Data Validator Node

Validați și structurați datele folosind JSON Schema.

Prezentare generală

Nodul Data Validator validează datele de intrare conform unui JSON Schema pe care îl definiți. Asigură că datele respectă tipurile, formatele și constrângerile așteptate înainte de procesare.

Configurare

Tipuri de date rădăcină

Definirea câmpurilor (Object/Array)

Pentru tipurile Object și Array, definiți câmpurile așteptate:

1. Faceți clic pe Add Field pentru a crea un câmp nou
2. Setați numele câmpului
3. Alegeți tipul câmpului
4. Configurați setările (faceți clic pe iconița de roată)

Tipuri de câmpuri

Setări câmpuri

Faceți clic pe iconița de setări a oricărui câmp pentru configurare:

Setări String

• Min Length - Numărul minim de caractere
• Max Length - Numărul maxim de caractere
• Pattern - Pattern regex de potrivit
• Enum - Valori permise (separate prin virgulă)
• Required - Câmpul trebuie să fie prezent

Setări Number

• Minimum - Valoare minimă
• Maximum - Valoare maximă
• Enum - Valori permise (separate prin virgulă)
• Required - Câmpul trebuie să fie prezent

Setări Array

• Min Items - Lungimea minimă a array-ului
• Max Items - Lungimea maximă a array-ului
• Item Type - Tipul elementelor array-ului

Setări File

• Allowed Extensions - Tipuri de fișiere permise
• Max Size - Dimensiunea maximă a fișierului

Tipuri de elemente Array

Când tipul rădăcină este Array, alegeți tipul elementului:

Exemplu de schemă

Pentru validarea datelor utilizatorului:

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

Utilizarea variabilelor

Transmiteți date din nodurile anterioare:

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

Ieșirea validării

Dacă validarea reușește, datele validate sunt stocate în variabila de ieșire. Dacă validarea eșuează, fluxul de lucru poate gestiona eroarea în nodurile ulterioare.

Bune practici

• Definiți scheme care corespund structurii de date așteptate
• Folosiți câmpuri obligatorii pentru datele critice
• Adăugați constrângeri (min/max) pentru a preveni datele invalide
• Testați cu date de exemplu înainte de utilizarea în producție