数据校验

Go Validator (通常指 github.com/go-playground/validator/v10 库) 是 Go 语言中一个强大且广泛使用的结构体数据校验库。它允许开发者通过结构体标签 (struct tags) 定义丰富的校验规则，并提供了灵活的自定义校验功能，旨在简化 Web 应用程序、API 服务或其他数据处理场景中数据输入的验证工作。 核心思想：通过结构体标签定义校验规则，将数据校验逻辑从业务代码中分离出来，实现声明式的数据验证。 提高代码的整洁性、可读性和可维护性。 一、为什么需要数据校验？在任何应用程序中，尤其是在处理用户输入、外部 API 请求或数据库存储时，数据校验是不可或缺的一环。其重要性体现在： 数据完整性：确保数据符合预期的格式和范围，避免存储无效或不完整的数据。 业务逻辑正确性：验证输入数据是否满足业务规则，例如用户年龄必须大于18岁。 安全性：防止恶意输入（如 SQL 注入、XSS 攻击）或非法操作，增强系统安全性。 用户体验：及时向用户提供明确的错误反馈，引导用户输入正确的数据。 减少下游错误：避免在更深层的业务逻辑或数据库操...

Pydantic 是一个 Python 库，用于数据验证和设置管理，它利用 Python 的类型提示 (type hints) 来定义数据模式。Pydantic 在运行时强制执行类型提示，并为您的数据提供友好的错误信息，使得数据模型更加健壮、可维护和自文档化。它广泛应用于 Web API (如 FastAPI)、数据科学、配置管理等领域。 核心思想：将 Python 的类型提示转化为强大的运行时数据验证和序列化工具，从而提高代码的健壮性和开发效率。 一、为什么需要 Pydantic？在现代 Python 应用开发中，数据从外部来源（如 JSON API、数据库、配置文件、用户输入）进入系统是常态。这些外部数据往往不可信，结构复杂且容易出错。传统的 Python 处理方式存在一些问题： 缺乏数据验证：直接使用字典或弱类型对象，无法保证数据的结构和类型正确性，容易导致运行时错误。 手动验证繁琐：编写大量的 if/else 语句进行数据类型检查和值验证，导致代码冗长、难以维护。 序列化/反序列化复杂：将 Python 对象转换为 JSON/XML 或反之，...

奇偶检验 (Parity Check) 是一种最简单、最古老的错误检测方法，用于验证数据在传输或存储过程中是否发生了一位或奇数位的错误。它通过在原始数据的基础上添加一个额外的比特位（称为奇偶校验位）来实现。 核心思想： 通过统计数据位中 ‘1’ 的数量是奇数还是偶数，并添加一个校验位来使其总数符合预设的奇偶性，从而在接收端检测数据是否被意外翻转。 一、奇偶检验的基本原理奇偶检验的基本思想是确保一组二进制位中 ‘1’ 的总数（包括校验位）始终是奇数或偶数。 1.1 两种类型根据要求的奇偶性，奇偶检验分为两种： 奇校验 (Odd Parity Check)： 发送方统计数据位中 ‘1’ 的个数。 如果 ‘1’ 的个数为偶数，则奇偶校验位设置为 ‘1’，使包括校验位在内的所有位中 ‘1’ 的总数为奇数。 如果 ‘1’ 的个数为奇数，则奇偶校验位设置为 ‘0’，使包括校验位在内的所有位中 ‘1’ 的总数仍为奇数。 目标：传输的整个数据串（数据位 + 校验位）中 ‘1’ 的个数为奇数。 偶校验 (Even Parity Check)： 发送方统计数据位中 ‘1’ 的个数。...