Odpowiedź:

1. Walidacje wynikające z definicji pól modeli:


class A(models.Model):
    first_name = models.CharField(max_length=100)
    age = models.PositiveIntegerField()

# W modelu A samą definicją pól narzucamy domyślne walidacje:
#   first_name - max długość 100 znaków
#   age - wymuszamy wartość dodatnią

2. Customowe walidatory:


def more_than18(value: int) -> bool:
  if value > 18:
       return True
  return False

class B(models.Model):
    first_name = models.CharField(max_length=100)
    age = models.PositiveIntegerField(validators=[more_than_18])

# W modelu B użyliśmy customowego walidatora 'more_than_18' na polu 'age'.

3. Domyślny mechanizm walidacyjny na poziomie całego obiektu:

# Istnieje domyślny mechanizm sprawdzania danych na poziomie całego obiektu modelu, żeby go użyć należy zaimplementować metodę clean w modelu.
# Poniżej przykład dla modelu C:

class C(models.Model):
    first_name = models.CharField(max_length=100)
    age = models.PositiveIntegerField(validators=[more_than_18])

    def clean(data:) -> bool:
        IMPLEMENT logic

4. Walidacja przy użyciu clean_FIELDNAME:

# Django pozwala na definiowanie metod walidacji dla poszczególnych pól modelu za pomocą metody clean_FIELDNAME.
# Jest to bardziej granularne podejście niż implementowanie metody clean.

class D(models.Model):
    first_name = models.CharField(max_length=100)
    age = models.PositiveIntegerField()

    def clean_age(self):
        if self.age < 18:
            raise ValidationError("Age must be at least 18.")

# Tutaj clean_age zostanie wywołane podczas walidacji tego pola, np. w momencie wywołania metody full_clean na instancji modelu.

5. Użycie Meta.constraints dla walidacji na poziomie bazy danych.

# Od Django 2.2 można definiować walidacje przy pomocy atrybutu constraints w klasie Meta.
# Pozwala to na deklaratywne narzucanie ograniczeń, które są wymuszane także na poziomie bazy danych.

from django.db.models import Q, CheckConstraint

class E(models.Model):
    first_name = models.CharField(max_length=100)
    age = models.PositiveIntegerField()

    class Meta:
        constraints = [
            CheckConstraint(check=Q(age__gte=18), name='age_gte_18'),
        ]

# Ten mechanizm jest użyteczny w przypadku prostych reguł, takich jak wymaganie, aby wartość była większa lub równa pewnej liczbie.

6. Walidacja w metodzie save
7. Walidacja na poziomie menedżera (Managera)

8. Walidacja w metodach full_clean:

# Możesz ręcznie wywołać metodę 'full_clean' przed zapisaniem obiektu.
# Ta metoda uruchamia wszystkie poziomy walidacji (pola, metody clean_FIELDNAME oraz clean).

obj = G(first_name="John", age=15)
obj.full_clean()  # Podniesie ValidationError, jeśli warunki nie są spełnione
obj.save()

# Metoda 'full_clean' nie jest automatycznie wywoływana przy zapisie w bazie.
# Można, natomiast wprowadzić konwencję, aby ją ręcznie wywoływać w określonych miejscach kodu.

9. Używanie walidatorów wbudowanych w Django:

# Przykład walidatora korzystającego z wyrażeń regularnych:

from django.core.validators import RegexValidator

class H(models.Model):
    phone_number = models.CharField(
        max_length=15,
        validators=[
            RegexValidator(
                regex=r'^\+?1?\d{9,15}$',
                message="Phone number must be entered in the format: '+999999999'."
            )
        ]
    )

class PhoneNumber(models.Model):
    phone_number = models.CharField(
        max_length=15,
        validators=[RegexValidator(regex=r'^\+?1?\d{9,15}$')])

Podsumowując, metody walidacji w Django można stosować na wielu poziomach: od indywidualnych pól, przez walidację całych obiektów, aż po bardziej zaawansowane podejście z użyciem constraintów bazy danych lub menedżerów. Wybór odpowiedniej metody zależy od przypadku użycia i potrzeb projektu.

Django modele, Podstawy_011:

Jak zaimplementować walidacje danych modeli Django?