Файл не валиден что это значит
Валидация XML документов
XML документ с корректным синтаксисом называется «правильно сформированным» или «синтаксически верным».
«Валидный» XML документ кроме всего прочего должен соответствовать определенному типу документов.
Синтаксически верные XML документы
XML документ с корректным синтаксисом является «синтаксически верным».
Синтаксические правила были описаны в предыдущих главах:
Валидные XML документы
Валидный XML документ не то же самое, что и синтаксически верный XML документ.
Первое правило для валидного XML документа то, что он должен быть синтаксически верным.
Второе правило — валидный XML документ должен соответствовать определенному типу документов.
Правила, определяющие допустимые элементы и атрибуты для XML документа, часто называются определениями документа или схемами документа.
Когда используют определения документа?
Определения документа — это самый простой способ предоставить рекомендации по допустимым элементам и атрибутам документа.
Определения документа также предоставляют общие рекомендации, которые могут использоваться другими пользователями и/или разработчиками.
Определения документа предоставляют стандартизацию, которая значительно облегчает жизнь.
Когда не используют определения документа?
В действительности XML не требует определений документа.
Когда вы экспериментируете с XML или работаете с небольшими XML файлами, создание определений документа может стать лишней тратой времени.
Если вы разрабатываете приложения, то подождите до тех пор, пока спецификации не будут стабильными, и только потом добавляйте определения документов. В обратном случае ваше приложение может перестать работать из-за ошибок проверки правильности документа.
Определения документа
С XML можно использовать различные типы определений документа:
Проверка валидности XML документа
Для проверки валидности XML документов в сети Интернет существует множество программ и сайтов проверки XML документов.
XML ошибки остановят вас
Ошибки в XML документе остановят работу вашего XML приложения.
W3C спецификации XML предписывают, что при возникновении ошибки программа разбора XML документа должна прекратить свою работу. Это сделано для того, чтобы приложения XML были небольшого размера, быстрые и широко совместимые.
HTML браузеры отобразят HTML документ даже с ошибками (например, пропущенный закрывающий тег).
Что означает термин «валидный/невалидный»?
Невалидный емейл-адрес
Невалидное задание
Невалидное название
Последнее время эти понятия стали очень популярны.
Такие термины можно встретить в интернете. Я эти термины понимаю так:
Валидный.
Это значит действующий, соответствующий определённым требованиям, нормам, правилам, стандартам.
Например, для вёрстки сайтов существуют правила и нормы, разработанные Консоциумом Всемирной Паутины.
Проверить сайт на соответствие данным правилам можно здесь.
Если ошибок найдено не будет, то можно сказать, что исходный код вашего сайта является валидным.
Невалидный.
Это понятие является противоположным понятию «валидный».
Если сертификат электронной подписи является невалидным, то он может быть просрочен, или у вас не установлены необходимые корневые сертификаты.
Также добавлю, что понятия «валидный» и «невалидный» имеют иностранные корни.
Переводятся они так: «действительный», «допустимый».
Валидный и невалидный это прилагательные:
Пример использования слова: «Если параметр не указан, то создается невалидный объект, который ни на что не указывает.»
Обычной электронные почтовые сервисы сразу укажут вам на невалидность e-mail адреса, написав, что такой не может быть использован. Они имеют встроенные валидаторы, эти валидаторы-то и проверят автоматически ваш адрес, валиден он или нет.
В английском, кстати, невалидный звучит, как инвалид invalid, что и без перевода понятно. Что значит инвалид знают все.
Валидация — что это простыми словами? Чем отличается валидация от верификации? + ПРАКТИЧЕСКИЙ СОВЕТ
Здравствуйте, дорогие читатели! Добро пожаловать на блог!
Валидация — что это простыми словами? Чем отличается валидация от верификации? Ответы на эти вопросы — в статье.
Многие слова «валидация» и «верификация» считают синонимами. Но это не так. Разница есть, но она очень тонкая. Давайте разбираться.
Валидация и верификация — что это простыми словами?
Справедливости ради надо сказать, что в разных областях деятельности (в банках, в платежных системах, в интернете), в разных отраслях производства эти термины используются по-разному. Я решила привести здесь определение валидации и верификации из стандарта ISO 9000.
Мы видим, что определения совпадают в значительной части, но не полностью. Однако, несмотря на такое большое совпадение валидация и верификация — это разные действия.
Чтобы проще было понять, что такое валидация, давайте сначала разберемся, чем валидация отличается от верификации.
Чем отличается валидация от верификации?
Итак, что такое верификация? Более детально можете узнать из этой статьи, но здесь скажем коротко, что слово «верификация» происходит от английского слова «verification» — проверка. А слово «валидация» происходит от английского «validation» — придание законной силы.
Примеры валидации и верификации в разных сферах.
Без примеров трудно понять отличия валидации и верификации. Приведем несколько примеров из разных областей.
Пример из области медицины
Скажем, разработали новое лекарство. Провели многочисленные тесты для ПРОВЕРКИ, что лекарство лечит такую-то болезнь. Здесь речь идет о ВЕРИФИКАЦИИ (о проверке соответствия лекарства его предназначению). Но Вы знаете, что на самом деле лекарство подходит не всем. Чтобы начать лечение Вам нужна ВАЛИДАЦИЯ врача. Только врач может ПОДТВЕРДИТЬ, что это лекарство подойдет КОНКРЕТНО Вам.
ВЕРИФИКАЦИЯ — это тестирование лекарства с целью ПРОВЕРКИ на соответствие его предназначению. А ВАЛИДАЦИЯ — это ПОДТВЕРЖДЕНИЕ врача, что лекарство подойдет КОНКРЕТНОМУ больному.
Пример из области производства
Предположим завод по производству велосипедов принял заказ на партию велосипедов. Так вот, ВЕРИФИКАЦИЮ (ПРОВЕРКУ) на соответствие требованиям заказчика выполняет сам завод-производитель. А вот ВАЛИДАЦИЮ (ТЕСТИРОВАНИЕ, ПРОВЕРКУ) на соответствие своим требованиям будут выполнять представители самого заказчика.
Пример из области IT
Аналогичный пример можно привести из области IT. Компания — разработчик программного обеспечения получила заказ на разработку какого-то софта. Программа, которая была создана, прошла тестирование. Результатом тестирования является ВЕРИФИКАЦИЯ на стороне компании, выполняющей заказ, что программа полностью соответствует тех заданию заказчика. А вот ВАЛИДАЦИЮ будет выполнять сам заказчик, когда установит программное обеспечение и протестирует его.
Пример из сферы интернета
Социальная сеть Твиттер проводит ВЕРИФИКАЦИЮ аккаунтов знаменитостей, чтобы участники сети точно знали, что посты публикуются действительно этой знаменитостью. В результате верификации в аккаунте знаменитости появляется синий значок с галочкой.
Еще пример. Для того, чтобы стать продавцом на Амазоне, Вам необходимо пройти ВЕРИФИКАЦИЮ личности. Также необходимо пройти верификацию при регистрации аккаунтов во всех платежных системах (Вебмани, Яндекс.Деньги, Киви и т.д.)
Пример из законодательной области
Инициативный депутат решил улучшить жизнь и придумал прогрессивный Закон. Законотворческие органы выполнят ПРОВЕРКУ нового Закона на соответствие другим Законам и международному праву и ВЕРИФИЦИРУЮТ его. Но Закон вступит в силу не сразу, а только через месяц — после его ВАЛИДАЦИИ (придания законной силы) высшим органом законодательной власти. За этот месяц можно отозвать Закон, выявив вред для каких-то КОНКРЕТНЫХ слоев населения.
Например, соц сеть Твиттер верифицирует аккаунты знаменитостей для того, чтобы пользователи были уверены, что сообщения действительно публикует эта знаменитость или её официальный представитель. В аккаунте пользователя Твиттере, который прошел такую верификацию, ставится синий значок с галочкой.
Теперь можно сделать общий вывод, что верификация (проверка) встречается чаще, чем валидация. Валидация (подтверждение для конкретного случая) нужна не всегда.
Практический совет
Вы спросите, для чего нужно разбираться в этих терминах? Скажу, что есть и практическая польза. Главная цель верификации и валидации — безопасность, чтобы Ваши банковские карты и аккаунты были защищены. Однако, пользуясь тем, что многие не разбираются в этих терминах, злоумышленники для похищения личных данных часто применяют такой способ, как сообщение с просьбой верифицировать или валидировать вашу банковскую карту, аккаунт и т.д..
Практический совет: При появлении окна с просьбой верификации или валидации Ваших данных проверьте в адресной строке данные сайта, нет ли пропущенных или лишних символов. Либо попробуйте зайти в эту программу с другого устройства и если такого сообщения не появляется, значит Ваш компьютер надо лечить от опасных вирусов.
Резюме
Надеюсь, статья, оказалась полезной для Вас и Вы теперь знаете ответы на вопросы: Валидация — что это простыми словами? Чем отличается валидация от верификации?
Вот по традиции порция полезного видео. В котором Жак Фреско учит мыслить нестандартно, не так, как все. ЭТИ НЕСКОЛЬКО МИНУТ БУДУТ ТОЧНО ПОТРАЧЕНЫ НЕ ЗРЯ!
Желаю всем новых идей и много сил для их реализации!
Эссе о валидации данных
Зачем нужна валидация данных?
Казалось бы, «невалидные» данные, не удовлетворяющие определённым ограничениям, могут вызвать сбой в работе программы. Но что это означает? Предположим, в каком-то месте программы возникает исключение при попытке преобразовать строку в число, если строка имеет некорректный формат. Разумеется, если исключение не будет нигде перехвачено, это может привести к аварийному завершению программы. Но это маловероятный сценарий развития событий. Скорее всего в каком-то месте сработает перехватчик, который либо выдаст пользователю какое-то сообщение об ошибке в программе, либо сделает запись в журнал ошибок, после чего программа постарается восстановиться от сбоя и продолжить работу. То есть даже если валидацию не выполнять, вполне вероятно, что ничего страшного не случится.
Где и когда выполнять валидацию данных?
Как уже было сказано выше, с точки зрения уменьшения нагрузки лучше всего вообще не выполнять валидацию данных.
Но если всё-таки проверка нужна, логика подсказывает, что удобно проверять данные в том месте, где они попадают в программу из внешнего мира. После такой проверки можно быть уверенным, что в программу попадают правильные данные и в дальнейшем они могут использоваться без дополнительных проверок.Это может быть пользовательский интерфейс, через который человек вводит данные. Это может быть файл, содержащий настройки программы или данные, которые программа должна обработать. Это может быть база данных, в которую информация может попадать из других программ. Это может быть сетевой протокол обмена данными с другими программами. Наконец, это может быть программный интерфейс, который использует другая программа, вызывая некоторые функции/процедуры и передавая в них параметры.
Как выполнять валидацию данных?
Какой способ валидации следует применять на практике в том или ином случае? Чаще всего одним способом ограничиться не удаётся, да и не нужно. Валидацию данных можно и нужно выполнять в несколько этапов, усложняя проверки.
Сначала, по мере ввода, следим за тем, чтобы данные не содержали недопустимых символов. Например, для числового поля пользователю может быть запрещён ввод нецифровых символов.
После того, как ввод завершён, можно проверить всё значение целиком. Для введённого числа могут быть какие-то ограничения, например, оно не должно превышать определённого максимального допустимого значения. Если наше числовое поле представляет собой возраст, оно должно находиться в пределах от 0 до, скажем, 120.
Когда заполнены все поля, можно проверить, согласованы ли введённые значения друг с другом. Например, если в форме кроме поля для указания возраста есть поле для ввода номера паспорта, приложение может проверить, что при заполнении номера паспорта возраст должен быть не менее 14 лет.
Наконец, если всё введено корректно, можно попытаться начать обработку, выполняя проверки по ходу дела, а также в самом конце, и если что-то пошло не так, выполнить откат к исходному состоянию.
Ну и, конечно же, проверки на следующем уровне могут подстраховывать проверки предыдущих уровней. Скажем, для веб-приложений обязательной является проверка данных, пришедших на сервер в HTTP-запросе, независимо от того, выполнялась ли перед этим предварительная валидация в браузере или нет. Причина этого в том, что проверку на клиентской стороне можно обойти. Для других видов приложений обойти проверки не так просто, но иногда тоже вполне возможно, как показано в примере чуть ниже.
Тестирование валидаторов
Завершим статью демонстрацией различных видов валидаторов, а также некоторыми рекомендациями относительно того, как при тестировании проверять правильность их работы.
Начнём с посимвольной проверки. Графический редактор Paint, диалог изменения размеров рисунка, ширина рисунка. В это поле допускается вводить только цифры, при попытке ввести другие символы выдаётся сообщение об ошибке:
Однако, проявив смекалку, можно обойти эту валидацию вводимых символов: через буфер обмена удаётся вставить в это поле отрицательное число, несмотря на то, что минус является недопустимым символом:
Впрочем, это не приводит к негативным последствиям, потому что на следующем уровне стоит ещё одна проверка, которая срабатывает при нажатии кнопки OK:
Есть и другие ограничения для этого поля, которые тоже проверяются после нажатия кнопки OK:
А вот находящееся совсем рядом в том же диалоге поле для ввода наклона рисунка не содержит валидации символов, несмотря на то, что это тоже числовое поле. Более того, при вводе недопустимых символов после нажатия OK можно увидеть вот такое странное сообщение, практически не поддающееся расшифровке:
Все вышеописанные примеры связаны с проверкой отдельно взятого поля. Пример валидации комбинации полей можно найти в том же приложении, но в другом месте — в диалоге настройки параметров страницы для печати. Если указать размеры полей страницы так, чтобы в сумме они превосходили ширину страницы, получим вот такое сообщение:
Ну и, наконец, в заметке «Почему не хватает памяти, чтобы уменьшить размеры рисунка?» описана ошибка, связанная с тем, что в этом графическом редакторе отсутствует корректная обработка сбоев и откат транзакции при слишком сильном увеличении размера рисунка.
Тестировщику необходимо все эти ситуации отрабатывать. Во-первых, нужно проверять валидацию на всех уровнях. Во-вторых, нужно проверять согласованность валидаторов на разных уровнях. В-третьих, надо искать пути обхода валидаторов, пытаясь добраться до следующего уровня без предварительных проверок.
Заключение
Большая часть этой статьи посвящена не способам тестирования валидаторов, а описанию их устройства. Почему? Потому что врага надо знать в лицо. Чтобы найти дефект валидации данных, надо понимать, где искать и на что обращать внимание.
Что не так с валидацией данных и при чем тут принцип подстановки Лисков?
Если вы иногда задаете себе вопрос: «а всё ли хорошо мне в этот метод приходит?» и выбираете между «а вдруг пронесет» и «лучше на всякий случай проверить», то добро пожаловать под кат…
Поправка: Как заметили lorc и 0xd34df00d, то, о чем ниже идет речь, называется зависимыми типами. Почитать о них можно тут. Ну а ниже исходный текст с моими соображениями по этому поводу.
При разработке часто возникает потребность проверки валидности данных для некоторого алгоритма. Формально это можно описать следующим образом: пусть мы получаем некоторую структуру данных, проверяем ее значение на соответствие некоторой области допустимых значений (ОДЗ) и передаем ее дальше. Впоследствии эта же структура данных может быть подвергнута такой же проверке. В случае неизменяемости структуры, повторная проверка ее валидности – очевидно лишнее действие.
Хотя валидация может действительно быть долгой, проблема тут не только в производительности. Гораздо неприятнее лишняя ответственность. У разработчика нет уверенности нужно ли проверять структуру на валидность еще раз. Кроме лишней проверки, можно наоборот допустить отсутствие всякой проверки, неверно предполагая, что структура была проверена ранее.
Таким образом, допускаются неисправности в методах, которые ожидают проверенную структуру и работают некорректно со структурой, чье значение выходит за некоторую область допустимых значений.
В этом таится неочевидная более глубокая проблема. На самом деле, валидная структура данных представляет собой подтип исходной структуры. С этой точки зрения, проблема с методом, принимающим только валидные объекты, эквивалентна следующему коду на вымышленном языке:
Согласитесь, что теперь проблема гораздо яснее. Перед нами каноничное нарушение принципа подстановки Лисков. Почитать почему нарушать принцип подстановки плохо можно, например, тут.
Решить проблему передачи невалидных объектов можно с помощью создания подтипа для исходной структуры данных. Например, можно создавать объекты через фабрику, которая по исходной структуре возвращает либо валидный объект подтипа, либо null. Если мы изменим сигнатуру методов, ожидающих валидную структуру так, что они станут принимать только подтип, то проблема исчезнет. Так же помимо уверенности в том, что система точно работает, уменьшится количество валидаций на квадратный сантиметр кода. Еще одним плюсом является то, что такими действиями мы перекладываем ответственность валидации данных с разработчика на компилятор.
В Swift’е, на уровне синтаксиса, решается проблема проверки на null. Идея состоит в том, чтобы разделить типы на допускающие значение null и не допускающие. При этом сделано это в виде сахара таким образом, что программисту не требуется объявлять новый тип. При объявлении типа переменной ClassName гарантируется, что в переменной ненулевое значение, а при объявлении ClassName? переменная допускает значение null. При этом между типами существует коваринтность, то есть в методы, принимающие ClassName?, можно передать и объект типа ClassName.
Эту идею можно расширить до задаваемых пользователем ОДЗ. Снабжение объектов метаданными, содержащими ОДЗ, хранящимися в типе, устранит описанные выше проблемы. Хорошо бы получить поддержку такого средства в языке, но такое поведение реализуемо и в «обычных» ОО-языках, таких как Java или C# с помощью наследования и фабрики.
Ситуация с валидацией данных это очередное подтверждение того, что в ООП сущности берутся не из реального мира, а из инженерных потребностей.
UPD: Как правильно подметили в комментариях, подтипы создавать стоит только в том случае, если мы получим дополнительную надежность и уменьшим количество одинаковых валидаций.
Так же в статье не хватает примера. Пусть на вход к нам поступают некоторые пути файлов. Наша система в некоторых случаях работает со всеми файлами, а в некоторых случаях только с файлами, к которым мы имеем доступ. Далее мы хотим передать их в разные подсистемы, которые так же работают как с доступными, так и с недоступными файлами. Далее эти подсистемы передают файлы еще дальше, где опять не понятно файл доступен или нет. Таким образом во всяком сомнительном месте появится проверка доступа или может напротив забудется. Из-за этого система усложнится в силу повсеместной неоднозначности и проверок. А проверки эти грузят диск и вообще тяжелые. Можно эту проверку кешировать в булевом поле, но это нас не избавит от самого факта необходимости проверки. Я предлагаю ответственность проверки переложить с разработчика на компилятор.