Validation tools что это
Правильная валидация в Android
О чём это?
Но а если теперь я хочу проверять поле по двум разным RegExp и выводить разные ошибки?
Ну тогда можно добавить второй слушатель:
Как добавлять или удалять правила?
Где хранить эту кучу валидаторов?
Как проверять любые типы данных, а не только строковые?
Решение
Не должно быть никаких специальных view-классов с поддержкой валидации. Валидацию можно привязать к любой view
Валидаторы должны поддерживать множество различных правил проверки, чтобы, например, каждое правило выдавало собственную ошибку.
Схематично всё выглядит примерно вот так:
Теперь рассмотрим её подробнее.
interface Condition
Как это работает?
Сложений и умножение
Condition можно складывать и умножать. Сложение работает как аналог булевого ИЛИ, а умножение как аналог булевого И
Conditon(true)
Conditon(false)
Conditon(true)
Conditon(false)
Conditon(true)
Conditon(false)
Conditon(true)
Conditon(false)
Точно так же склыдываются или умножаются ValidationResult
А что если надо проверять значение по множеству условий?
Как это работает?
Validator
У валидатора есть свои приколы:
Оператор
Но можно написать свой оператор, который, например, будет выдавать ValidationResult(true) если количество валидных условий достигло порогового значения.
Нельзя удалять оператор! Validator не может работать без оператора
Наблюдение за изменением оператора
Может быть такое, что необходимо отслеживать изменения оператора. Например, чтобы обновить view.
Набор условий
Наблюдение за изменением условий
LiveDataValidator
Состояние (state)
Активация LiveDataValidator
LiveDataValidator начинает работать только тогда, когда хоть кто-нибудь подписан на него
Реакция на другие LiveData
LiveDataValidator умеет следить за другими LiveData и реагировать на их изменения
Для этого есть метод watchOn
В примере выше liveDataValidator следит за полем textMaxLength и как только значение textMaxLength меняется liveDataValidator принудительно валидируется
Есть 2 текстовых поля: на одном пики точены, на другом х** д*ы вовсе не пики Задача, чтобы второе поле не содержало в себе текст первого поля
Вместо triggerOn можно так же использовать watchOn и самостоятельно прописать нужное действие
Короче, MuxLiveDataValidator работает типа как мультиплексор. Отсюда и название.
MuxLiveDataValidator
Состояние (state)
Аналогично LiveDataValidator у MuxLiveDataValidator есть состояние
Состояние это LiveData в котором находится последний результат проверки.
Активация MuxLiveDataValidator
Добавление валидатора
Добавить LiveDataValidator можно при создании MuxLiveDataValidator
Можно и после создания
Удаление валидатора
Ну тут типа ваще всё изян
Установка оператора
По-умолчанию MuxLiveDataValidator использует оператор-конъюнкцию. Чтобы поменять логику выдачи финального ValidationResult нужно установить другой оператор
Есть возможность следить за сменой оператора чтобы, например, очистить ошибку на view.
Подключение валидаторов к view
ConditionViewBinder
ConditionViewBinder базовый связыватель view и Condition
ConditionViewBinder
Таким образом можно привязать любой валидатор к любой view
ValidatorViewBinder
Предназначен для более удобной работы с Validator : следит за изменениями оператора и условий валидатора.
LiveDataValidatorViewBinder
сам подписывается/отписывается на LiveDataValidator ( чтобы активировать его)
getValidationData() берется не из view, а прямо из валидатора (из его source )
LiveDataValidatorViewBinder нужно активировать. Тут 2 способа:
Через конструктор. В конструктор передать LifeycleOwner
Просто вызвать attach
Готовые реализации
TextConditionViewBinder
TextViewLiveDataValidatorBinder
Примеры
Простая валидация
Во ViewModel делаем простейший Condition
Во фрагменте (или активити) применяем условие к текстовому полю
Сложная валидация
Допустим у нас есть 3 поля: поле для ввода цифр, поле для ввода букв и поле, которое указывает максимальную длину поля ввода цифр. О как! А ещё нужно выводить общее состояние валидации всей формы в отдельное текстовое поле!
Для начала объявим сами поля и валидаторы к ним во ViewModel]
Теперь идём во фрагмент и подключаем всё это дело
Общие рекомендации по использованию
Все валидаторы должны находиться во ViewModel (ну или в Presenter) Не надо выносить логику валидирования во фрагменты, активности и вообще на view уровень.
Аккуратнее с множеством условий. Вы можете добавить на поле противоречащие друг другу условия и будет непонятно что!
Делайте свои реализации. Создавайте свои ConditionViewBinder ы, чтобы работать с кастомными view Создавайте свои валидаторы если вам нужна более сложная валидация
(РЕШЕНО) «TRAFFICVALIDATION.TOOLS» — как удалить TRAFFICVALIDATION.TOOLS вирус из браузеров: пошаговая ИНСТРУКЦИЯ
TRAFFICVALIDATION.TOOLS — это вирус, который показывает всплывающую рекламу в браузере.
Как происходит заражение вирусом TRAFFICVALIDATION.TOOLS?
Вчера я понятия не имел, что за зверь такой — TRAFFICVALIDATION.TOOLS. Пока поздно вечером меня не пригласил в гости друг, с просьбой починить его компьютер.
«У меня домашняя страничка заменилась на какой-то мусор и не дает сбросить ее» — сказал мне приятель.
«Да без проблем, ща глянем.» — с этими словами я запустил браузер и предо мною предстал экран с рекламой TRAFFICVALIDATION.TOOLS во всей красе.
Так что это за зловред такой — TRAFFICVALIDATION.TOOLS? Обычный демонстратор рекламы, который: заменяет домашнюю страничку на его собственную, меняет поисковик по-умолчанию, создает задания в расписании, модифицирует свойства ярлыков браузеров.
Как избавиться от вируса TRAFFICVALIDATION.TOOLS?
Вирусы наподобие TRAFFICVALIDATION.TOOLS сейчас очень популярны. Так что не стоит откладывать лечение, сразу же принимайтесь за дело. Разумеется, я не лечил его ручками, для этого у меня UnHackMe имеется.
Однако, если вы столкнулись с похожей проблемой, я набросал и инструкцию по ручному удалению вируса TRAFFICVALIDATION.TOOLS. Но прежде, чем бросаться выполнять все по шагам, дочитайте текст до конца.
Инструкция по ручному удалению рекламного вируса TRAFFICVALIDATION.TOOLS
Для того, чтобы самостоятельно избавиться от рекламы TRAFFICVALIDATION.TOOLS, вам необходимо последовательно выполнить все шаги, которые я привожу ниже:
И все же автоматика лучше!
Если ручной метод — не для вас, и хочется более легкий путь, существует множество специализированного ПО, которое сделает всю работу за вас. Я рекомендую воспользоваться UnHackMe от Greatis Software, выполнив все по пошаговой инструкции.
Шаг 1. Установите UnHackMe. (1 минута)
Шаг 2. Запустите поиск вредоносных программ в UnHackMe. (1 минута)
Шаг 3. Удалите вредоносные программы. (3 минуты)
UnHackMe выполнит все указанные шаги, проверяя по своей базе, всего за одну минуту.
При этом UnHackMe скорее всего найдет и другие вредоносные программы, а не только редиректор на TRAFFICVALIDATION.TOOLS.
При ручном удалении могут возникнуть проблемы с удалением открытых файлов. Закрываемые процессы могут немедленно запускаться вновь, либо могут сделать это после перезагрузки. Часто возникают ситуации, когда недостаточно прав для удалении ключа реестра или файла.
UnHackMe легко со всем справится и выполнит всю трудную работу во время перезагрузки.
И это еще не все. Если после удаления редиректа на TRAFFICVALIDATION.TOOLS какие то проблемы остались, то в UnHackMe есть ручной режим, в котором можно самостоятельно определять вредоносные программы в списке всех программ.
Итак, приступим:
Шаг 1. Установите UnHackMe (1 минута).
Шаг 2. Запустите поиск вредоносных программ в UnHackMe (1 минута).
Шаг 3. Удалите вредоносные программы (3 минуты).
Итак, как вы наверное заметили, автоматизированное лечение значительно быстрее и проще! Лично у меня избавление от вируса TRAFFICVALIDATION.TOOLS заняло 5 минут! Поэтому я настоятельно рекомендую использовать UnHackMe для лечения вашего компьютера от любых нежелательных программ!
Андрей «Вирусолог»
Validation Tools
It’s good to develop an eye for clean XML code, which makes it possible to develop XML documents with a minimal amount of errors. However, it’s difficult for any human to perform such a technical task flawlessly, which is where XML validation tools come into play. XML validation tools are used to analyze the contents of XML documents to make sure they conform to a schema. There are two main types of validation tools available:
Web-based tools are web pages that allow you to enter the path (URI) of an XML document to have it validated. The upside to web-based tools is that they can be used without installing special softwarejust open the web page in a web browser and go for it! The downside to web-based validation tools is that they sometimes don’t work well when you aren’t dealing with files that are publicly available on the Internet. For example, if you’re working on an XML document on your local hard drive, it can be tough getting a web-based validation tool to work properly if the schema is also stored locally. Typically it’s a matter of getting the tool to recognize the schema; if the schema is located on the Internet there usually isn’t a problem, but if it’s located on your local hard drive, it can be tough getting things to work properly.
If you’re planning to do a lot of XML development work on your local hard drive, you might want to consider using a standalone validation tool. Standalone validation tools are tools that you must install on your computer in order to use. These kinds of tools range from full-blown XML editors such as XML Spy to command-line XML validators such as the W3C’s XSV validator. Standalone validation tools have the benefit of allowing you to validate local files with ease. The drawback to these tools is that some of them aren’t cheap, and they must be installed on your computer. However, if you don’t mind spending a little money, a standalone tool can come in extremely handy.
For the record, not all standalone tools cost money. For example, the W3C’s XSV validator is available for free download at http://www.ltg.ed.ac.uk/
Regardless of what type of validation tool you decide to use, there is a big distinction between validating documents against DTDs and validating them against XSDs. Although some tools support both types of schemas, many tools do not. You should therefore consider what type of schema you plan on using when assessing the different tools out there.
DTD Validation
Figure 8.1. Brown University’s Scholarly Technology Group has an XML Validation web page that can be used to validate DTDs.
Similar to most web-based validation tools, there are two approaches available for validating documents with the XML Validation web page:
Access the document on the Internet
Access the document locally
Depending on your circumstances, the latter option is probably the simplest because you will likely be developing XML documents locally. As I mentioned earlier, sometimes validators have problems with local schemas, so the easier route in terms of having the validator run smoothly is to stick your document(s) and schema on a computer that is accessible on the Internet via a URI. That way you are guaranteeing that the validator can find the document and its schema, both of which are required for validation.
If you’re able to post your schema to the Web so that it is available online, you can still use the XML Validation web page to validate local XML documents.
After specifying the document to the XML Validation web page and clicking the Validate button, any errors found during validation will be displayed in your web browser (see Figure 8.2 ).
Figure 8.2. The STG XML Validation web page reveals errors in an XML document during validation.
The figure reveals errors that were introduced when I deliberately removed the final closing tag, which invalidates the document. Fortunately, the XML Validation web page caught the problem and alerted me. After repairing the problem and initiating the validation process again, everything turns out fine (see Figure 8.3 ).
Figure 8.3. The STG XML Validation web page reports that a document is indeed valid.
The online STG Validation web page only validates documents against DTDs, so you won’t be able to use it to validate against XSDs.
Figure 8.4. The XML Editor is a good tool for performing DTD document validation on local XML documents.
You can tell in the figure that is extremely informative when it comes to detecting errors and alerting you to them. In fact, in this example the line of code containing the missing tag is highlighted to indicate where the problem lies. This kind of detailed error analysis is what makes tools such as worth considering. The XML Editor is also capable of validating documents against XSDs, which you learn how to do next.
XSD Validation
The underlying XML processor used in the W3C Validator for XML Schema web page is called XSV and is also available from the W3C as a standalone validator. You can download this standalone command-line validator for free from the W3C at http://www.ltg.ed.ac.uk/
Figure 8.5. The online XML Schema Validator serves as an excellent tool for validating an XML document against an XSD schema.
If you are planning on working with a lot of documents locally or maybe are looking for additional features in a validation tool, I’d return to the familiar XML Editor that I mentioned in the previous section. In addition to DTD validation, also supports XSD validation. Figure 8.6 shows the same training log document being successfully validated using the XML Editor.
Figure 8.6. The XML Editor is also useful for validating XML documents against XSDs.
Validate Document
The XML Editor is an excellent and freely available local tool for use in validating XML documents with either DTD or XSD schemas.
Валидация в Java-приложениях
Этот текст посвящен различным подходам к валидации данных: на какие подводные камни может наткнуться проект и какими методами и технологиями стоит руководствоваться при валидации данных в Java-приложениях.
Я часто видел проекты, создатели которых вообще не утруждались выбором подхода к валидации данных. Команды работали над проектом под невероятным давлением в виде сроков и размытых требований, и в итоге у них просто не оставалось времени на точную, последовательную валидацию. Поэтому, код валидации у них разбросан повсюду: в сниппетах Javascript, контроллерах экранов, в бинах бизнес-логики, сущностях предметной области, триггерах и database constraints. В этом коде было полно операторов if-else, он выбрасывал кучу исключений, и попробуй разберись, где там у них валидируется этот конкретный кусок данных… Как результат, по мере развития проекта становится тяжело и дорого соблюдать и требования (зачастую довольно путаные), и единообразие подходов к валидации данных.
Так есть ли какой-то простой и изящный способ валидации данных? Способ, который защитит нас от греха нечитаемости, способ, который соберет всю логику валидации воедино, и который уже создан за нас разработчиками популярных Java-фреймворков?
Да, такой способ существует.
Для нас, разработчиков платформы CUBA, очень важно, чтобы вы могли пользоваться передовыми практиками. Мы считаем, что код валидации должен:
Давайте посмотрим, как это можно реализовать на примере приложения, написанного с использованием фреймворка CUBA Platform. Однако, так как CUBA построена на основе Spring и EclipseLink, большинство используемых здесь приемов будет работать и на любой другой Java платформе, поддерживающей спецификации JPA и Bean Validation.
Валидация с использованием database constraints
Пожалуй, самый распространенный и очевидный способ валидации данных — это использование ограничений на уровне БД, например, флаг required (для полей, значение которых не может быть пустым), длина строки, уникальные индексы и т.д. Такой способ больше всего подходит для корпоративных приложений, так как этот тип ПО обычно строго ориентирован на обработку данных. Тем не менее, даже здесь разработчики часто совершают ошибки, задавая ограничения отдельно для каждого уровня приложения. Чаще всего причина кроется в распределении обязанностей между разработчиками.
Рассмотрим пример, который большинству из нас знаком, некоторым даже по собственному опыту… Если спецификация гласит, что в поле номера паспорта должно быть 10 знаков, весьма вероятно, что проверяться это будет всеми: архитектором БД в DDL, backend-разработчиком в соответствующих Entity и REST сервисах, и наконец, разработчиком UI непосредственно на стороне клиента. Затем это требование меняется, и поле возрастает до 15 знаков. Девопсы меняют значения constraints в БД, но для пользователя ничего не меняется, ведь на стороне клиента ограничение все то же.
Любой разработчик знает, как избежать этой проблемы, — валидация должна быть централизована! В CUBA такая валидация находится в JPA-аннотациях к сущностям. Основываясь на этой метаинформации, CUBA Studio сгенерирует верный DDL-скрипт и применит соответствующие валидаторы на стороне клиента.
Если аннотации изменятся, CUBA обновит DDL-скрипты и сгенерирует миграционные скрипты, поэтому в следующий раз при развертывании проекта новые ограничения на основе JPA вступят в силу и в интерфейсе и в базе данных приложения.
Как бы то ни было, в случаях, требующих более сложной логики валидации, вроде проверки поля на минимальное/максимальное значение, валидации при с помощи регулярного выражения, или выполнения кастомной проверки, свойственной только вашему приложению, применяется подход, известный как «Bean Validation».
Bean validation
Всем известно, что хорошей практикой является следование стандартам, имеющим длинный жизненный цикл, чья эффективность доказана на тысячах проектов. Java Bean Validation — это подход, зафиксированный в JSR 380, 349 и 303 и их применениях: Hibernate Validator и Apache BVal.
Хотя этот подход знаком многим разработчикам, его часто недооценивают. Это простой способ встраивать валидацию данных даже в legacy-проекты, который позволяет выстраивать проверки понятно, просто, надежно и максимально близко к бизнес-логике.
Использование Bean Validation дает проекту немало преимуществ:
Когда пользователь отправляет введенную информацию, CUBA Platform (как и некоторые другие фреймворки) запускает Bean Validation автоматически, поэтому он мгновенно выдает сообщение об ошибке, если валидация не прошла, и нам не нужно запускать валидаторы бинов вручную.
Вернемся к примеру с номером паспорта, но на этот раз дополним его несколькими ограничениями сущности Person:
Со всеми этими проверками класс Person будет выглядеть так:
Описание аннотации выглядит так:
Вот и все. С CUBA Platform нам не нужно писать ничего, кроме строки кода, которая заставит нашу кастомную валидацию работать и выдавать пользователю сообщения об ошибке.
Ничего сложного, правда?
Теперь проверим, как это все работает. Здесь у CUBA есть и другие ништяки: она не только показывает пользователю сообщение об ошибке, но и подсвечивает красным поля, не прошедшие bean validation:
Не правда ли, изящное решение? Вы получаете адекватное отображение ошибок валидации в UI, добавив лишь пару Java-аннотаций к сущностям предметной области.
Подводя итог раздела, давайте еще раз кратко перечислим плюсы Bean Validation для сущностей:
Но что делать, если нужно установить ограничение на метод, конструктор или REST-адрес для валидации данных, исходящих из внешней системы? Или если нужно декларативно проверить значения параметров метода, не прописывая нудный код с множеством if-else условий в каждом проверяемом методе?
Ответ прост: Bean Validation применим и к методам!
Validation by contract
Иногда бывает нужно пойти дальше валидации состояния модели данных. Многим методам может пойти на пользу автоматическая валидация параметров и возвращаемого значения. Это может быть необходимо не только для проверки данных, идущих в адреса REST или SOAP, но и в тех случаях, когда мы хотим прописать предусловия и постусловия вызовов метода, чтобы убедиться, что введенные данные были проверены до выполнения тела метода, или что возвращаемое значение находится в ожидаемом диапазоне, или нам, например, нужно просто декларативно описать диапазоны значений входных параметров для улучшения читаемости кода.
С помощью bean validation ограничения могут применяться к входным параметрам и возвращаемым значениям методов и конструкторов для проверки предусловий и постусловий их вызовов у любого Java класса. У этого пути есть несколько преимуществ перед традиционными способами проверки правильности параметров и возвращаемых значений:
Используя ‘валидацию по контракту’ мы получаем понятный, компактный и легко поддерживаемый код.
И не забываем, что bean validation наследуется! Другими словами, если мы аннотируем некий класс, или поле, или метод, то на все классы, наследующие данный класс или реализующие данный интерфейс, будет распространяться та же самая валидационная аннотация.
В CUBA приложении эти методы доступны по следующим адресам:
Откроем приложение Postman и убедимся, что валидация работает как надо:
Перекрестная валидация параметров поддерживается JSR 349 и 380. Можете ознакомиться с документацией hibernate, чтобы узнать, как реализовать собственную перекрестную валидацию методов класса/интерфейса.
За пределами bean validation
Нет в мире совершенства, вот и у bean validation есть свои недостатки и ограничения:
CUBA Platform предлагает два механизма валидации данных до коммита, которые называются entity listeners и transaction listeners. Рассмотрим их подробнее.
Entity listemers
В CUBA легко создать и подключить entity listener, для этого нужно две вещи:
По сравнению со стандартом JPA (JSR 338, раздел 3.5), listener-интерфейсы CUBA Platform типизированы, поэтому вам не нужно приводить аргумент с типом Object к типу сущности, чтобы начать с ней работать. Платформа CUBA добавляет связанным сущностям или вызывающим EntityManager возможность загружать и изменять другие сущности. Все эти изменения также будут вызывать соответствующий entity listener.
Сама реализация слушателя выглядит так:
Entity listeners — отличный выбор, если:
Transaction listeners
CUBA transaction listeners также действуют в контексте транзакций, но, по сравнению с entity listeners, они вызываются для каждой транзакции базы данных.
Эти дает им супер-силу:
Но это же определяют их недостатки:
Итак, transaction listeners — хорошее решение, когда нужно проинспектировать разные типы сущностей по одному алгоритму, например, проверка всех данных на предмет кибер-мошенничества единым сервисом, который обслуживает все ваши бизнес-объекты.
Заключение
Bean validation (JPA 303, 349 и 980) — это подход, который может служить надежной основой для 95% случаев валидации данных, встречающихся в корпоративном проекте. Главное преимущество такого подхода состоит в том, что большая часть логики валидации сконцентрирована прямо в классах доменной модели. Поэтому ее легко найти, легко читать и легко поддерживать. Spring, CUBA и многие другие библиотеки поддерживают эти стандарты и автоматически выполняют проверки в рамках валидации во время получения данных на UI слое, вызова validated-методов или процесса сохранения данных через ORM, поэтому Bean validation с точки зрения разработчика часто выглядит как магия.
Некоторые разработчики ПО рассматривают валидацию на уровне классов предметной модели как неестественную и слишком сложную, говорят, что проверки данных на уровне UI — достаточно эффективная стратегия. Однако, я считаю, что многочисленные точки валидации в компонентах и контроллерах UI — не самый рациональный подход. К тому же, методы валидации, перечисленные здесь, не выглядят такими неестественными, когда они интегрированы в платформу, в которой есть валидаторы бинов и listener’ы и которая автоматически интегрирует их с клиентским слоем.
В заключение, сформулируем правила, помогающие выбрать лучший метод валидации:
PS: Надеюсь, эта статья освежила ваши знания о различных методах валидации в корпоративных приложениях на Java, и подкинула несколько идей о том, как оптимизировать архитектуру проектов, над которыми вы работаете.