mirror of
https://github.com/explosion/spaCy.git
synced 2025-01-12 10:16:27 +03:00
Store JSON schemas in Python and tidy up (#3235)
This commit is contained in:
Ines Montani
Matthew Honnibal
parent
1ea4df459d
commit
338d659bd0
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@ -1,5 +1,4 @@
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||||||
recursive-include include *.h
|
recursive-include include *.h
|
||||||
recursive-include spacy/cli/schemas *.json
|
|
||||||
include LICENSE
|
include LICENSE
|
||||||
include README.md
|
include README.md
|
||||||
include bin/spacy
|
include bin/spacy
|
||||||
|
|
|
||||||
220
spacy/cli/_schemas.py
Normal file
220
spacy/cli/_schemas.py
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,220 @@
|
||||||
|
# coding: utf-8
|
||||||
|
from __future__ import unicode_literals
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
# NB: This schema describes the new format of the training data, see #2928
|
||||||
|
TRAINING_SCHEMA = {
|
||||||
|
"$schema": "http://json-schema.org/draft-06/schema",
|
||||||
|
"title": "Training data for spaCy models",
|
||||||
|
"type": "array",
|
||||||
|
"items": {
|
||||||
|
"type": "object",
|
||||||
|
"properties": {
|
||||||
|
"text": {
|
||||||
|
"title": "The text of the training example",
|
||||||
|
"type": "string",
|
||||||
|
"minLength": 1,
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"ents": {
|
||||||
|
"title": "Named entity spans in the text",
|
||||||
|
"type": "array",
|
||||||
|
"items": {
|
||||||
|
"type": "object",
|
||||||
|
"properties": {
|
||||||
|
"start": {
|
||||||
|
"title": "Start character offset of the span",
|
||||||
|
"type": "integer",
|
||||||
|
"minimum": 0,
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"end": {
|
||||||
|
"title": "End character offset of the span",
|
||||||
|
"type": "integer",
|
||||||
|
"minimum": 0,
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"label": {
|
||||||
|
"title": "Entity label",
|
||||||
|
"type": "string",
|
||||||
|
"minLength": 1,
|
||||||
|
"pattern": "^[A-Z0-9]*$",
|
||||||
|
},
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"required": ["start", "end", "label"],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"sents": {
|
||||||
|
"title": "Sentence spans in the text",
|
||||||
|
"type": "array",
|
||||||
|
"items": {
|
||||||
|
"type": "object",
|
||||||
|
"properties": {
|
||||||
|
"start": {
|
||||||
|
"title": "Start character offset of the span",
|
||||||
|
"type": "integer",
|
||||||
|
"minimum": 0,
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"end": {
|
||||||
|
"title": "End character offset of the span",
|
||||||
|
"type": "integer",
|
||||||
|
"minimum": 0,
|
||||||
|
},
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"required": ["start", "end"],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"cats": {
|
||||||
|
"title": "Text categories for the text classifier",
|
||||||
|
"type": "object",
|
||||||
|
"patternProperties": {
|
||||||
|
"*": {
|
||||||
|
"title": "A text category",
|
||||||
|
"oneOf": [
|
||||||
|
{"type": "boolean"},
|
||||||
|
{"type": "number", "minimum": 0},
|
||||||
|
],
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"propertyNames": {"pattern": "^[A-Z0-9]*$", "minLength": 1},
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"tokens": {
|
||||||
|
"title": "The tokens in the text",
|
||||||
|
"type": "array",
|
||||||
|
"items": {
|
||||||
|
"type": "object",
|
||||||
|
"minProperties": 1,
|
||||||
|
"properties": {
|
||||||
|
"id": {
|
||||||
|
"title": "Token ID, usually token index",
|
||||||
|
"type": "integer",
|
||||||
|
"minimum": 0,
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"start": {
|
||||||
|
"title": "Start character offset of the token",
|
||||||
|
"type": "integer",
|
||||||
|
"minimum": 0,
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"end": {
|
||||||
|
"title": "End character offset of the token",
|
||||||
|
"type": "integer",
|
||||||
|
"minimum": 0,
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"pos": {
|
||||||
|
"title": "Coarse-grained part-of-speech tag",
|
||||||
|
"type": "string",
|
||||||
|
"minLength": 1,
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"tag": {
|
||||||
|
"title": "Fine-grained part-of-speech tag",
|
||||||
|
"type": "string",
|
||||||
|
"minLength": 1,
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"dep": {
|
||||||
|
"title": "Dependency label",
|
||||||
|
"type": "string",
|
||||||
|
"minLength": 1,
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"head": {
|
||||||
|
"title": "Index of the token's head",
|
||||||
|
"type": "integer",
|
||||||
|
"minimum": 0,
|
||||||
|
},
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"required": ["start", "end"],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"_": {"title": "Custom user space", "type": "object"},
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"required": ["text"],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
META_SCHEMA = {
|
||||||
|
"$schema": "http://json-schema.org/draft-06/schema",
|
||||||
|
"type": "object",
|
||||||
|
"properties": {
|
||||||
|
"lang": {
|
||||||
|
"title": "Two-letter language code, e.g. 'en'",
|
||||||
|
"type": "string",
|
||||||
|
"minLength": 2,
|
||||||
|
"maxLength": 2,
|
||||||
|
"pattern": "^[a-z]*$",
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"name": {
|
||||||
|
"title": "Model name",
|
||||||
|
"type": "string",
|
||||||
|
"minLength": 1,
|
||||||
|
"pattern": "^[a-z_]*$",
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"version": {
|
||||||
|
"title": "Model version",
|
||||||
|
"type": "string",
|
||||||
|
"minLength": 1,
|
||||||
|
"pattern": "^[0-9a-z.-]*$",
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"spacy_version": {
|
||||||
|
"title": "Compatible spaCy version identifier",
|
||||||
|
"type": "string",
|
||||||
|
"minLength": 1,
|
||||||
|
"pattern": "^[0-9a-z.-><=]*$",
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"parent_package": {
|
||||||
|
"title": "Name of parent spaCy package, e.g. spacy or spacy-nightly",
|
||||||
|
"type": "string",
|
||||||
|
"minLength": 1,
|
||||||
|
"default": "spacy",
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"pipeline": {
|
||||||
|
"title": "Names of pipeline components",
|
||||||
|
"type": "array",
|
||||||
|
"items": {"type": "string", "minLength": 1},
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"description": {"title": "Model description", "type": "string"},
|
||||||
|
"license": {"title": "Model license", "type": "string"},
|
||||||
|
"author": {"title": "Model author name", "type": "string"},
|
||||||
|
"email": {"title": "Model author email", "type": "string", "format": "email"},
|
||||||
|
"url": {"title": "Model author URL", "type": "string", "format": "uri"},
|
||||||
|
"sources": {
|
||||||
|
"title": "Training data sources",
|
||||||
|
"type": "array",
|
||||||
|
"items": {"type": "string"},
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"vectors": {
|
||||||
|
"title": "Included word vectors",
|
||||||
|
"type": "object",
|
||||||
|
"properties": {
|
||||||
|
"keys": {
|
||||||
|
"title": "Number of unique keys",
|
||||||
|
"type": "integer",
|
||||||
|
"minimum": 0,
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"vectors": {
|
||||||
|
"title": "Number of unique vectors",
|
||||||
|
"type": "integer",
|
||||||
|
"minimum": 0,
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"width": {
|
||||||
|
"title": "Number of dimensions",
|
||||||
|
"type": "integer",
|
||||||
|
"minimum": 0,
|
||||||
|
},
|
||||||
|
},
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"accuracy": {
|
||||||
|
"title": "Accuracy numbers",
|
||||||
|
"type": "object",
|
||||||
|
"patternProperties": {"*": {"type": "number", "minimum": 0.0}},
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"speed": {
|
||||||
|
"title": "Speed evaluation numbers",
|
||||||
|
"type": "object",
|
||||||
|
"patternProperties": {
|
||||||
|
"*": {
|
||||||
|
"oneOf": [
|
||||||
|
{"type": "number", "minimum": 0.0},
|
||||||
|
{"type": "integer", "minimum": 0},
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
},
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"required": ["lang", "name", "version"],
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
@ -11,8 +11,6 @@ from wasabi import Printer, MESSAGES
|
||||||
from ..gold import GoldCorpus, read_json_object
|
from ..gold import GoldCorpus, read_json_object
|
||||||
from ..util import load_model, get_lang_class
|
from ..util import load_model, get_lang_class
|
||||||
|
|
||||||
# from .schemas import get_schema, validate_json
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
# Minimum number of expected occurences of label in data to train new label
|
# Minimum number of expected occurences of label in data to train new label
|
||||||
NEW_LABEL_THRESHOLD = 50
|
NEW_LABEL_THRESHOLD = 50
|
||||||
|
|
@ -76,7 +74,6 @@ def debug_data(
|
||||||
|
|
||||||
# Validate data format using the JSON schema
|
# Validate data format using the JSON schema
|
||||||
# TODO: update once the new format is ready
|
# TODO: update once the new format is ready
|
||||||
# schema = get_schema("training")
|
|
||||||
train_data_errors = [] # TODO: validate_json(train_data, schema)
|
train_data_errors = [] # TODO: validate_json(train_data, schema)
|
||||||
dev_data_errors = [] # TODO: validate_json(dev_data, schema)
|
dev_data_errors = [] # TODO: validate_json(dev_data, schema)
|
||||||
if not train_data_errors:
|
if not train_data_errors:
|
||||||
|
|
|
||||||
|
|
@ -1,51 +0,0 @@
|
||||||
# coding: utf-8
|
|
||||||
from __future__ import unicode_literals
|
|
||||||
|
|
||||||
from pathlib import Path
|
|
||||||
from jsonschema import Draft4Validator
|
|
||||||
import srsly
|
|
||||||
|
|
||||||
from ...errors import Errors
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
SCHEMAS = {}
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def get_schema(name):
|
|
||||||
"""Get the JSON schema for a given name. Looks for a .json file in
|
|
||||||
spacy.cli.schemas, validates the schema and raises ValueError if not found.
|
|
||||||
|
|
||||||
EXAMPLE:
|
|
||||||
>>> schema = get_schema('training')
|
|
||||||
|
|
||||||
name (unicode): The name of the schema.
|
|
||||||
RETURNS (dict): The JSON schema.
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
if name not in SCHEMAS:
|
|
||||||
schema_path = Path(__file__).parent / "{}.json".format(name)
|
|
||||||
if not schema_path.exists():
|
|
||||||
raise ValueError(Errors.E104.format(name=name))
|
|
||||||
schema = srsly.read_json(schema_path)
|
|
||||||
# TODO: replace with (stable) Draft6Validator, if available
|
|
||||||
validator = Draft4Validator(schema)
|
|
||||||
validator.check_schema(schema)
|
|
||||||
SCHEMAS[name] = schema
|
|
||||||
return SCHEMAS[name]
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def validate_json(data, schema):
|
|
||||||
"""Validate data against a given JSON schema (see https://json-schema.org).
|
|
||||||
|
|
||||||
data: JSON-serializable data to validate.
|
|
||||||
schema (dict): The JSON schema.
|
|
||||||
RETURNS (list): A list of error messages, if available.
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
validator = Draft4Validator(schema)
|
|
||||||
errors = []
|
|
||||||
for err in sorted(validator.iter_errors(data), key=lambda e: e.path):
|
|
||||||
if err.path:
|
|
||||||
err_path = "[{}]".format(" -> ".join([str(p) for p in err.path]))
|
|
||||||
else:
|
|
||||||
err_path = ""
|
|
||||||
errors.append(err.message + " " + err_path)
|
|
||||||
return errors
|
|
||||||
|
|
@ -1,128 +0,0 @@
|
||||||
{
|
|
||||||
"$schema": "http://json-schema.org/draft-06/schema",
|
|
||||||
"type": "object",
|
|
||||||
"properties": {
|
|
||||||
"lang": {
|
|
||||||
"title": "Two-letter language code, e.g. 'en'",
|
|
||||||
"type": "string",
|
|
||||||
"minLength": 2,
|
|
||||||
"maxLength": 2,
|
|
||||||
"pattern": "^[a-z]*$"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"name": {
|
|
||||||
"title": "Model name",
|
|
||||||
"type": "string",
|
|
||||||
"minLength": 1,
|
|
||||||
"pattern": "^[a-z_]*$"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"version": {
|
|
||||||
"title": "Model version",
|
|
||||||
"type": "string",
|
|
||||||
"minLength": 1,
|
|
||||||
"pattern": "^[0-9a-z.-]*$"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"spacy_version": {
|
|
||||||
"title": "Compatible spaCy version identifier",
|
|
||||||
"type": "string",
|
|
||||||
"minLength": 1,
|
|
||||||
"pattern": "^[0-9a-z.-><=]*$"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"parent_package": {
|
|
||||||
"title": "Name of parent spaCy package, e.g. spacy or spacy-nightly",
|
|
||||||
"type": "string",
|
|
||||||
"minLength": 1,
|
|
||||||
"default": "spacy"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"pipeline": {
|
|
||||||
"title": "Names of pipeline components",
|
|
||||||
"type": "array",
|
|
||||||
"items": {
|
|
||||||
"type": "string",
|
|
||||||
"minLength": 1
|
|
||||||
}
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"description": {
|
|
||||||
"title": "Model description",
|
|
||||||
"type": "string"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"license": {
|
|
||||||
"title": "Model license",
|
|
||||||
"type": "string"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"author": {
|
|
||||||
"title": "Model author name",
|
|
||||||
"type": "string"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"email": {
|
|
||||||
"title": "Model author email",
|
|
||||||
"type": "string",
|
|
||||||
"format": "email"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"url": {
|
|
||||||
"title": "Model author URL",
|
|
||||||
"type": "string",
|
|
||||||
"format": "uri"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"sources": {
|
|
||||||
"title": "Training data sources",
|
|
||||||
"type": "array",
|
|
||||||
"items": {
|
|
||||||
"type": "string"
|
|
||||||
}
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"vectors": {
|
|
||||||
"title": "Included word vectors",
|
|
||||||
"type": "object",
|
|
||||||
"properties": {
|
|
||||||
"keys": {
|
|
||||||
"title": "Number of unique keys",
|
|
||||||
"type": "integer",
|
|
||||||
"minimum": 0
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"vectors": {
|
|
||||||
"title": "Number of unique vectors",
|
|
||||||
"type": "integer",
|
|
||||||
"minimum": 0
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"width": {
|
|
||||||
"title": "Number of dimensions",
|
|
||||||
"type": "integer",
|
|
||||||
"minimum": 0
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"accuracy": {
|
|
||||||
"title": "Accuracy numbers",
|
|
||||||
"type": "object",
|
|
||||||
"patternProperties": {
|
|
||||||
"*": {
|
|
||||||
"type": "number",
|
|
||||||
"minimum": 0.0
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"speed": {
|
|
||||||
"title": "Speed evaluation numbers",
|
|
||||||
"type": "object",
|
|
||||||
"patternProperties": {
|
|
||||||
"*": {
|
|
||||||
"oneOf": [
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"type": "number",
|
|
||||||
"minimum": 0.0
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"type": "integer",
|
|
||||||
"minimum": 0
|
|
||||||
}
|
|
||||||
]
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"required": [
|
|
||||||
"lang",
|
|
||||||
"name",
|
|
||||||
"version"
|
|
||||||
]
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
@ -1,146 +0,0 @@
|
||||||
{
|
|
||||||
"$schema": "http://json-schema.org/draft-06/schema",
|
|
||||||
"title": "Training data for spaCy models",
|
|
||||||
"type": "array",
|
|
||||||
"items": {
|
|
||||||
"type": "object",
|
|
||||||
"properties": {
|
|
||||||
"text": {
|
|
||||||
"title": "The text of the training example",
|
|
||||||
"type": "string",
|
|
||||||
"minLength": 1
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"ents": {
|
|
||||||
"title": "Named entity spans in the text",
|
|
||||||
"type": "array",
|
|
||||||
"items": {
|
|
||||||
"type": "object",
|
|
||||||
"properties": {
|
|
||||||
"start": {
|
|
||||||
"title": "Start character offset of the span",
|
|
||||||
"type": "integer",
|
|
||||||
"minimum": 0
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"end": {
|
|
||||||
"title": "End character offset of the span",
|
|
||||||
"type": "integer",
|
|
||||||
"minimum": 0
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"label": {
|
|
||||||
"title": "Entity label",
|
|
||||||
"type": "string",
|
|
||||||
"minLength": 1,
|
|
||||||
"pattern": "^[A-Z0-9]*$"
|
|
||||||
}
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"required": [
|
|
||||||
"start",
|
|
||||||
"end",
|
|
||||||
"label"
|
|
||||||
]
|
|
||||||
}
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"sents": {
|
|
||||||
"title": "Sentence spans in the text",
|
|
||||||
"type": "array",
|
|
||||||
"items": {
|
|
||||||
"type": "object",
|
|
||||||
"properties": {
|
|
||||||
"start": {
|
|
||||||
"title": "Start character offset of the span",
|
|
||||||
"type": "integer",
|
|
||||||
"minimum": 0
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"end": {
|
|
||||||
"title": "End character offset of the span",
|
|
||||||
"type": "integer",
|
|
||||||
"minimum": 0
|
|
||||||
}
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"required": [
|
|
||||||
"start",
|
|
||||||
"end"
|
|
||||||
]
|
|
||||||
}
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"cats": {
|
|
||||||
"title": "Text categories for the text classifier",
|
|
||||||
"type": "object",
|
|
||||||
"patternProperties": {
|
|
||||||
"*": {
|
|
||||||
"title": "A text category",
|
|
||||||
"oneOf": [
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"type": "boolean"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"type": "number",
|
|
||||||
"minimum": 0
|
|
||||||
}
|
|
||||||
]
|
|
||||||
}
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"propertyNames": {
|
|
||||||
"pattern": "^[A-Z0-9]*$",
|
|
||||||
"minLength": 1
|
|
||||||
}
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"tokens": {
|
|
||||||
"title": "The tokens in the text",
|
|
||||||
"type": "array",
|
|
||||||
"items": {
|
|
||||||
"type": "object",
|
|
||||||
"minProperties": 1,
|
|
||||||
"properties": {
|
|
||||||
"id": {
|
|
||||||
"title": "Token ID, usually token index",
|
|
||||||
"type": "integer",
|
|
||||||
"minimum": 0
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"start": {
|
|
||||||
"title": "Start character offset of the token",
|
|
||||||
"type": "integer",
|
|
||||||
"minimum": 0
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"end": {
|
|
||||||
"title": "End character offset of the token",
|
|
||||||
"type": "integer",
|
|
||||||
"minimum": 0
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"pos": {
|
|
||||||
"title": "Coarse-grained part-of-speech tag",
|
|
||||||
"type": "string",
|
|
||||||
"minLength": 1
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"tag": {
|
|
||||||
"title": "Fine-grained part-of-speech tag",
|
|
||||||
"type": "string",
|
|
||||||
"minLength": 1
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"dep": {
|
|
||||||
"title": "Dependency label",
|
|
||||||
"type": "string",
|
|
||||||
"minLength": 1
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"head": {
|
|
||||||
"title": "Index of the token's head",
|
|
||||||
"type": "integer",
|
|
||||||
"minimum": 0
|
|
||||||
}
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"required": [
|
|
||||||
"start",
|
|
||||||
"end"
|
|
||||||
]
|
|
||||||
}
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"_": {
|
|
||||||
"title": "Custom user space",
|
|
||||||
"type": "object"
|
|
||||||
}
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"required": [
|
|
||||||
"text"
|
|
||||||
]
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
@ -2,7 +2,8 @@
|
||||||
from __future__ import unicode_literals
|
from __future__ import unicode_literals
|
||||||
|
|
||||||
import pytest
|
import pytest
|
||||||
from spacy.cli.schemas import get_schema, validate_json
|
from spacy.cli._schemas import TRAINING_SCHEMA
|
||||||
|
from spacy.util import validate_json
|
||||||
from spacy.tokens import Doc
|
from spacy.tokens import Doc
|
||||||
from ..util import get_doc
|
from ..util import get_doc
|
||||||
|
|
||||||
|
|
@ -61,5 +62,5 @@ def test_doc_to_json_underscore_error_serialize(doc):
|
||||||
|
|
||||||
def test_doc_to_json_valid_training(doc):
|
def test_doc_to_json_valid_training(doc):
|
||||||
json_doc = doc.to_json()
|
json_doc = doc.to_json()
|
||||||
errors = validate_json([json_doc], get_schema("training"))
|
errors = validate_json([json_doc], TRAINING_SCHEMA)
|
||||||
assert not errors
|
assert not errors
|
||||||
|
|
|
||||||
|
|
@ -1,20 +1,20 @@
|
||||||
# coding: utf-8
|
# coding: utf-8
|
||||||
from __future__ import unicode_literals
|
from __future__ import unicode_literals
|
||||||
|
|
||||||
from spacy.cli.schemas import validate_json, get_schema
|
from spacy.util import validate_json, validate_schema
|
||||||
|
from spacy.cli._schemas import META_SCHEMA, TRAINING_SCHEMA
|
||||||
import pytest
|
import pytest
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
@pytest.fixture(scope="session")
|
def test_validate_schema():
|
||||||
def training_schema():
|
validate_schema({"type": "object"})
|
||||||
return get_schema("training")
|
with pytest.raises(Exception):
|
||||||
|
validate_schema({"type": lambda x: x})
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_json_schema_get():
|
@pytest.mark.parametrize("schema", [TRAINING_SCHEMA, META_SCHEMA])
|
||||||
schema = get_schema("training")
|
def test_schemas(schema):
|
||||||
assert schema
|
validate_schema(schema)
|
||||||
with pytest.raises(ValueError):
|
|
||||||
schema = get_schema("xxx")
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
@pytest.mark.parametrize(
|
@pytest.mark.parametrize(
|
||||||
|
|
@ -24,8 +24,8 @@ def test_json_schema_get():
|
||||||
{"text": "Hello", "ents": [{"start": 0, "end": 5, "label": "TEST"}]},
|
{"text": "Hello", "ents": [{"start": 0, "end": 5, "label": "TEST"}]},
|
||||||
],
|
],
|
||||||
)
|
)
|
||||||
def test_json_schema_training_valid(data, training_schema):
|
def test_json_schema_training_valid(data):
|
||||||
errors = validate_json([data], training_schema)
|
errors = validate_json([data], TRAINING_SCHEMA)
|
||||||
assert not errors
|
assert not errors
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
@ -39,6 +39,6 @@ def test_json_schema_training_valid(data, training_schema):
|
||||||
({"text": "spaCy", "tokens": [{"pos": "PROPN"}]}, 2),
|
({"text": "spaCy", "tokens": [{"pos": "PROPN"}]}, 2),
|
||||||
],
|
],
|
||||||
)
|
)
|
||||||
def test_json_schema_training_invalid(data, n_errors, training_schema):
|
def test_json_schema_training_invalid(data, n_errors):
|
||||||
errors = validate_json([data], training_schema)
|
errors = validate_json([data], TRAINING_SCHEMA)
|
||||||
assert len(errors) == n_errors
|
assert len(errors) == n_errors
|
||||||
|
|
|
||||||
|
|
@ -14,6 +14,8 @@ import functools
|
||||||
import itertools
|
import itertools
|
||||||
import numpy.random
|
import numpy.random
|
||||||
import srsly
|
import srsly
|
||||||
|
from jsonschema import Draft4Validator
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
try:
|
try:
|
||||||
import cupy.random
|
import cupy.random
|
||||||
|
|
@ -626,6 +628,31 @@ def fix_random_seed(seed=0):
|
||||||
cupy.random.seed(seed)
|
cupy.random.seed(seed)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def validate_schema(schema):
|
||||||
|
# TODO: replace with (stable) Draft6Validator, if available
|
||||||
|
validator = Draft4Validator(schema)
|
||||||
|
validator.check_schema(schema)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def validate_json(data, schema):
|
||||||
|
"""Validate data against a given JSON schema (see https://json-schema.org).
|
||||||
|
|
||||||
|
data: JSON-serializable data to validate.
|
||||||
|
schema (dict): The JSON schema.
|
||||||
|
RETURNS (list): A list of error messages, if available.
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
# TODO: replace with (stable) Draft6Validator, if available
|
||||||
|
validator = Draft4Validator(schema)
|
||||||
|
errors = []
|
||||||
|
for err in sorted(validator.iter_errors(data), key=lambda e: e.path):
|
||||||
|
if err.path:
|
||||||
|
err_path = "[{}]".format(" -> ".join([str(p) for p in err.path]))
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
err_path = ""
|
||||||
|
errors.append(err.message + " " + err_path)
|
||||||
|
return errors
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
class SimpleFrozenDict(dict):
|
class SimpleFrozenDict(dict):
|
||||||
"""Simplified implementation of a frozen dict, mainly used as default
|
"""Simplified implementation of a frozen dict, mainly used as default
|
||||||
function or method argument (for arguments that should default to empty
|
function or method argument (for arguments that should default to empty
|
||||||
|
|
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