- 給Schema類傳入類型（int、str、float等）
from schema import Schema
Schema(int).validate(10)
10
Schema(int).validate('10')
SchemaUnexpectedTypeError: '10' should be instance of 'int'
可見Schema會去驗證validate方法傳入的對象是不是所指定的類型，是則返回傳入的數據，
否則拋出一個SchemaError的異常(SchemaUnexpectedTypeError是SchemaError的子類）。
- 給Schema類傳入可調用的對象（函數、帶call的類等）
Schema(lambda x: 0<x<10).validate(5)
5
Schema(lambda x: 0<x<10).validate(57)
SchemaError: <lambda>(57) should evaluate to True
可見Schema會把validate方法傳入的值傳入到對應的函數裏面作爲參數，如果函數返回值爲True則返回輸入數據，否則拋出異常。
- 給Schema類傳入帶有validate方法的對象
Schema也內置了一些類（Use、And、Or等等），這些類的實例都帶有validate方法，亦可作爲Schema的參數傳入，例如：
from schema import Schema, And
And代表兩個條件必須同時滿足，or是滿足其中之一
Schema(And(str, lambda s: len(s) > 2)).validate('abcd')
'abcd'
#use轉換數值類型
>> Schema(Use(int)).validate('123')
123
- 給Schema類傳入容器對象（list、tuple、set等）
例如：
Schema([int, float]).validate([1, 2, 3, 4.0])
[1, 2, 3, 4.0]
#相當於，對於[1, 2, 3, 4.0]當中的任何一個元素，必須是int或者float才行（注意是or的關係）
- 給Schema傳入一個字典對象（大部分使用Schema的場景都是傳入字典對象，這個很重要）
Schema({'name': str, 'age': int}).validate({'name': 'foobar', 'age': 18})
{'age': 18, 'name': 'foobar'}
Schema({'name': str, 'age': int}).validate({'name': 'foobar'})
SchemaMissingKeyError: Missing keys: 'age'
#首先，明確兩個概念，Schema類傳入的字典，稱之爲模式字典，valdiate方法傳入的字典稱之爲數據字典。
#首先，Schema會判斷， 模式字典和數據字典的key是否完全一樣，不一樣的話直接拋出異常。如果一樣，就去拿數據字典的value去驗證模式字典相應的value，如果數據字典的全部value都可以驗證通過的話才返回數據，否則拋出異常，是不是感覺這種驗證頓時感覺清爽了呢？
- faqs
#Schema傳入字典很好用，但是我有的數據是可選的，也就是說有的key可以不提供怎麼辦？
#option 是可選項
from schema import Optional, Schema
Schema({'name': str, Optional('age'): int}).validate({'name': 'foobar'})
{'name': 'foobar'}
Schema({'name': str, Optional('age', default=18): int}).validate({'name': 'foobar'})
{'age': 18, 'name': 'foobar'}
#我想讓Schema只驗證傳入字典中的一部分數據，可以有多餘的key但是不要抱錯，怎麼做？
Schema({'name': str, 'age': int}, ignore_extra_keys=True).validate({'name': 'foobar', 'age': 100, 'sex': 'male'})
{'age': 100, 'name': 'foobar'}
#Schema自帶的類（Use、And、Or、Regex、Schema等）都有一個參數error，可以自定義錯誤信息
Schema({'name': str, 'age': Use(int, error='年齡必須是整數')}).validate({'name': 'foobar', 'age': 'abc'})
SchemaError: 年齡必須是整數
#ignore_extra_keys 忽略其他key的檢查
schema = Schema({'name': str}, ignore_extra_keys=True)
schema.validate({'name': 'Sam', 'age': '42'})
{'name': 'Sam'}