经常用 Python 写代码的同学应该都有一个感触，那就是 Python 对于字典的支持太舒服了，而且基本上可以和 JS 中写 Json 一样舒服。但是，因为 Python 对于 Dict 的支持比较松散，所以，导致了一个问题，假如我有一个函数，参数如果放它一个字典，那调用者会疯掉的，这是一种情况；另外一个常见的场景就是参数校验，无论是 HTTP 还是 RPC 等形式，很多时候我们的参数都是以 JSON 的形式传递的，如何对这结构体进行描述或者验证都是一个比较棘手的问题。
对于 JSON 的这个问题，我关注它也有两年多的时间了，我觉得还没见到一种完美的方式，总是带着一些遗憾，但是不无办法，例如本文就介绍一种还不错的方式，但是，缺点就是语法其实还是比较复杂的，制定 Schema 的时候有阵痛，但是用起来的时候就很方便、很舒服了，这就是我在这篇文章中想介绍的一个 Python Library：JSON Schema。
json schema 简介
关于 json schema 其实无需介绍过多，无非就是一个定义 json 的 schema 的 library，其中肯定包含两部分，第一部分是 Schama 的定义，这个属于文档方面的事情；另一部分就是 Schema 的使用，这是属于开发方面的问题。本文就从这两方面说起，看看 JSON-Schema 是如何处理 json 的 schema 的。
在讲关于这个 python library 之前，顺便聊一些题外话，那就是 json 的 schema 问题，在使用 json-schema 这个 Library 的时候，我被导到一个 json-schema.org 的网站上，然后这里定义了关于 json schema 的相关的规范，最新的版本是 draft-7，从这个版本来看，似乎这还不是正式版本，不过既然有规范，而且我针对我的需求，扫了几圈这个规范，发现是挺完善的，所以，不妨将这个规范用作日常使用。
json schema 定义
json-schema 这个 library 在它的描述中声明目前是完全支持：Draft3 和 Draft4 规范的，所以我这里就以 Draft4 为规范进行 json 的 schema 描述。
先说一下在本文中我将使用的示例背景，在本文中，我将描述一个博客文章的模型，然后这个博客文章会属于一些分类，分类是嵌套在文章中的，这里其实分类和文章是一个多对多的关系，但是因为分类自身比较简单，所以为了简化模型，我将分类嵌入到文章模型中，所以整体模型是这样的：
依照这个模型，我可以先定义一个简单的对应的 json 序列：
接着我们就可以先使用 json-schema 来定义一下我们有哪些 Field，注意，这里我们先不做其他方面的定义进行定义，而只是先看看需要什么 Field，那么一个非常简单的 Schema 就出来了，像这样：
各要素都比较完备了，简单明了的说明了我们的 post 的数据结构，下一步就是定义一下各个字段的类型了。
json schema 类型
在 json schema 中，描述类型都是通过 K-V 的形式进行描述的，并且 Key 肯定是 "type"，然后 value 就是对应的类型，这个对应的类型不是随便写的，只能从下面这 6 个中选择：
- "null"
- "boolean"
- "object"
- "array"
- "number"
- "string"
所以我们就可以先填充一下我们的 Schema：
ok，现在看上去这个 Schema 已经有点成效了，但是，对于一些字段我们可能还需要进行更多的限制，例如 status，我们不能让别人随意的发挥，所以自然是需要一些 ENUM 值进行选择，所以也需要制定以下。
json schema 属性
在 json schema 中，字段除了类型，还可以添加一些属性，常用的属性有
- enum：列举一些枚举值，表示该字段只能是枚举值中的其中一个，枚举值必须为数值
- maxLength/minLength：字符串的长度限制
- pattern：字符串必须满足的模式
这里就给我们的 schema 加上一些限制：
似乎更好一些了，然后我们看向了 categories，觉得这个只指定了类型为 array，但是 array 里面的元素应该是什么类型却没有说，所以我们还是需要指定一下的。
json schema 数组
在 json-schema 中，如果要定义数组的元素类型，那么可以通过 items 属性定义，定义的方式就和定义一个对象一致，因此，我们就可以这么搞了：
这样一定义，我们的数组 schema 就完整多了，但是，从这里我们就可以发现，这里的 分类 Model 还比较简单，如果更复杂一些，那么 Post 的 Schema 就比较难看了，有没有一些更好的方式可以简化这个 schema。
json schema 引用
在 json-schema 中，我们经常会有一个 Object 中包含另外一个 Object 的情况，对于这种情况，当然可以在 Object 定义其他 Object，但是，正如前面所说，这样太复杂了，所以，为了更加简单清晰得描述关系，在 json-schema 中支持 reference，使用方式为在 Object 中使用关键字 $ref，然后值为对应 Object 的定义，需要注意的是，这个 Object 的定义需要在同个 Object 的 definitions 的 value 中，示例为：
这样，对于 Post 这个 Schema 就清晰多了。
这些就是 json-schema 一些常见的用法，通过这些用法的组合，足以让我们应对大部分的场景。如果当你遇到应对不了的场景的时候，别慌，可以去看看 schema 规范：json-schema，这份规范不复杂，可以较快得找到你需要的内容。
json schema 校验
当我们把 schema 定义好了之后，是时候尝试在代码中使用一把了，我这里使用的还是 Python 编程语言，这里我不能说使用任何编程语言都可以，根据我查找过程中的一些观察，似乎除了 Python，还有 Java 我是明确知道支持的，至于其他语言我就不太清楚了。
在 Python 中，首先第一步我们肯定是离不开安装依赖的 Library 的，肯定是老方法，直接用 pip 安装了，有简单的方式为什么不用呢：
$ pip install jsonschema
然后使用过程也是极其简单，下面这是一个针对我们刚才的 schema 的验证代码，可以一直执行尝试一下：
然后执行一遍看看，结果肯定是：
$ json is ok!
假设我们修改一下 json，看看不 ok 的时候又是什么情况？如果你试了，你肯定会发现不会输出 "json is invalid!" 这个错误，反而是直接抛出了异常，但是异常的内容又很多，非常得详细，有时我们不需要知道这么多，所以为了简略处理，我们需要对 validate 这个函数有所了解，这里对函数原型做一个简单的观看：
这里讲了可能抛出两种异常，分别是 ：
- ValidationError
- SchemaError
所以我们在做开发调试的时候需要注意一些，如果是我们的 Schema 都编写错了，那么无论验证什么 json 必然都是会抛出异常的，这个坑是值得注意的。然后我们再看下 ValidationError 这个异常有啥内容：
可以发现其实这两种异常都是相同的属性，所以我们将他们的内容都打印出来看看：
message: 'hello' is not one of ['PostStatus.PUBLISHED', 'PostStatus.DELETED', 'PostStatus.DRAFT']
path: deque(['status'])
cause: None
context: []
instance: hello
schema: {'enum': ['PostStatus.PUBLISHED', 'PostStatus.DELETED', 'PostStatus.DRAFT'], 'type': 'string'}
schema_path: deque(['properties', 'status', 'enum'])
parent: None
ok，这样我们就很清楚每个字段表示的含义了，同时就可以在开发的时候根据自己的需要使用对应的字段了，一般情况下我建议直接使用 message 就可以了，所以最后示例代码修改成了：
总结
在本文中，我尝试以一种比较简单的方式对 json 的 schema 定义进行了一个介绍，同时，也一步步得对一个简单的示例进行扩展，最后使用 Python 编程语言对这个 Schema 进行验证。json 的使用在日常的开发中极其常见，而且因为其不错的灵活性，给我们开发带来了很大的方便；但是，在享受方便的同时，也经常给我们带来的意想不到的 BUG，所以，对于一些比较重要的出入口，不妨加上一个 Schema 校验，让程序运行得更健壮些。