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Schematicsは、データをモデル化するための簡単な方法を提供するPythonモジュールです。それはデータを構造化し、データの初期化、データのシリアル化、データの直列化、データのフォーマット、およびデータの検証、電子メールアドレスのようなデータ定義に対するデータの検証のためのメカニズムを提供します。ライブラリはフィールドの形でデータ型を提供します。各フィールドは、そのデータがさまざまな形式でどのように見えるかの詳細を制御します。また、データが正しい検索されているかどうかを判断する責任を持ち、インターネットに送信するスキーマを生成する方法とともに、インターネットに送信する方法と同様の機能を提供すること、またはデータベース、または基本的にいくつかのJavaプロセスに送信するか、構造化データを使用した使用例。 Body = StringType（MAX_LENGTH = 4096）SchematicsオブジェクトデフォルトでJSONにシリアライズします。 Memcached、Mongodb、Riakに保存してください。 ）... Body = StringType（MAX_LENGTH = 4000）... >>> data = {'name'： 'Hacker'、 'Body'： 'Schematicsは検証を簡単にする'} >>>コメント（**データ） .validate（）Truelet無効なデータを使用してみるとどうなるかを確認してください。 （最近の最後のコール）：ファイル ""、1行目、1行目 "/ path/to/site-packages/schematics/models.py"、280行目、validate field._validate（value） file "/ path/to/site-packages/schematics/fields/base.py"、99行目 ""、_validate self.validate（value）ファイル "/ path/to/site-packages/schematics/fields/base.py" 、Line 224、Validate self.field_name、value）schematics.base.typeException：文字列値が長すぎます - 名前：JSON COMで長すぎるスキーマの名前を持つハッカーWebリクエストからのINGも非常に自然です。 iPhone：JSON_DATA = request.post.get（ 'data'）data = json.loads（json_data）データの検証次のようになります。次のようになります。コメント（**データ）.validate（）。 Easy.Productのホームページ

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