Data Validator Node

Validar y estructurar datos usando JSON Schema.

Descripción general

El Data Validator Node valida datos de entrada contra un JSON Schema que usted define. Asegura que los datos cumplan con los tipos, formatos y restricciones esperados antes de ser procesados.

Configuración

Tipos de datos raíz

Definir campos (Object/Array)

Para los tipos Object y Array, defina los campos esperados:

1. Haga clic en Add Field para crear un nuevo campo
2. Establezca el nombre del campo
3. Elija el tipo de campo
4. Configure los ajustes (haga clic en el icono de engranaje)

Tipos de campo

Ajustes de campo

Haga clic en el icono de ajustes de cualquier campo para configurar:

Ajustes de String

• Min Length - Cantidad mínima de caracteres
• Max Length - Cantidad máxima de caracteres
• Pattern - Patrón regex a coincidir
• Enum - Valores permitidos (separados por comas)
• Required - El campo debe estar presente

Ajustes de Number

• Minimum - Valor mínimo
• Maximum - Valor máximo
• Enum - Valores permitidos (separados por comas)
• Required - El campo debe estar presente

Ajustes de Array

• Min Items - Longitud mínima del array
• Max Items - Longitud máxima del array
• Item Type - Tipo de los elementos del array

Ajustes de File

• Allowed Extensions - Tipos de archivo permitidos
• Max Size - Tamaño máximo de archivo

Tipos de elementos de Array

Cuando el tipo raíz es Array, elija el tipo de elemento:

Ejemplo de esquema

Para validar datos de usuario:

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "name": { "type": "string", "minLength": 1 },
    "email": { "type": "string", "pattern": "^[^@]+@[^@]+$" },
    "age": { "type": "number", "minimum": 0, "maximum": 150 }
  },
  "required": ["name", "email"]
}

Uso de variables

Pasar datos desde nodos anteriores:

{{api_response}}
{{form_submission}}
{{parsed_json}}

Salida de validación

Si la validación es exitosa, los datos validados se almacenan en su variable de salida. Si la validación falla, el flujo de trabajo puede manejar el error en nodos posteriores.

Buenas prácticas

• Defina esquemas que coincidan con la estructura de datos esperada
• Use campos obligatorios para datos críticos
• Agregue restricciones (mín/máx) para prevenir datos inválidos
• Pruebe con datos de ejemplo antes de pasar a producción