Validation

️ Available Filters

Filter rules can also be any PHP native function (e.g.: trim).

Filter Description
noise_words
rmpunctuation Remove all known punctuation from a string.
urlencode Sanitize the string by urlencoding characters.
htmlencode Sanitize the string by converting HTML characters to their HTML entities.
sanitize_email Sanitize the string by removing illegal characters from emails.
sanitize_numbers Sanitize the string by removing illegal characters from numbers.
sanitize_floats Sanitize the string by removing illegal characters from float numbers.
sanitize_string Sanitize the string by removing any script tags.
boolean Converts to true, anything else is false (‘on’ is useful for form checkboxes).
basic_tags Filter out all HTML tags except the defined basic tags.
whole_number Convert the provided numeric value to a whole number.
ms_word_characters Convert MS Word special characters to web safe characters. ( => «, => ‘, => -, => …)
lower_case Converts to lowercase.
upper_case Converts to uppercase.
slug Converts value to url-web-slugs.
trim Remove spaces from the beginning and end of strings (PHP).

Other Available Methods

/**
 * This is the most flexible validation "executer" because of it's return errors format.
 *
 * Returns bool true when no errors.
 * Returns array of errors with detailed info. which you can then use with your own helpers.
 * (field name, input value, rule that failed and it's parameters).
 */
$gump->validate(array $input, array $ruleset);

/**
 * Filters input data according to the provided filterset
 *
 * Returns array with same input structure but after filters have been applied.
 */
$gump->filter(array $input, array $filterset);

// Sanitizes data and converts strings to UTF-8 (if available), optionally according to the provided field whitelist
$gump->sanitize(array $input, $whitelist = null);

// Override field names in error messages
GUMP::set_field_name('str', 'Street');
GUMP::set_field_names();

// Set custom error messages for rules.
GUMP::set_error_message('required', '{field} is required.');
GUMP::set_error_messages();

// Strips and encodes unwanted characters
GUMP::xss_clean(array $data);

Creating your own validators and filters

Adding custom validators and filters is made easy by using callback functions.

/**
 * You would call it like 'equals_string,someString'
 *
 * @param string $field  Field name
 * @param array  $input  Whole input data
 * @param array  $params Rule parameters. This is usually empty array by default if rule does not have parameters.
 * @param mixed  $value  Value.
 *                       In case of an array  would return one single value.
 *                       If you want to get the array itself use $input.
 *
 * @return bool   true or false whether the validation was successful or not
 */
GUMP::add_validator("equals_string", function($field, array $input, array $params, $value) {
    return $value === $params;
}, 'Field {field} does not equal to {param}.');

/**
 * @param string $value Value
 * @param array  $param Filter parameters (optional)
 *
 * @return mixed  result of filtered value
 */
GUMP::add_filter("upper", function($value, array $params = []) {
    return strtoupper($value);
});

Alternately, you can simply create your own class that extends GUMP. You only have to have in mind:

  • For filter methods, prepend the method name with «filter_».
  • For validator methods, prepend the method name with «validate_».
class MyClass extends GUMP
{
    protected function filter_myfilter($value, array $params = [])
    {
        return strtoupper($value);
    }

    protected function validate_myvalidator($field, array $input, array $params = [], $value)
    {
        return $input === 'good_value';
    }
}

$validator = new MyClass();
$validated = $validator->validate($_POST, $rules);

Adding field label to messages

You can do this in two different ways, you can add a individual label to a rule or an array of all labels for the rules.

To add individual label to rule you simply add the method after the rule.

$v = new Valitron\Validator(array());
$v->rule('required', 'name')->message('{field} is required')->label('Name');
$v->validate();

There is a edge case to this method, you wouldn’t be able to use a array of field names in the rule definition, so one rule per field. So this wouldn’t work:

$v = new Valitron\Validator(array());
$v->rule('required', array('name', 'email'))->message('{field} is required')->label('Name');
$v->validate();

However we can use a array of labels to solve this issue by simply adding the method instead:

$v = new Valitron\Validator(array());
$v->rule('required', array('name', 'email'))->message('{field} is required');
$v->labels(array(
    'name' => 'Name',
    'email' => 'Email address'
));
$v->validate();

This introduces a new set of tags to your error language file which looks like , if you are using a rule like you can access the second value in the language file by incrementing the field with a value like .

Sanitizers

Here is a list of the sanitizers currently available.

Sanitizer Description
blacklist(input, chars) remove characters that appear in the blacklist. The characters are used in a RegExp and so you will need to escape some chars, e.g. .
escape(input) replace
unescape(input) replaces HTML encoded entities with
ltrim(input ) trim characters from the left-side of the input.
normalizeEmail(email ) canonicalizes an email address. (This doesn’t validate that the input is an email, if you want to validate the email use isEmail beforehand) is an object with the following keys and default values:

  • all_lowercase: true — Transforms the local part (before the @ symbol) of all email addresses to lowercase. Please note that this may violate RFC 5321, which gives providers the possibility to treat the local part of email addresses in a case sensitive way (although in practice most — yet not all — providers don’t). The domain part of the email address is always lowercased, as it’s case insensitive per RFC 1035.
  • gmail_lowercase: true — GMail addresses are known to be case-insensitive, so this switch allows lowercasing them even when all_lowercase is set to false. Please note that when all_lowercase is true, GMail addresses are lowercased regardless of the value of this setting.
  • gmail_remove_dots: true: Removes dots from the local part of the email address, as GMail ignores them (e.g. «john.doe» and «johndoe» are considered equal).
  • gmail_convert_googlemaildotcom: true: Converts addresses with domain @googlemail.com to @gmail.com, as they’re equivalent.
  • outlookdotcom_lowercase: true — Outlook.com addresses (including Windows Live and Hotmail) are known to be case-insensitive, so this switch allows lowercasing them even when all_lowercase is set to false. Please note that when all_lowercase is true, Outlook.com addresses are lowercased regardless of the value of this setting.
  • yahoo_lowercase: true — Yahoo Mail addresses are known to be case-insensitive, so this switch allows lowercasing them even when all_lowercase is set to false. Please note that when all_lowercase is true, Yahoo Mail addresses are lowercased regardless of the value of this setting.
  • icloud_lowercase: true — iCloud addresses (including MobileMe) are known to be case-insensitive, so this switch allows lowercasing them even when all_lowercase is set to false. Please note that when all_lowercase is true, iCloud addresses are lowercased regardless of the value of this setting.
rtrim(input ) trim characters from the right-side of the input.
stripLow(input ) remove characters with a numerical value keep_new_lines is , newline characters are preserved ( and , hex and ). Unicode-safe in JavaScript.
toBoolean(input ) convert the input string to a boolean. Everything except for , and returns . In strict mode only and return .
toDate(input) convert the input string to a date, or if the input is not a date.
toFloat(input) convert the input string to a float, or if the input is not a float.
toInt(input ) convert the input string to an integer, or if the input is not an integer.
trim(input ) trim characters (whitespace by default) from both sides of the input.
whitelist(input, chars) remove characters that do not appear in the whitelist. The characters are used in a RegExp and so you will need to escape some chars, e.g. .
isSlug Check if the string is of type slug. allow a single hyphen between string. e.g.

Детали

  • При отправке данных включает блокировку, не позволяя задублировать запрос до получения ответа. В этот момент на форму навешивается класс , для возможности дать визуальный фидбек юзверю.
  • При ошибке отправки запроса, или не получении в ответет корректного json, выведет примитивный alert с сообщением, которое можно заменить через параметр errorText
  • Учитывает файлы при отправке формы
  • Есть общие ошибки которые нет возможности логически привязать к какому либо полю, они передаются через отдельное свойство объекта ответа сервера. Они размещаются в отдельном контейнере, классами которые можно управлять через свойства.
  • Есть возможность послать на внешний сервер при ошибке отправки формы для внутренней системы алертов

requiredWith fields usage

The rule checks that the field is required, not null, and not the empty string, if any other fields are present, not null, and not the empty string.

// password field will be required when the username field is provided and not empty
$v->rule('requiredWith', 'password', 'username');

Alternate syntax.

$v = new Valitron\Validator();
$v->rules(

]);
$v->validate();

Note You can provide multiple values as an array. In this case if ANY of the fields are present the field will be required.

// in this case the password field will be required if the username or email fields are present
$v->rule('requiredWith', 'password', );

Alternate syntax.

$v = new Valitron\Validator();
$v->rules(]

]);
$v->validate();

Strict flag

The strict flag will change the rule to which will require the field only if ALL of the other fields are present, not null, and not the empty string.

// in this example the suffix field is required only when both the first_name and last_name are provided
$v->rule('requiredWith', 'suffix', , true);

Alternate syntax.

$v = new Valitron\Validator();
$v->rules(, true]

]);
$v->validate();

Likewise, in this case would still return true, as the suffix field would not be required in strict mode, as not all of the fields are provided.

$v = new Valitron\Validator();
$v->rules(, true]

]);
$v->validate();

contains fields usage

The rule checks that a given string exists within the field and checks that the field and the search value are both valid strings.

$v->rule('contains', 'username', 'man');

Alternate syntax.

$v = new Valitron\Validator();
$v->rules(

]);
$v->validate();

Note You can use the optional strict flag to ensure a case-sensitive match.
The following example will return true:

$v = new Valitron\Validator();
$v->rules(

]);
$v->validate();

Whereas, this would return false, as the M in the search string is not uppercase in the provided value:

$v = new Valitron\Validator();
$v->rules(

]);
$v->validate();

Валидация реактивных форм Angular¶

Для реактивных форм вся валидация устанавливается в классе компонента при описании модели формы. Каждому полю задается свой массив валидаторов.

Список встроенных валидаторов (Angular validators):

  • — поле обязательно для заполнения;
  • — проверка валидности ;
  • — минимальное возможное значение;
  • — максимальное возможное значение;
  • — минимальная длина вводимой строки;
  • — максимальная длина вводимой строки;
  • — регулярное выражение, которому должно соответствовать вводимое значение.

reactive-form-validation.ts

reactive-form-validation.html

Механизм вывода ошибок практически аналогичен механизму «стандартных» форм. Но для того чтобы получить в шаблоне ссылку на объект с данными о поле, можно использовать геттеры или реализовать метод, который будет возвращать поле по его имени.

Свойства полученного объекта поля, используемые для валидации:

  • — , если пользователь осуществлял ввод (выбор) значения;
  • — , если поле потеряло фокус;
  • — , если поле невалидно;
  • — , если поле валидно;
  • — содержит объект со свойствами тех атрибутов валидации, которые не удовлетворяют заданному условию.

Остановимся на поле . Многие Angular validators принимают входные параметры (, и др.), поэтому для получения исчерпывающей информации о неправильном заполнении полей, к которым они применены, их значения в errors реализованы в виде объектов. В таком объекте содержатся данные о текущем значении и ограничения, накладываемые на это значение (см. пример выше).

Например, ключи объекта ошибки валидатора — сами регулярные выражения. Что позволяет однозначно идентифицировать ошибку и отобразить пользователю соответствующее сообщение.

Более подробное описание можно найти в .

Для работы с ошибками в реактивных формах предусмотрены прикладные методы:

  • — используется для того, чтобы задать ошибку вручную;
  • — вернет объект с данными о запрашиваемой ошибке, если поле валидно, то вернется или ;
  • — вернет , если поле имеет указанную ошибку.

Для динамического добавления полю валидаторов используется метод .

Чтобы удалить все привязанные к полю Angular validators, необходимо вызвать метод .

Еще один редко используемый, но крайне полезный метод , который запускает обновление значения и состояния формы или ее группы (поля).

Для большинства случаев подойдут встроенные валидаторы, но бывают задачи, которые требуют особых проверок. Поэтому реактивные формы предоставляют инструмент для разработки пользовательских валидаторов.

account.validator.ts

В примере проверяет корректность номера банковского счета (20 цифр — проверка условная). Если номер введен не верно, тогда для поля будет установлена ошибка со значением .

Валидатор всегда должен возвращать , если переданное значение удовлетворяет всем его проверкам.

3.1.3. A note on shuffling¶

If the data ordering is not arbitrary (e.g. samples with the same class label
are contiguous), shuffling it first may be essential to get a meaningful cross-
validation result. However, the opposite may be true if the samples are not
independently and identically distributed. For example, if samples correspond
to news articles, and are ordered by their time of publication, then shuffling
the data will likely lead to a model that is overfit and an inflated validation
score: it will be tested on samples that are artificially similar (close in
time) to training samples.

Some cross validation iterators, such as , have an inbuilt option
to shuffle the data indices before splitting them. Note that:

Validators

Are we an array?

  • @param {*|Array} value — value to test
  • @returns {boolean} — true if array, false if not
  • @param {*|null} value — value to test
  • @returns {boolean} — true if null or defined, false if not
  • @param {*|boolean} value — the value to test
  • @param {boolean} — should we treat 1/0 as true/false. defaults to false
  • @returns {boolean} — true if boolean, false if not
  • @param {*|string} value — value to test
  • @returns {boolean} — true if string, false if not
  • @param {*|string} value — value to test
  • @returns {boolean} — true if email, false if not
  • @param {*|string} value — value to test
  • @returns {boolean} — true if valid password, false if not
  • @param {*|Date} value
  • @returns {boolean} — true if valid date
  • @param {*|Date} value — value to check
  • @param {Date} beforeDate — the date to check against
  • @returns {boolean} — true if valid date before
  • @param {*|Date} value — value to check
  • @param {Date} afterDate — the date to check against
  • @returns {boolean} — true if valid date is after afterDate

check if the string is a valid hex-encoded representation of a MongoDB ObjectId.

  • @param {*|String} value
  • @returns {boolean} — true if formatted as a mongoID

Usage

Usage is simple and straightforward. Just supply an array of data you
wish to validate, add some rules, and then call . If there
are any errors, you can call to get them.

$v = new Valitron\Validator(array('name' => 'Chester Tester'));
$v->rule('required', 'name');
if($v->validate()) {
    echo "Yay! We're all good!";
} else {
    // Errors
    print_r($v->errors());
}

Using this format, you can validate data directly and easily,
and can even apply a rule like to an array of fields:

$v = new Valitron\Validator($_POST);
$v->rule('required', );
$v->rule('email', 'email');
if($v->validate()) {
    echo "Yay! We're all good!";
} else {
    // Errors
    print_r($v->errors());
}

You may use dot syntax to access members of multi-dimensional arrays,
and an asterisk to validate each member of an array:

$v = new Valitron\Validator(array('settings' => array(
    array('threshold' => 50),
    array('threshold' => 90)
)));
$v->rule('max', 'settings.*.threshold', 100);
if($v->validate()) {
    echo "Yay! We're all good!";
} else {
    // Errors
    print_r($v->errors());
}

Or use dot syntax to validate all members of a numeric array:

$v = new Valitron\Validator(array('values' => array(50, 90)));
$v->rule('max', 'values.*', 100);
if($v->validate()) {
    echo "Yay! We're all good!";
} else {
    // Errors
    print_r($v->errors());
}

You can also access nested values using dot notation:

$v = new Valitron\Validator(array('user' => array('first_name' => 'Steve', 'last_name' => 'Smith', 'username' => 'Batman123')));
$v->rule('alpha', 'user.first_name')->rule('alpha', 'user.last_name')->rule('alphaNum', 'user.username');
if($v->validate()) {
    echo "Yay! We're all good!";
} else {
    // Errors
    print_r($v->errors());
}

Setting language and language dir globally:

// boot or config file

use Valitron\Validator as V;

V::langDir(__DIR__.'/validator_lang'); // always set langDir before lang.
V::lang('ar');
// this rule set would work for either data set...
$data = ;
// or...
$data = ;

$v = new Valitron\Validator($data);
$v->rules(, true]
    ],
    'requiredWith' => ]
    ],
    'email' => 

    'optional' => 

]);
$this->assertTrue($v->validate());

Programmatic Validation

Some frameworks – such as Spring – have simple ways of triggering the validation process by just using annotations. This is mainly so that we don’t have to interact with the programmatic validation API.

Let’s now go the manual route and set things up programmatically:

ValidatorFactory factory = Validation.buildDefaultValidatorFactory();
Validator validator = factory.getValidator();

To validate a bean, we must first have a Validator object, which is constructed using a ValidatorFactory.

5.1. Defining the Bean

We’re now going to set up this invalid user – with a null name value:

User user = new User();
user.setWorking(true);
user.setAboutMe("Its all about me!");
user.setAge(50);

5.2. Validate the Bean

Now that we have a Validator, we can validate our bean by passing it to the validate method. Any violations of the constraints defined in the User object will be returned as a Set.

Set> violations = validator.validate(user);

By iterating over the violations, we can get all the violation messages by using the getMessage method.

for (ConstraintViolation violation : violations) {
    log.error(violation.getMessage()); 
}

In our example (ifNameIsNull_nameValidationFails), the set would contain a single ConstraintViolation, with the message, “Name cannot be null”.

Parameters

Name Desc Default
params Параметры транслируемые в JqueryFormValidator. Перекрывает параметры по умолчанию.
urlHandler Адрес обработчика данной формы. Берет текущий из формы.
showErrorMessage Показывать ли alert при неуспешной попытке послать данные на сервер true
errorMessage Текст для alert при неуспешной попытке послать данные на сервер (к примеру 5хх ответ сервера, отсутствие интернета). «Спасибо за отправку формы! Однако что-то пошло не так и мы не смогли получить данные. Перезвоните нам или попробуйте отправить еще раз «позже.»
reportErrorToListener Посылать ли данные об ошибки внешнему фиксатору. Нужно для личных нужд мониторинга работы форм. false
urlErrorListener Посылать ли данные об ошибки внешнему фиксатору. Нужно для личных нужд мониторинга работы форм. null
classMainErrorContainer Класс контейнера куда будут складываться общие ошибки ‘double-validate__main-error-container’
classMainErrorItem Класс элемента в который будет обернут элемент общей ошибки ‘double-validate__main-error-item’

Основы валидации

Последнее обновление: 08.12.2019

Важную роль в ASP.NET Core играет валидация входных данных. Валидация позволяет проверить входные данные на наличие неправильных, корректных значений и должным
образом обработать эти значения.

Для рассмотрения валидации создадим новый проект ASP.NET Core по типу Web Application (Model-View-Controller), который назовем ValidationApp. Вначале добавим в проект новую папку Models для моделей и определим
в ней одну единственную модель — класс Person:

using System.ComponentModel.DataAnnotations;

namespace ValidationApp.Models
{
    public class Person
    {
        
        public string Name { get; set; }
        
        public string Email { get; set; }
        
        public string Password { get; set; }
        public int Age { get; set; }
    }
}

Здесь каждое свойство модели помечено атрибутом Required, который находится в пространстве имен .

Затем определим в контроллере HomeController действие Create, через которое мы будем добавлять на сервер объект модели Person:

public class HomeController : Controller
{
    public IActionResult Create()
    {
        return View();
    }
    
    public IActionResult Create(Person person)
    {
        if (ModelState.IsValid)
            return Content($"{person.Name} - {person.Email}");
        else
            return View(person);
    }
}

Если данные для модели были введены правильно, то через метод эти данные будут выведены в браузере. Если же были введены некорректные данные,
то возвращаем объект Person в метод View.

Далее определим само представление Create.cshtml, которое будет содержать форму для ввода данных:

@model ValidationApp.Models.Person

Это стандартное строго типизированное представление, которое использует tag-хелперы для создания полей для свойств модели Person.
И кроме того, здесь определена секция scripts. В этой секции подключаются скрипты клиентской валидации либо из внешних CDN, либо непосредственно из проекта.
В частности, в папке wwwroot/lib по умолчанию уже добавлены соответствующие скрипты:

И поскольку эти скрипты зависят от библиотеки jquery, то нам надо подключать их именно после этой библиотеки. На мастер-странице _Layout.cshtml
jquery уже подключена, и после ее подключения определена секция scripts, поэтому в представлении Create.cshtml подключение скриптов клиентской валидации определено именно в секции scripts.




@RenderSection("Scripts", required: false)      

Хотя это необязательно, главное, чтобы перед этими скриптами была подключена jquery.

Теперь запустим приложение и обратимся к методу Create. И ничего не вводя в поля ввода, нажмем на кнопку отправки:

По факту форма даже не отправляется, а справа от поле ввода мы увидим сообщения о необходимости ввода данных.

В данном случае мы задействовали механизм валидации, который используется в mvc по умолчанию. Каковы же основные моменты валидации в данном случае:

  1. Использование атрибутов валидации при объявлении модели. Мы указали для каждого свойства атрибут , благодаря чему фреймворк знает,
    что данное свойство обязательно должно содержать некоторое значение.

  2. Использование tag-хелперов валидации. При каждом свойстве мы используем хелпер валидации :

    Благодаря чему и отображается сообщение об ошибке.

  3. Использование скриптов валидации в представлении:

    Несмотря на то что, в принципе валидация может работать и без этих скриптов, однако же эти скрипты позволяют валидировать значение прямо на клиенте без их отправки
    на сервер

    В Visual Studio 2019 в папку Views/Shared по умолчанию добавляется частичное представление _ValidationScriptsPartial.cshtml,
    которое уже содержит подключение вышеопределенных скриптов. Поэтому вместо прямого подключения скриптов можно подключать данное частичное представление.
    Что очень удобно. Особенно если потом потребуется поменять версию скриптов, то достаточно будет изменить код одного частичного представления, которое подключается на остальные представления,
    использующие клиентскую валидацию.

  4. Валидация на стороне сервера. Если у пользователя отключен javascript а браузере, или в представлении не добавлены скрипты клиентской валидации,
    то форма благополучно отправится на сервер. Но во фреймворке предусмотрена также валидация на стороне сервера:

    if (ModelState.IsValid)
        return Content($"{person.Name} - {person.Email}");
    else
        return View(person);
    

    С помощью свойства ModelState.IsValid мы узнаем, проходит модель валидацию или нет, и зависимости от результата совершаем те или иные действия.

НазадВперед

Валидация форм Angular¶

Для того чтобы задать валидацию, используются стандартные атрибуты валидации форм HTML5 (, , , и т. д.).

Вывод сообщений, информирующих о неправильно заполненном поле, осуществляется на основе данных состояния поля. Доступ к этим данным может быть получен с помощью шаблонной переменной.

Теперь переменная содержит объект с информацией о поле, на которое оно ссылается. Список необходимых для валидации свойств объекта:

  • — , если пользователь осуществлял ввод (выбор) значения;
  • — , если поле потеряло фокус;
  • — , если поле невалидно;
  • — , если поле валидно;
  • — содержит объект со свойствами тех атрибутов валидации, которые не удовлетворяют заданному условию.

Общепринято отображать ошибки только тогда, когда пользователь хоть как-то взаимодействовал с полем, то есть когда свойства и или ровно . Вывод той или иной ошибки зависит от того, какой именно атрибут валидации не прошел проверку.

API

exposes the following api:

The exported function takes a object and two optional arguments,
and and
returns a instance if schema contains errors.

Default:

Includes validition rules, defined using , the rules are keyed by the following types:

  • headers
  • params (path)
  • query
  • cookies
  • signedCookies
  • body

Default:

Options, used by :

  • , flattens the error details object to a list of messages, keyed by field name

Default:

We expose a custom error; , use this in you global express error handler to distinguish validtion errors from other types of error.

We also expose the version of Joi we have as a dependency, in order to avoid compatibility issues with other versions of Joi.

3.1.1. Computing cross-validated metrics¶

The simplest way to use cross-validation is to call the
helper function on the estimator and the dataset.

The following example demonstrates how to estimate the accuracy of a linear
kernel support vector machine on the iris dataset by splitting the data, fitting
a model and computing the score 5 consecutive times (with different splits each
time):

>>> from sklearn.model_selection import cross_val_score
>>> clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
>>> scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5)
>>> scores
array()

The mean score and the 95% confidence interval of the score estimate are hence
given by:

>>> print("Accuracy: %0.2f (+/- %0.2f)" % (scores.mean(), scores.std() * 2))
Accuracy: 0.98 (+/- 0.03)

By default, the score computed at each CV iteration is the
method of the estimator. It is possible to change this by using the
scoring parameter:

>>> from sklearn import metrics
>>> scores = cross_val_score(
...     clf, X, y, cv=5, scoring='f1_macro')
>>> scores
array()

See for details.
In the case of the Iris dataset, the samples are balanced across target
classes hence the accuracy and the F1-score are almost equal.

When the argument is an integer, uses the
or strategies by default, the latter
being used if the estimator derives from .

It is also possible to use other cross validation strategies by passing a cross
validation iterator instead, for instance:

>>> from sklearn.model_selection import ShuffleSplit
>>> n_samples = X.shape
>>> cv = ShuffleSplit(n_splits=5, test_size=0.3, random_state=)
>>> cross_val_score(clf, X, y, cv=cv)
array()

Another option is to use an iterable yielding (train, test) splits as arrays of
indices, for example:

>>> def custom_cv_2folds(X):
...     n = X.shape
...     i = 1
...     while i  2
...         idx = np.arange(n * (i - 1)  2, n * i  2, dtype=int)
...         yield idx, idx
...         i += 1
...
>>> custom_cv = custom_cv_2folds(X)
>>> cross_val_score(clf, X, y, cv=custom_cv)
array()

Data transformation with held out data

Just as it is important to test a predictor on data held-out from
training, preprocessing (such as standardization, feature selection, etc.)
and similar similarly should
be learnt from a training set and applied to held-out data for prediction:

>>> from sklearn import preprocessing
>>> X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
...     X, y, test_size=0.4, random_state=)
>>> scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(X_train)
>>> X_train_transformed = scaler.transform(X_train)
>>> clf = svm.SVC(C=1).fit(X_train_transformed, y_train)
>>> X_test_transformed = scaler.transform(X_test)
>>> clf.score(X_test_transformed, y_test)
0.9333...

A makes it easier to compose
estimators, providing this behavior under cross-validation:

>>> from sklearn.pipeline import make_pipeline
>>> clf = make_pipeline(preprocessing.StandardScaler(), svm.SVC(C=1))
>>> cross_val_score(clf, X, y, cv=cv)
array()

See .

3.1.1.1. The cross_validate function and multiple metric evaluation

The function differs from in
two ways:

  • It allows specifying multiple metrics for evaluation.

  • It returns a dict containing fit-times, score-times
    (and optionally training scores as well as fitted estimators) in
    addition to the test score.

For single metric evaluation, where the scoring parameter is a string,
callable or None, the keys will be —

And for multiple metric evaluation, the return value is a dict with the
following keys —

is set to by default to save computation time.
To evaluate the scores on the training set as well you need to be set to
.

You may also retain the estimator fitted on each training set by setting
.

The multiple metrics can be specified either as a list, tuple or set of
predefined scorer names:

>>> from sklearn.model_selection import cross_validate
>>> from sklearn.metrics import recall_score
>>> scoring = 'precision_macro', 'recall_macro'
>>> clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1, random_state=)
>>> scores = cross_validate(clf, X, y, scoring=scoring)
>>> sorted(scores.keys())

>>> scores'test_recall_macro'
array()

Or as a dict mapping scorer name to a predefined or custom scoring function:

>>> from sklearn.metrics import make_scorer
>>> scoring = {'prec_macro' 'precision_macro',
...            'rec_macro' make_scorer(recall_score, average='macro')}
>>> scores = cross_validate(clf, X, y, scoring=scoring,
...                         cv=5, return_train_score=True)
>>> sorted(scores.keys())

>>> scores'train_rec_macro'
array()

Here is an example of using a single metric:

>>> scores = cross_validate(clf, X, y,
...                         scoring='precision_macro', cv=5,
...                         return_estimator=True)
>>> sorted(scores.keys())

Use of Expression language

This specification supports Unified Expression Language (JSR 341) for evaluating dynamic expression in the validation messages that’s the reason we have to include ‘javax.el-api’ and it’s implementation dependencies in our projects.

The values substitution from constraint annotation element declarations:

Within the messages, constraint annotation element values can be referenced as ‘{theElementName}’.

For example @Min(5), we can use message: ‘The min value must be {value}’. Here {value} will be replace with 5.

The expression can be evaluated for inline messages or in resource bundle files as well

Here are few examples from the Hibernate message resource implementation,hibernate-validator-5.2.4.Final.jar!\org\hibernate\validator\ValidationMessages.properties:

javax.validation.constraints.DecimalMax.message  = must be less than ${inclusive == true ? 'or equal to ' : ''}{value}
javax.validation.constraints.DecimalMin.message  = must be greater than ${inclusive == true ? 'or equal to ' : ''}{value}
javax.validation.constraints.Digits.message      = numeric value out of bounds (. expected)
javax.validation.constraints.Max.message         = must be less than or equal to {value}
javax.validation.constraints.Min.message         = must be greater than or equal to {value}
javax.validation.constraints.Pattern.message     = must match "{regexp}"
javax.validation.constraints.Size.message        = size must be between {min} and {max}

Using ${validatedValue}

This is the the currently validated value (property, bean, method parameter etc).

For example:

public class TestBean {

    @Size(min = 5, message ="The name '${validatedValue}' must be at least {min}" +
                        " characters long. Length found : ${validatedValue.length()}")
    private String name;

   // getters and setters
}

Now if we populate our bean like this and run the validations:

public static void main (String[] args) {
     TestBean testBean = new TestBean();
     testBean.setName("Mike");

     Validator validator = getValidator();
     validator.validate(testBean).stream().forEach(ValidatedValueExample::printError);
}

Output:

The name 'Mike' must be at least 5 characters long. Length found : 4

Example Project

These examples demonstrate the use of external resource bundle along with expression language usage.

Dependencies and Technologies Used:

  • Hibernate Validator Engine 5.2.4.Final: Hibernate’s Bean Validation (JSR-303) reference implementation.
  • Expression Language API 2.2 2.2.4
  • Expression Language 2.2 Implementation 2.2.4
  • JDK 1.8
  • Maven 3.0.4

Принципы

Задача дизайнера — сделать так, чтобы пользователь не совершил ошибку и валидация не понадобилась, для этого:

  1. Ограничьте выбор заведомо неверных значений в списке: блокируйте эти значения или не показывайте в списке.
  2. Ограничьте ввод неподходящих символов. Если в поле нужно вводить только цифры, и это очевидно пользователю, игнорируйте ввод букв вместо того, чтобы показать ошибку. Используйте маски в полях, где у значений известен формат.
  3. Пишите подсказки для заполнения формы. Например, плейсхолдер в полях ввода.

Валидация на только что открытой пустой форме запрещена. Исключение — черновики, когда пользователь уже заполнял эту форму, через какое-то время вернулся к ней, а она заполнена с ошибками.

Contributing

In general, we follow the «fork-and-pull» Git workflow.

  1. Fork the repo on GitHub
  2. Clone the project to your own machine
  3. Work on your fork
    1. Make your changes and additions
      • Most of your changes should be focused on and folders and/or .
      • Files such as , and files in folder are autogenerated when running tests () and need not to be changed manually.
    2. Change or add tests if needed
    3. Run tests and make sure they pass
    4. Add changes to README.md if needed
  4. Commit changes to your own branch
  5. Make sure you merge the latest from «upstream» and resolve conflicts if there is any
  6. Repeat step 3(3) above
  7. Push your work back up to your fork
  8. Submit a Pull request so that we can review your changes
Ссылка на основную публикацию