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.

Поднятие ValidationError

Чтобы сделать сообщения об ошибках гибкими и легко переопределяемыми, примите во внимание следующие рекомендации:

  • Предоставить описательную ошибку code конструктору:

    # Good
    ValidationError(_('Invalid value'), code='invalid')
    
    # Bad
    ValidationError(_('Invalid value'))
    
  • Не вставляйте переменные в сообщение; используйте заполнители и аргумент params конструктора:

    # Good
    ValidationError(
        _('Invalid value: %(value)s'),
        params={'value': '42'},
    )
    
    # Bad
    ValidationError(_('Invalid value: %s') % value)
    
  • Используйте ключи отображения вместо позиционного форматирования. Это позволяет располагать переменные в любом порядке или вообще их не использовать при переписывании сообщения:

    # Good
    ValidationError(
        _('Invalid value: %(value)s'),
        params={'value': '42'},
    )
    
    # Bad
    ValidationError(
        _('Invalid value: %s'),
        params=('42',),
    )
    
  • Оберните сообщение символом gettext, чтобы включить перевод:

    # Good
    ValidationError(_('Invalid value'))
    
    # Bad
    ValidationError('Invalid value')
    

Собираем все вместе:

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

Следование этим рекомендациям особенно необходимо, если вы пишете многократно используемые формы, поля форм и поля моделей.

Хотя это и не рекомендуется, если вы находитесь в конце цепочки валидации (т.е. ваша форма clean() метод) и вы знаете, что вам никогда не понадобится переопределять сообщение об ошибке, вы можете выбрать менее многословный вариант:

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

Методы Form.errors.as_data() и Form.errors.as_json() значительно выигрывают от полнофункциональных ValidationErrors (с code именем и params словарем).

Возникновение множества ошибок

Если вы обнаружили несколько ошибок во время работы метода очистки и хотите сигнализировать обо всех из них отправителю формы, можно передать список ошибок конструктору ValidationError.

Как и выше, рекомендуется передавать список экземпляров ValidationError с codes и params, но подойдет и список строк:

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

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

Использование валидации на практике

В предыдущих разделах объяснялось, как работает валидация в целом для форм. Поскольку иногда бывает проще понять, как работает каждая функция, здесь приведена серия небольших примеров, в которых используется каждая из предыдущих функций.

Использование валидаторов

Поля формы (и модели) Django поддерживают использование полезных функций и классов, известных как валидаторы. Валидатор - это вызываемый объект или функция, которая принимает значение и не возвращает ничего, если значение действительно, или выдает ошибку ValidationError, если нет. Они могут быть переданы в конструктор поля через аргумент validators или определены в самом классе Field с помощью атрибута default_validators.

Валидаторы могут использоваться для проверки значений внутри поля, давайте посмотрим на Django’s SlugField:

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

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

Как вы можете видеть, SlugField - это CharField с настроенным валидатором, который проверяет, что отправленный текст соответствует некоторым правилам символов. Это также можно сделать при определении поля так:

slug = forms.SlugField()

эквивалентно:

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

Обычные случаи, такие как проверка по электронной почте или регулярному выражению, могут быть обработаны с помощью существующих классов валидаторов, доступных в Django. Например, validators.validate_slug - это экземпляр RegexValidator, построенный с первым аргументом в виде шаблона: ^[-a-zA-Z0-9_]+$. Смотрите раздел writing validators, чтобы увидеть список того, что уже доступно, и пример того, как написать валидатор.

Очистка полей формы по умолчанию

Давайте сначала создадим поле пользовательской формы, которое проверяет, что его входные данные - это строка, содержащая адреса электронной почты, разделенные запятыми. Полный класс выглядит следующим образом:

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)

В каждой форме, использующей это поле, эти методы будут выполняться до того, как с данными поля можно будет сделать что-либо еще. Это очистка, специфичная для данного типа поля, независимо от того, как оно будет использоваться в дальнейшем.

Давайте создадим ContactForm, чтобы продемонстрировать, как вы будете использовать это поле:

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

Используйте MultiEmailField как любое другое поле формы. Когда на форме будет вызван метод is_valid(), в процессе очистки будет запущен метод MultiEmailField.clean(), который, в свою очередь, вызовет пользовательские методы to_python() и validate().

Очистка определенного атрибута поля

Продолжая предыдущий пример, предположим, что в нашем ContactForm мы хотим убедиться, что поле recipients всегда содержит адрес "fred@example.com". Это проверка, специфичная для нашей формы, поэтому мы не хотим помещать ее в общий класс MultiEmailField. Вместо этого мы напишем метод очистки, который работает с полем recipients, следующим образом:

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

Очистка и проверка полей, которые зависят друг от друга

Предположим, мы добавим еще одно требование к нашей контактной форме: если поле cc_myself является True, то subject должно содержать слово "help". Мы выполняем проверку более чем одного поля одновременно, поэтому метод формы clean() является хорошим местом для этого. Обратите внимание, что здесь мы говорим о методе clean() на форме, тогда как ранее мы писали метод clean() на поле. Важно четко различать поля и формы, когда мы решаем, где проводить валидацию. Поля - это отдельные точки данных, а формы - это набор полей.

К моменту вызова метода clean() формы будут запущены все методы очистки отдельных полей (предыдущие два раздела), поэтому self.cleaned_data будет заполнен любыми данными, которые сохранились до сих пор. Поэтому вам также нужно помнить о том, что поля, которые вы хотите проверить, могут не выдержать первоначальной проверки отдельных полей.

Есть два способа сообщить о любых ошибках на этом этапе. Вероятно, самый распространенный способ - вывести ошибку в верхней части формы. Чтобы создать такую ошибку, вы можете поднять ValidationError из метода clean(). Например:

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."
                )

В этом коде, если возникает ошибка валидации, форма выводит сообщение об ошибке в верхней части формы (обычно) с описанием проблемы. Такие ошибки являются не-полевыми ошибками, которые отображаются в шаблоне с помощью {{ form.non_field_errors }}.

Вызов super().clean() в коде примера гарантирует, что любая логика валидации в родительских классах будет сохранена. Если ваша форма наследует другую, которая не возвращает словарь cleaned_data в своем методе clean() (это необязательно), то не присваивайте cleaned_data результату вызова super() и используйте self.cleaned_data вместо этого:

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

Второй подход для сообщения об ошибках валидации может включать присвоение сообщения об ошибке одному из полей. В данном случае давайте присвоим сообщение об ошибке обеим строкам «subject» и «cc_myself» в отображении формы. Будьте осторожны, делая это на практике, так как это может привести к запутанному выводу формы. Мы показываем, что здесь возможно, и предоставляем вам и вашим дизайнерам самим решать, что будет эффективно работать в вашей конкретной ситуации. Наш новый код (заменяющий предыдущий пример) выглядит следующим образом:

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)

Вторым аргументом add_error() может быть строка или, предпочтительно, экземпляр ValidationError. Более подробную информацию смотрите в Поднятие ValidationError. Обратите внимание, что add_error() автоматически удаляет поле из cleaned_data.

Вернуться на верх