusiveMaximum": 12.3
}
minimum、exclusiveMinimum
minimum、exclusiveMinimum关键字的用法和含义与maximum、exclusiveMaximum相似。唯一的区别在于，一个约束了待校验元素的最小值，一个约束了待校验元素的最大值。这里就不展开解释了。
完整示例：
{
"type": "number",
"multipleOf": 0.5,
# "maximum": 12.5,
"exclusiveMaximum": 12.5,
# "minimum": 2.5,
"exclusiveMinimum": 2.5
}
3.4 当type取值为string时
涉及的关键字：maxLength、minLength、pattern、format
maxLength
该关键字的值是一个非负整数。
该关键字规定了待校验JSON元素可以通过校验的最大长度，即待校验JSON元素的最大长度必须小于或者等于该关键字的值。
另外，需要注意的是，如果省略该关键字则表示对待校验元素的最大长度没有限制。
minLength
该关键字的值是一个非负整数。
该关键字规定了待校验JSON元素可以通过校验的最小长度，即待校验JSON元素的最小长度必须大于或者等于该关键字的值。
另外，需要注意的是，如果省略该关键字和该关键字的值为0，具有相同效果。
pattern
该关键字的值是一个正则表达式。
只有待校验JSON元素符合该关键字指定的正则表达式，才算通过校验。
format
该关键字的值可以是以下取值：
date、date-time（时间格式）、email（邮件格式）、hostname（网站地址格式）、ipv4、ipv6、uri等等。
{
"type": "string",
"format": "email"
}
使用format关键字时，在实例化validator时必须给它传format_checker参数,fromat_checker参数的值即使各种版本的JSON模式规范的验证器类，如：
Draft 7
Draft 6
Draft 4
Draft 3
当你实例化validator时,如果没有给它传format_checker参数, jsonschema是不会自动校验schema中的format关键字的.因此,你需要做以下步骤:
1.额外导入JSON Schema某个版本的模式规范如：from jsonschema import draft7_format_checker
2.实例化validator时传入：validate(instance=json_data, schema=my_schema, format_checker=draft7_format_checker)
3.5 全类型可用
即不局限于某个type，涉及的关键字：enum、const、allOf、anyOf、oneOf、not、default
enum
该关键字的值是一个数组，该数组至少要有一个元素，且数组内的每一个元素都是唯一的。
如果待校验的JSON元素和数组中的某一个元素相同，则通过校验。否则，无法通过校验。
注意，该数组中的元素值可以是任何值，包括null。省略该关键字则表示无须对待校验元素进行该项校验。例如：
{
"type": "number",
"enum": [2, 3, null, "hello"]
}
const
该关键字的值可以是任何值，包括null。
如果待校验的JSON元素的值和该关键字指定的值相同，则通过校验。否则，无法通过校验。
省略该关键字则表示无须对待校验元素进行该项校验。
注意，该关键字部分第三方工具，并不支持。
allOf
该关键字的值是一个非空数组，数组里面的每个元素都必须是一个有效的JSON Schema。
只有待校验JSON元素通过数组中所有的JSON Schema校验，才算真正通过校验。
anyOf
该关键字的值是一个非空数组，数组里面的每个元素都必须是一个有效的JSON Schema。
如果待校验JSON元素能够通过数组中的任何一个JSON Schema校验，就算通过校验。
oneOf
该关键字的值是一个非空数组，数组里面的每个元素都必须是一个有效的JSON Schema。
如果待校验JSON元素能且只能通过数组中的某一个JSON Schema校验，才算真正通过校验。不能通过任何一个校验和能通过两个及以上的校验，都不算真正通过校验。
not
该关键字的值是一个JSON Schema。
只有待校验JSON元素不能通过该关键字指定的JSON Schema校验的时候，待校验元素才算通过校验。
default
该关键字的值是没有任何要求的。
该关键字常常用来指定待校验JSON元素的默认值，当然，这个默认值最好是符合要求的，即能够通过相应的JSON Schema的校验。
另外，需要注意的是，该关键字除了提示作用外，并不会产生任何实质性的影响。
3.6 再说type关键字
需要特别注意的是，type关键字的值可以是一个string，也可以是一个数组。
如果type的值是一个string，则其值只能是以下几种：null、boolean、object、array、number、string、integer。
如果type的值是一个数组，则数组中的元素都必须是string，且其取值依旧被限定为以上几种。只要带校验JSON元素是其中的一种，则通过校验。
4 JSON Schema比较复杂的示例：
from jsonschema import validate, draft7_format_checker
from jsonschema.exceptions import SchemaError, ValidationError
schema = {
"$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
"title": "book info",
"description": "some information about book",
"type": "object",
"properties": {
"id": {
"description": "The unique identifier for a book",
"type": "integer",
"minimum": 1
},
"name": {
"description": "book name",
"type": "string",
"minLength": 3,
"maxLength": 30
},
"info": {
"description": "simple information about book",
"type": "string",
"minLength": 10,
"maxLength": 60
},
"price": {
"description": "book price",
"type": "number",
"multipleOf": 0.5,
# 这里没有取等，5.0<price<99999.0
"minimum": 5.0,
"maximum": 99999.0,
# 若使用下面这两个关键字则 5.0<=price<=99999.0
# "exclusiveMinimum": 5.0,
# "exclusiveMaximum": 99999.0
},
"tags": {
"type": "array",
"items": [
{
"type": "string",
"minLength": 2,
"macLength": 8
},
{
"type": "number",
"minimum": 1.0
}
],
"additonalItems": {
"type": "string",
"miniLength": 2
},
"miniItems": 1,
"maxItems": 5,
"uniqueItems": True
},
"date": {
"description": "书籍出版日期",
"type": "string",
"format": "date",
},
"bookcoding": {
"description": "书籍编码",
"type": "string",
"pattern": "^[A-Z]+[a-zA-Z0-9]{12}$"
},
"other": {
"description": "其他信息",
"type": "object",
"properties": {
"info1": {
"type": "string"
},
"info2": {
"type": "string"
}
}
}
},
"minProperties": 3,
"maxProperties": 7,
"required": [
"id", "name", "info", "price"
]
}
json_data = {
"id": 1,
"name": "jarvis手册",
"info": "贾维斯平台使用手册1",
"price": 5.5,
"tags": ["jar"],
"date": "2019-5-25",
"other": {
"info1": "1111",
"info2": "222"
}
}
try:
validate(instance=json_data, schema=schema, format_checker=draft7_format_checker)
except SchemaError as e:
print("验证模式schema出错：
出错位置：{}
提示信息：{}".format(" --> ".join([i for i in e.path]), e.message))
except ValidationError as e:
print("json数据不符合schema规定：
出错字段：{}
提示信息：{}".format(" --> ".join([i for i in e.path]), e.message))
else:
print("验证成功！")
注意，以上JSON Schema只是为了展示部分关键字的用法，可能和实际应用略有不同。
官方的参考文档如下：http://json-schema.org/latest/json-schema-validation.html
参考文章：https://blog.csdn.net/qiumengchen12/article/details/77067613