一文搞懂 JSON Schema

JSON Schema 是什么

json schema以一个json串来描述的json数据规范。可以用json schema检验一个给定的json串是否满足约定的json数据规范。

除了用于完成JSON数据校验外，由于可以为JSON数据提供清晰、严谨的声明，JSON Schema在自动化API文档、自动化输入表单生成、JSON数据可视化等方面也有很好的应用场景

JSON Schema 怎么用

您可以想象以不同的方式在 JSON 中表示一个人的信息：

{
  "name": "George Washington",
  "birthday": "February 22, 1732",
  "address": "Mount Vernon, Virginia, United States"
}

{
  "first_name": "George",
  "last_name": "Washington",
  "birthday": "1732-02-22",
  "address": {
    "street_address": "3200 Mount Vernon Memorial Highway",
    "city": "Mount Vernon",
    "state": "Virginia",
    "country": "United States"
  }
}

尽管一种显然比另一种更正式,但是两种表述同样有效。记录的设计在很大程度上取决于它在应用程序中的预期用途，因此这里没有正确或错误的答案。然而，当应用程序说“给我一个人的 JSON 记录”时，准确地知道该记录应该如何组织是很重要的。例如，我们需要知道哪些字段是预期的，以及这些值是如何表示的。这就是 JSON Schema 的用武之地。以下 JSON Schema 片段描述了上面第二个示例的结构。现在不要太担心细节。

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "first_name": { "type": "string" },
    "last_name": { "type": "string" },
    "birthday": { "type": "string", "format": "date" },
    "address": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "street_address": { "type": "string" },
        "city": { "type": "string" },
        "state": { "type": "string" },
        "country": { "type" : "string" }
      }
    }
  }
}

通过针对此模式“验证”的一个失败案例如下：

{
  "name": "George Washington",
  "birthday": "February 22, 1732",
  "address": "Mount Vernon, Virginia, United States"
}

然而，第二个例子通过了，如下：

{
  "first_name": "George",
  "last_name": "Washington",
  "birthday": "1732-02-22",
  "address": {
    "street_address": "3200 Mount Vernon Memorial Highway",
    "city": "Mount Vernon",
    "state": "Virginia",
    "country": "United States"
  }
}

您可能已经注意到 JSON Schema 本身是用 JSON 编写的。它是数据本身，而不是计算机程序。它只是一种用于“描述其他数据结构”的声明性格式。这既是它的优点也是它的缺点（它与其他类似的模式语言共享）。简明地描述数据的表面结构并根据它自动验证数据很容易。但是，由于 JSON Schema 不能包含任意代码，因此在表达数据元素之间的关系上有所限制。因此，用于足够复杂的数据格式的任何“验证工具”都可能有两个验证阶段：一个在模式（或结构）级别，一个在语义级别。后一种检查可能需要使用更通用的编程语言来实现。

参考

understanding-json-schema