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Validation errors are hard to present safely to the user (missing abstraction)

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  • Qualcosa non va?
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I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno

@jkowalleck ci sta già lavorando.

Dal 1/7/2025.

  • #836 di @jkowalleck — aperta
  • #940 di @saquibsaifee — aperta

Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
35/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
api, backend

Direzione di ricerca

Inizia da cyclonedx/validation/init.py e dagli entry point validation/json.py e validation/xml.py indicati nell’issue, quindi riproduci gli esempi usando i file schemaTestData elencati. Il lavoro è completato quando la validazione JSON e XML espone un percorso stabile e un messaggio sicuro tramite un’astrazione comune, mantenendo al contempo l’errore sottostante grezzo in data.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

enhancement help wanted

https://cyclonedx-python-library.readthedocs.io/en/v10.2.0/autoapi/cyclonedx/validation/

We are using both JSON and XML inputs, and when something is wrong with the input, it is not easy to get the location of the problem or even what is wrong can be hidden in a multi-MB message.

One of the problem is, that the underlying libraries make it hard:

The other problem is, that CycloneDX makes no attempt at transforming these different object types into something sensible and type-safe for users, the raw objects are simply leaked through the interface as is in https://github.com/CycloneDX/cyclonedx-python-lib/blob/1a932a2ab00efb029c7b685cba7d9e5af3b7ea19/cyclonedx/validation/__init__.py#L36

Code samples triggering long messages:

from cyclonedx.validation.json import JsonStrictValidator
from cyclonedx.schema import SchemaVersion

test_data_file = "tests/_data/schemaTestData/1.2/invalid-license-id-1.2.json"
schema_version = SchemaVersion.V1_2
validator = JsonStrictValidator(schema_version)
with open(test_data_file) as tdfh:
    test_data = tdfh.read()
validation_error = validator.validate_str(test_data)
print(str(validation_error))

This message is 35508 characters long - 767 lines!

from cyclonedx.validation.xml import XmlValidator
from cyclonedx.schema import SchemaVersion

test_data_file = "tests/_data/schemaTestData/1.1/invalid-license-id-1.1.xml"
schema_version = SchemaVersion.V1_1

validator = XmlValidator(schema_version)
with open(test_data_file) as tdfh:
    test_data = tdfh.read()
validation_error = validator.validate_str(test_data)
print(str(validation_error))

This message is 12423 characters long - 1 line.

I would expect the errors returned/raised by CycloneDX something like below:

class ValidationError:
    # abstract class
    data: Any
    "raw problem, for debugging"

    path: str
    message: str

class XmlValidationError(ValidationError):
     # this subclass knows what data is
    @property
    def path(self):
        return self.data.path

    @property
    def message(self):
        return self.data.message

class JsonValidationError(ValidationError):
     # this subclass knows what data is
    @property
    def path(self):
        return self.data.json_path

    @property
    def message(self):
        # ensures the error is transformed to something sensible
        # resolving a problem caused by using jsonscheme for CycloneDX users
        instance = repr(self.data.instance)
        return self.data.message.replace(instance, shortened(instance))
        # where shortened(long_text) ~ 'first n ... last n', that is the middle of the string replaced
        # this would still add some context, but it will be safe to display

These would provide a stable abstraction over generally useful validation error properties, and also hide implementation details from users, like third party objects lxml.etree._LogEntry and jsonschema.exceptions.ValidationError. The above proposal is also backward compatible, keeping data intact, if someone depends on it.

Lingua principale
Python
Stelle
117
Fork
67
Merge medio
21h 9m
PR unite (30g)
3

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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