Валидация форм и полей¶

Валидация формы происходит при очистке данных. Если вы хотите настроить этот процесс, есть различные места для внесения изменений, каждое из которых служит для разных целей. В процессе обработки формы выполняются три типа методов очистки. Обычно они выполняются, когда вы вызываете метод is_valid() на форме. Есть и другие вещи, которые также могут вызвать очистку и проверку (обращение к атрибуту errors или прямой вызов full_clean()), но обычно они не нужны.

В общем, любой метод очистки может поднять ValidationError, если есть проблема с данными, которые он обрабатывает, передавая соответствующую информацию конструктору ValidationError. See below для лучшей практики поднятия ValidationError. Если не поднимается ValidationError, метод должен вернуть очищенные (нормализованные) данные в виде объекта Python.

Большинство валидаций можно выполнить с помощью validators - помощников, которые можно использовать повторно. Валидаторы - это функции (или callables), которые принимают один аргумент и вызывают ValidationError при недопустимом вводе. Валидаторы запускаются после вызова методов to_python и validate поля.

Валидация формы разбита на несколько этапов, которые можно настроить или отменить:

• Метод to_python() на Field является первым шагом в каждой валидации. Он преобразует значение к правильному типу данных и выдает сообщение ValidationError, если это невозможно. Этот метод принимает необработанное значение от виджета и возвращает преобразованное значение. Например, FloatField превратит данные в Python float или выдаст ValidationError.

• Метод validate() на Field обрабатывает специфическую для поля валидацию, которая не подходит для валидатора. Он принимает значение, которое было приведено к правильному типу данных, и при любой ошибке выдает сообщение ValidationError. Этот метод ничего не возвращает и не должен изменять значение. Вы должны переопределить его для обработки логики валидации, которую вы не можете или не хотите поместить в валидатор.

• Метод run_validators() на поле Field запускает все валидаторы поля и объединяет все ошибки в один ValidationError. Вам не нужно переопределять этот метод.

• Метод clean() в подклассе Field отвечает за выполнение to_python(), validate() и run_validators() в правильном порядке и распространение их ошибок. Если в любой момент времени какой-либо из методов вызывает ошибку ValidationError, валидация останавливается, и эта ошибка выдается. Этот метод возвращает чистые данные, которые затем вставляются в словарь cleaned_data формы.

• Метод clean_<fieldname>() вызывается на подклассе формы – где <fieldname> заменяется на имя атрибута поля формы. Этот метод выполняет любую очистку, специфичную для данного атрибута, не связанную с типом поля, которым он является. Этому методу не передаются никакие параметры. Вам нужно будет найти значение поля в self.cleaned_data и помнить, что в этот момент это будет объект Python, а не исходная строка, представленная в форме (она будет в cleaned_data, потому что метод general field clean(), описанный выше, уже однажды очистил данные).

  Например, если вы хотите проверить, что содержимое CharField под названием serialnumber является уникальным, clean_serialnumber() будет подходящим местом для этого. Вам не нужно конкретное поле (это CharField), но вам нужен специфический для поля формы фрагмент проверки и, возможно, очистки/нормализации данных.

  Возвращаемое значение этого метода заменяет существующее значение в cleaned_data, поэтому это должно быть значение поля из cleaned_data (даже если этот метод не изменил его) или новое очищенное значение.

• Метод clean() подкласса формы может выполнять валидацию, требующую доступа к нескольким полям формы. Сюда можно отнести такие проверки, как «если поле A предоставлено, то поле B должно содержать действительный адрес электронной почты». При желании этот метод может вернуть совершенно другой словарь, который будет использован в качестве cleaned_data.

  Поскольку методы валидации полей были запущены к моменту вызова clean(), у вас также есть доступ к атрибуту errors формы, который содержит все ошибки, возникшие при очистке отдельных полей.

  Обратите внимание, что любые ошибки, возникающие при переопределении Form.clean(), не будут связаны с каким-либо конкретным полем. Они попадают в специальное «поле» (называемое __all__), к которому вы можете получить доступ через метод non_field_errors(), если вам это необходимо. Если вы хотите прикрепить ошибки к определенному полю формы, вам нужно вызвать add_error().

  Также обратите внимание, что существуют особые соображения при переопределении метода clean() подкласса ModelForm. (см. ModelForm documentation для получения дополнительной информации)

Эти методы выполняются в указанном выше порядке, по одному полю за раз. То есть, для каждого поля формы (в порядке их объявления в определении формы) выполняется метод Field.clean() (или его переопределение), затем clean_<fieldname>(). Наконец, когда эти два метода выполнены для каждого поля, выполняется метод Form.clean(), или его переопределение, независимо от того, вызвали ли предыдущие методы ошибки.

Примеры каждого из этих методов приведены ниже.

Как уже упоминалось, любой из этих методов может вызвать ошибку ValidationError. Для любого поля, если метод Field.clean() вызывает ValidationError, любой метод очистки, специфичный для данного поля, не вызывается. Однако методы очистки для всех оставшихся полей все равно выполняются.

raise ValidationError(
    _('Invalid value: %(value)s'),
    code='invalid',
    params={'value': '42'},
)

ValidationError(_('Invalid value: %s') % value)

# Good
raise ValidationError([
    ValidationError(_('Error 1'), code='error1'),
    ValidationError(_('Error 2'), code='error2'),
])

# Bad
raise ValidationError([
    _('Error 1'),
    _('Error 2'),
])

from django.core import validators
from django.forms import CharField

class SlugField(CharField):
    default_validators = [validators.validate_slug]

slug = forms.SlugField()

slug = forms.CharField(validators=[validators.validate_slug])

from django import forms
from django.core.validators import validate_email

class MultiEmailField(forms.Field):
    def to_python(self, value):
        """Normalize data to a list of strings."""
        # Return an empty list if no input was given.
        if not value:
            return []
        return value.split(',')

    def validate(self, value):
        """Check if value consists only of valid emails."""
        # Use the parent's handling of required fields, etc.
        super().validate(value)
        for email in value:
            validate_email(email)

class ContactForm(forms.Form):
    subject = forms.CharField(max_length=100)
    message = forms.CharField()
    sender = forms.EmailField()
    recipients = MultiEmailField()
    cc_myself = forms.BooleanField(required=False)

from django import forms
from django.core.exceptions import ValidationError

class ContactForm(forms.Form):
    # Everything as before.
    ...

    def clean_recipients(self):
        data = self.cleaned_data['recipients']
        if "fred@example.com" not in data:
            raise ValidationError("You have forgotten about Fred!")

        # Always return a value to use as the new cleaned data, even if
        # this method didn't change it.
        return data

from django import forms
from django.core.exceptions import ValidationError

class ContactForm(forms.Form):
    # Everything as before.
    ...

    def clean(self):
        cleaned_data = super().clean()
        cc_myself = cleaned_data.get("cc_myself")
        subject = cleaned_data.get("subject")

        if cc_myself and subject:
            # Only do something if both fields are valid so far.
            if "help" not in subject:
                raise ValidationError(
                    "Did not send for 'help' in the subject despite "
                    "CC'ing yourself."
                )

def clean(self):
    super().clean()
    cc_myself = self.cleaned_data.get("cc_myself")
    ...

from django import forms

class ContactForm(forms.Form):
    # Everything as before.
    ...

    def clean(self):
        cleaned_data = super().clean()
        cc_myself = cleaned_data.get("cc_myself")
        subject = cleaned_data.get("subject")

        if cc_myself and subject and "help" not in subject:
            msg = "Must put 'help' in subject when cc'ing yourself."
            self.add_error('cc_myself', msg)
            self.add_error('subject', msg)