Умалишенный validation php. Валидировали, валидировали… и вывалидировали! Сравниваем валидаторы данных в PHP

It is very essential to have the input to your form validated before taking the form submission data for further processing. When there are many fields in the form, the PHP validation script becomes too complex. Moreover, since you are doing the same or similar validation for most of the forms that you make, just too much of duplicate effort is spent on form validations.

This generic PHP form validator script makes it very easy to add validations to your form.

We create and associate a set of “validation descriptors” with each element in the form. The “validation descriptor” is a string specifying the type of validation to be performed. For example, “req” means required, “alpha” means allow only alphabetic characters and so on.

Each field in the form can have zero, one or more validations. For example, the input should not be empty, should be less than 25 chars, should be alpha-numeric, etc

You can associate a set of validation descriptors for each input field in the form.

You can download the PHP form validation script below:
The zip file contains the form validation script formvalidator.php, documentation and usage samples.

The first argument is the name of the input field in the form. The second argument is the validation descriptor that tells the type of the validation required. The third argument is the error message to be displayed if the validation fails.

$inpname: $inp_err

The example below will make the idea clearer

Name: Email:

If you want to add a custom validation, which is not provided by the validation descriptors, you can do so. Here are the steps:

class MyValidator extends CustomValidator { function DoValidate(&$formars,&$error_hash) { if(stristr($formars["Comments"],"http://")) { $error_hash["Comments"]="No URLs allowed in comments"; return false; } return true; } }

$validator = new FormValidator(); $validator->addValidation("Name","req","Please fill in Name"); $validator->addValidation("Email","email", "The input for Email should be a valid email value"); $validator->addValidation("Email","req","Please fill in Email"); $custom_validator = new MyValidator(); $validator->AddCustomValidator($custom_validator);

The custom validation function will be called automatically after other validations.

Here is the list of all validation descriptors:

Речь пойдет о валидации POST или GET данных, хотя принципе это можно отнести и к данным полученным другими способами, например куки. По мере разработки какого либо веб приложения требуется писать интерфейс взаимодействия с пользователями и естественно создавать различные формы для отправки пользователями данных на сервер. например это могут быть комментарии. Думаю всем понятно и очевидно, что пришедшие данные нужно проверять, соответствуют ли они типу, размеру, заданному диапазону. В первую очередь это требуется для безопасности системы, сайта или базы данных, т.к. неправильно переданные данные или умышленно не правильно сформированный запрос может открыть доступ для злоумышленника.

Во вторых непроверенные данные, будучи неправильными могут вызвать нестабильную работу скрипта, системы или всего сервера. Поэтому все данные нужно проверять и перепроверять, возможно кто-то скажет, что излишняя паранойя ни к чему, я же считаю, что в этом вопросе её излишней просто не может быть.

Не доверяйте данным пришедшим от пользователей, не под каким предлогом, не при каких обстоятельствах. Бывает такое, что лишний раз написать код проверяющий пришедшие данные просто лень или же мы надеяться, что существующих методов проверки достаточно, в результате чего делаем сами себе поблажки.

Немного отступления от темы:
Работа над проектами, разработка и программирование сайтов, скриптов, прочих систем занимает практически всё мое свободное время (по мимо рабочего), иными словами я занимаюсь этим делом максимально возможное количество часов в сутки. Время от времени возникает потребность в тестировании чего либо, ради забавы или просто любопытства. В итоге подобными тестируемыми лабораторными крысами становятся сайты сделанные на скорую руку, на самописных движках или на CMS древних версий. разумеется всё перечисленное страдает от криво написанного кода, нехватки котроля за данными и просто кишит различными багами. Собственно, в большинстве случаем за час моих экспериментов над такими сайтами мне удается найти несколько серьезных уязвимостей и большинство из них кроется в недостаточной валидации пришедших данных. В последнее время часто это встречается в скриптах обрабатывающих POST данные пришедших от JavaScript + Ajax.

Видимо программисты писавшие эти скрипты с использованием Ajax, считают, что раз все запросы происходят фоново, без ведома пользователя или просто без перезагрузки страницы, то и данные можно особо сильно не проверять.

как правило не малая часть таких скриптов оказывается на столько дырявой, что без особых усилий удается пробить брешь большего размера и залить свой шелл. разумеется исключительно с целью эксперимента и не более того (администрация таких сайтов всегда ставится в известность о имеющихся уязвимостях).

Думаю важность валидации всем понятна. На протяжении длительно времени я писал каждый раз один и тот же кусок кода, затем использовал собственные функции проверки данных, многие из которых были весьма примитивны и как правило разбросаны в разных частях (прииклюденных) файлов. В скором я начал знакомится с PHP фреймворками Zend, CI, Kohana, в каждом из был реализован свой класс для валидации данных, которые я заимствовал для своих проектов. В конце концов я решил заточить один из классов CI под свои нужды, но оказалось, что об этом уже позаботился автор одного из блогов по программированию. Далее делюсь его трудами, а именно модифицированной библиотекой CodeIgniter.

Разберем следующий код :

Просмотр кода PHP

Как видно из примера, первой строкой мы подключаем файл класса validator.calss.php к нашем скрипту. Далее создаем экземпляр класса и сохраняем объект в переменную $validator .
Затем используя метод $validator->set_rules($field, $label, $rules) задаем поля для валидации.

Данный метод принимает 3 параметра:

После того, как все поля для валидации установлены, запускаем валидатор используя метод $validator->run() . Если валидация прошла успешно, то данный метод вернет значение TRUE , иначе, если есть хоть какие-то ошибки, вернет FALSE .

Для того чтобы получить сообщения об ошибках существует три метода:

По умолчанию сообщения об ошибках оборачиваются в тег . Для того чтобы задать свое оформление используйте метод set_error_delimiters($prefix, $suffix) . Например так:

Теперь сообщения об ошибках будут оборачиваться в div с классом «error»

Как видите все очень просто.

Просмотр кода PHP

Для установки правил валидации Вы можете методу set_rules($fields) передать многомерный ассоциативный массив. Давайте посмотрим на пример:

Просмотр кода PHP

Как видите я записал те же самые правила валидации, что и в первом примере, только в виде многомерного ассоциативного массива. Вы можете использовать любой из способов, который Вам больше подходит в той или иной ситуации.

Итак, какие же правила валидации поддерживает данный класс?

Я вынес в этот класс наиболее распространенные правила валидации, с которыми сталкивается каждый. Вот полный список этих правил:

Большинство этих правил используют фильтры , которые стали доступны в PHP 5.

При желании вы всегда можете расширить набор правил для валидации, дописав нужные функции в класс Validator.

Для того чтобы получить обработанное значение POST данных используется метод:

Просмотр кода PHP

Обычно данный метод вызываетя для очистки формы, при успешной обработке формы.

При создании веб-приложений важно серьезно относиться к безопасности, особенно, когда приходится иметь дело с получением данных от пользователей.

Общее правило безопасности - не доверять никому, так что нельзя надеяться на то, что пользователи всегда будут вводить в формы правильные значения. Например, вместо ввода в поле правильного email-адреса, пользователь может ввести неверный адрес, или вообще какие-нибудь вредоносные данные.

Когда дело доходит до валидации пользовательских данных, ее можно проводить как на стороне клиента (в веб-браузере), так и на серверной стороне.

Ранее валидацию на стороне клиента можно было провести только с помощью JavaScript. Но все изменилось (или почти изменилось), так как с помощью HTML5 валидацию можно проводить средствами браузера, без необходимости писать сложные скрипты для валидации на JavaScript.

HTML5 предоставляет довольно надежный механизм, основанный на следующих атрибутах тега : type , pattern и require . Благодаря этим новым атрибутам вы можете переложить некоторые функции проверки данных на плечи браузера.

Давайте рассмотрим эти атрибуты, чтобы понять, как они могут помочь в валидации форм.

Этот атрибут говорит, какое поле ввода отобразить для обработки данных, например, уже знакомое поле типа

Некоторые поля ввода уже предоставляют стандартные способы валидации, без необходимости писать дополнительный код. Например, проверяет поле на то, что введенное значение соответствует шаблону правильного email адреса. Если в поле введен неверный символ, форму нельзя будет отправить, пока значение не будет исправлено.

Попробуйте поиграться со значениями поля email в нижеприведенной демонстрации .

Также существуют другие стандартные типы полей, вроде , и для валидации чисел, URL’ов и телефонных номеров соотвествено.

Замечание: формат телефонного номера различается для разных стран из-за несоответствия количества цифр в телефонных номерах и разности форматов. Как результат, спецификация не определяет алгоритм проверки телефонных номеров, так что на время написания статьи данная возможность слабо поддерживается браузерами.

К счастью для нас, валидацию телефонных номеров можно провести с использованием атрибута pattern , который принимает как аргумент регулярное выражение, который мы рассмотрим далее.

Атрибут pattern , скорее всего, заставит многих фронтенд-разработчиков прыгать от радости. Этот атрибут принимает регулярное выражение (аналогичное формату регулярных выражений JavaScript), по которому будет проверяться корректность введенных в поле данных.

Регулярные выражения это язык, использующийся для разбора и манипуляции текстом. Они часто используются для сложных операций поиска и замены, а также для проверки корректности введенных данных.

На сегодняшний день регулярные выражения включены в большинство популярных языков программирования, а также во многие скриптовые языки, редакторы, приложения, базы данных, и утилиты командной строки.

Регулярные выражения (RegEX) являются мощным, кратким и гибким инструментом для сопоставления строки текста, вроде отдельных символов, слов или шаблонов символов.

Передав регулярное выражение в качестве значения атрибута pattern можно указать, какие значения приемлемы для данного поля ввода, а также проинформировав пользователя об ошибках.

Давайте посмотрим на пару примеров использования регулярных выражений для валидации значения полей ввода.

Как упоминалось ранее, тип поля tel не полностью поддерживается браузерами из-за несоответствия форматов номеров телефонов в разных странах.

Например, в некоторых странах формат телефонных номеров представляется в виде xxxx-xxx-xxxx , и сам телефонный номер будет что-то вроде этого: 0803-555-8205 .

Регулярное выражение, которому соответствует данный шаблон, такое: ^\d{4}-\d{3}-\d{4}$ . В коде это можно записатьтак :

Phone Number:

Это атрибут булевого типа, использующийся для указания того, что значение данного поле обязательно заполнить для того, чтобы отправить форму. При добавлении этого атрибута полю браузер потребует от пользователя заполнить данное поле перед отправкой формы.

Это избавляет нас от реализации проверки полей с помощью JavaScript, что может сохранить немного времени разработчикам.

Например: или (для совместимости с XHTML)

Во всех демках, которые вы видели выше, используют атрибут required , так что вы можете попробовать его в действии, попытавшись отослать форму без заполнения полей.

Поддержка валидации форм браузерами довольно хороша , а для старых браузеров вы можете использовать полифиллы.

Стоит отметить, что надеяться на валидацию только на стороне браузера опасно, так как эти проверки могут быть легко обойдены злоумышленниками или ботами.

Не все браузеры поддерживают HTML5, и не все данные, посланные вашему скрипту, придут с вашей формы. Это значит, что перед тем, как окончательно принять данные от пользователя, необходимо проверить их корректность на стороне сервера.

В предыдущей статье я обещал написать сравнение своей собственной библиотеки с другими имеющимися решениями, так что сегодня мы рассмотрим валидацию с помощью Aura.Filter , Respect Validation , Sirius Validation и Valitron .

Давайте представим, что у нас в разработке есть некий публичный сервис, который предполагает регистрацию пользователей для полного доступа ко всем функциям. Таким образом, форма регистрации будет содержать следующие поля:

Итак, у нас пять полей, которые пользователь должен заполнить, чтобы зарегистрироваться в нашем воображаемом сервисе. Давайте представим, что нам на вход поступили полностью невалидные данные:

Валидация с использованием Aura.Filter начинается с фабрики фильтров. Нам необходимо создать так называемый «фильтр субъекта», так как мы будет валидировать массив, а не индивидуальное значение.

Как видите, описание правил достаточно простое. Aura.Filter предоставляет целый набор полезных правил «из коробки» и некоторые из них были использованы в примере выше:

Наверняка вы заметили, что я не указал правило two_words . Естественно, в Aura.Filter такого правила нет, поэтому нам необходимо его создать. Как гласит документация, это делается с помощью отдельного класса для правила:

The second step is to let the filter factory know about our new rule. It’s done by passing the first argument as an array of rules to the filter factory:

Следущий шаг - уведомить Aura.Filter о том, что мы создали новое правило и хотим его использовать. Это делается с помощью передачи массива правил в первый аргумент фабрики:

Теперь наше правило two_words может быть использовано так же, как и любое другое правило из стандартной поставки.

Как вы помните, входящие данные, которые мы валидируем, - полностью невалидны, потому что каждое поле содержит некорректное значение или не содержит его вовсе. Поэтому предполагается, что в результате валидации мы получим ошибки и соответствующие сообщения о них.

Валидируем с Aura.Filter мы следующим образом:

В $messages записывается массив, поэтому для вывода сообщений нам потребуется два вложенных foreach:

Вторая библиотека, использованная мной в сравнении, - относительно популярное решение под названием Respect Validation . Раз люди ей доверяют, думаю, там есть что посмотреть.

Для чистоты эксперимента при сравнении библиотек мы будем использовать один и тот же набор данных, определенный в начале:

Как и в случае с Aura.Filter, нам необходимо собственное правило валидации для имени пользователя, поэтому давайте с него и начнем:

Внешнее API правил практически идентично Aura.Filter, только используется метод validate() вместо магии __invoke(). Мне оно, это API, показалось более простым и понятным. Ну, и к Kontrolio оно ближе:)

В документации я не нашел об этом упоминания, тем не менее помимо самого правила для него необходимо создать собственный тип исключения. Название класса исключения должно состоять из имени класса правила и постфикса Exception .

Ну и наконец-то мы можем провалидировать наши данные. Для начала мы передаем валидатору наше новое правило, чтобы он узнал о нем, и мы смогли его использовать в дальнейшем. В Respect Validation это делается вызовом метода with() с передачей пространства имен, в котором находятся нестандартные правила.

Теперь все нестандартные правила, находящиеся в пространстве имен MyNamespace , будут «опознаны» валидатором. Следующий шаг - описать необходимые правила и выполнить валидацию.

Обратите внимание на то, как мы применяем наше правило к атрибуту name . Здесь название класса правило трансформировалось в название метода валидатора. Остальные правила, в общем-то, интуитивно понятны.

Отдельно стоит сказать о том, зачем мы приводим массив $data к объекту. Дело в том, что Respect Validation принимает на вход объекты, а не массивы. Это следует учесть при разработке с использованием данной библиотеки.

В отличие от Aura.Filter валидатор Respect выбрасывает исключение, когда валидация провалена. И в этом исключении содержатся сообщения об ошибках валидации. Поэтому пример, который только что был показан, должен быть записан следующим образом:

Используя getMessages() , мы получим плоский массив всех сообщений, который валидатор собрал в процессе валидации. Задампив массив, мы получим примерно такой результат:

Можно поменять сообщения на свои собственные. Возможно, я как-то не так понял эту библиотеку, но мне этот процесс не показался таким уж очевидным: необходимо использовать метод findMessages() на обработанном исключении, в котором вы определяете сообщения не для атрибутов, а для правил.

Не знаю, в чем ошибка, но есть пара вещей, которые я так и не понял. Вот что мы получим, определив правила вышеуказанным способом:

Как видите, сообщение для поля электронной почты не применилось, осталось стандартное. А вот сообщение за индексом 4 наоборот! И это при том, что я использовал не название правила, а название поля. В то время как если бы я использовал название правила (trueVal), моё сообщение бы куда-то затерялось. Комментарии опытных пользователей данной библиотеки очень приветствуются.

Ок, давайте перейдем к следующей библиотеке и посмотрим, как она справится со схожими задачами.

И снова нам необходимо определить правило для имени пользователя. Мы его напишем как-то так:

Обратите внимание на разницу в подходах в сравнении с уже рассмотренными библиотеками. Мы определяем два вида сообщений в константах, нежели используя свойства, методы или аргументы правила.

Теперь давайте опишем логику валидации:

Как видите, набор правил весьма прост и читабелен. Для описания мы используем названия, разделенные горизонтальными черточками. Этот подход похож на тот, что используется в Laravel и Kontrolio.

Четвертый аргумент метода add() описывает сообщение об ошибке валидации, которое Sirius использует, если валидация будет провалена. А почему же мы не добавили сообщение для нашего нового правила UserNameRule ?

Так это потому, что сообщения уже описаны в константах класса:

Другой вариант - использовать метод addMessage() самого валидатора:

Обратите внимание, что кастомные правила идентифицируются по полному названию их класса, в то время как в Kontrolio можно задать псевдоним/алиас.

Чтобы выполнить валидацию, мы вызываем метод валидатора validate() , передавая в него данные:

В отличие от Respect, Sirius не выкинет исключение, а просто вернет false . Сообщения об ошибках валидации можно получить через метод валидатора getMessages() . Он возвращает ошибки, сгруппированные по атрибутам, так что для прохода по ошибкам нам понадобится два цикла foreach:

Здесь $message - объект класса Sirius\Validation\ErrorMessage , у которого есть метод getTemplate() , возвращающий то самое необходимое нам сообщение.

Первое отличие: чтобы добавить новое правило, не нужно создавать отдельный класс. Можно просто использовать замыкание, возвращающее булевский результат.

Для добавления кастомных правил в Valitron есть статический метод addRule() , в котором первые два аргумента обязательны, а третий - по желанию. Мне понравился такой способ, так как тут сразу в одном месте указывается идентификатор правила, логика и сообщение об ошибке.

Второе отличие - то, как правила применяются к атрибутам. Во всех предыдущих случаях мы видели, что атрибут - вещь как бы первичная.

В Valitron пошли другим путем и на первое место поставили именно правила валидации. Описывая правила, вы как бы применяете атрибуты к этим правилам, а не наоборот.

Как видно из примера, в методе rule() мы сначала пишем название правила, а уже затем указываем атрибуты, которые должны соответствовать этому правилу. Более явный пример - правило required , где показано, как атрибуты «принадлежат» этому правилу.

Valitron (как и другие решения, которые мы успели рассмотреть) предоставляет стандартные сообщения об ошибках. Если вы просто воспользуетесь ими, то увидите, что каждое сообщение начинается с названия соответствующего атрибута.

Valitron подставляет имена атрибутов в текст сообщения даже в том случае, когда используются нестандартные сообщения об ошибках. Поэтому мы и воспользовались методом label() с пустой строкой, чтобы убрать имя атрибута.

Конкретно что касается валидации, API библиотеки Valitron практически ничем не отличается от того, что мы уже видели в статье. Чтобы выполнить валидацию мы вызываем метод валидатора validate() :

Сообщения об ошибках валидации можно получить с помощью метода getErrors() :

Сообщения здесь группирутся по атрибутам точно так же, как и в Sirius Validation, за исключеним того, что для сообщения нет отдельного класса, и мы получаем обычный многомерный массив.

Ну и наконец, последняя библиотека на сегодня - моя собственная разработка под названием Kontrolio .

Снова, в пятый раз мы создадим правило валидации для имени пользователя. Всё относительно просто и стандартно:

Теперь мы создаем фабрику и регистриуем правило в ней, используя метод extend() :

После регистрации правила мы можем воспользоваться им в том числе по имени - two_words . Давайте создадим валидатор:

Мы описали правила, используя синтаксис, схожий с тем, что используется в Laravel, хотя могли использовать и более многословный вариант:

Валидация запускается всё тем же методом validate() :

Теперь мы можем получить сообщения об ошибках, используя один из методов getErrors() или getErrorsList() . Первый метод позволяет сделать более сложный вывод ошибок, тогда как второй возвращает плоский массив. Используя getErrors() мы можем вывести сообщения как-то так:

А с getErrorsList() можно сделать более простой список сообщений:

В данной статье я показал примеры использования следующих библиотек:

«Пример из реального мира» может показаться слишком простым. Я вынужден согласиться, так как, действительно, некоторые возможности библиотек остались за бортом статьи. В принципе, если вам это будет интересно, вы можете изучить их особенности самостоятельно.

Каждая из библиотек предлагает свои фишки, имеет свои тёмные стороны, так что я думаю, что это дело вкуса и задачи - выбрать ту самую.

Благодарю за прочтение. Сделайте правильный выбор.

Теги: Добавить метки

Почти всем интерактивные веб-приложения необходимо проверить вводимые данные. Например, в регистрационной форме, вероятно, потребует пароль для подтверждения. Может быть, адрес электронной почты должен быть уникальным. Проверка данных может быть громоздким процессом. К счастью,только не в Laravel.Класс Validator обеспечивает удивительный набор помощников для проверки, максимально облегчая проверку данных. Давайте рассмотрим пример:

При наличии свойства errors вы получаете доступ к сборщику сообщений, позволяющему легко создавать свои сообщения об ошибках. Конечно же, все правила валидации имеют соощения об ошибках по умолчанию. Стандартные сообщения об ошибках находятся в language/en/validation.php .

Теперь вы знакомы с основными правилами использования класса Validator. Вы готовы к исследованию и изучению правил используемых для проверки ваших данных!

Примечание: Минимум и максимум включены в диапазон.

Правило confirmed проверяет, что для данного атрибута есть соответствующее подтверждение * attribute_confirmation *.

В этом примере Validator проверяет, что параметр password удовлетворяет условиям password_confirmation из массива валидации.

Правило accepted проверяет параметр на значение yes или 1 . Это правило проверяет установку обязательных чекбоксов, таких, как, например, флажок согласия с "Условиями предоставления услуг".

Правило match проверяет атрибут на удовлетворение регулярному выражению.

В этом примере параметр email проверяется на уникальность в таблице users . Необходимо проверить уникальность атрибута другого столбца, кроме этого? Нет проблем:

Часто, при обновлении записи, вам нужно использовать правило уникальности, но при этом исключить обновляемую запись. Напрмер, вы хотите дать возможность пользователям изменять свои почтовые адреса. Но, когда запускается правило unique , вам нужно пропустить этого пользователя, чтобы не вызвать мнимую ошибку проверки. Это просто:

Примечание: Проверка before и after использует функцию PHP strtotime .

Примечание: Это правило использует встроенный в PHP метод filter_var .

Примечание: Правило active_url используетs checkdnsr для проверки активности URL.

Правила mimes проверяют, что загружаемый файл соответствует MIME типу. Это правило использует расширение PHP Fileinfo проверяющее содержимое файла и определяющее его тип. Любые расширения файлов, применимые к этому правилу, определяются в config/mimes.php .

Примечание: При проверке не забудьте использовать Input::file() или Input::all().

Laravel позволяет работать с сообщениями об ошибках с помощью простого класса - сборщика ошибок. После вызова методов passes или fails экземпляра Validator, вы можете получить доступ к ошибке при помощи свойства errors . Сборщик ошибок имеет простые функции для запроса сообщений об ошибках:

Вам может понадобиться обернуть ваше сообщение об ошибке в HTML тэги. Нет проблем. Вызывая:message place-holder, определите формат вторым параметром метода.

После того как вы выполнили вашу проверку, нужен простой способ отображения ошибок в представлении. Laravel делает его очень легко. Давайте рассмотрим типичный сценарий. Это может быть определено двумя путями:

Route::get("register", function() { return View::make("user.register"); }); Route::post("register", function() { $rules = array(...); $validation = Validator::make(Input::all(), $rules); if ($validation->fails()) { return Redirect::to("register")->with_errors($validation); } });

Отлично! Итак, мы имеем два простых маршрута для формы регистрации. Один для обработки отображения формы, и один для обработки ввода в форму. В POST маршруте мы проводим некоторые проверки на входе. Если проверка не пройдена, будем преадресовывать обратно в регистрационную форму с указанием ошибок и отображения последних в форме.

Но, обратите внимание, мы явно не связываем ошибки с целью в нашем GET маршруте . Тем не менее, переменная ошибки будет доступна в представлении. Laravel разумно определяет, есть ли ошибки в работе сессии, и если они есть, присоединяет сообщения к представлению. Если ошибок нет, пустой контейнер сообщения об ошибке все равно будет присоединен к представлению. В представлении всегда будет доступен контейнер сообщений об ошибках. Нам нравится облегчать вам жизнь.

Хотите использовать собственное сообщение об ошибке? Может быть, вы даже хотите использовать пользовательские сообщения об ошибке для данного атрибута и правила. В любом случае, класс Validator позволяет легко это сделать.

Отлично! Теперь наши пользовательских сообщения будет использоваться всегда при проверке. Но, что за выражение :attribute в нашем сообщении. Для облегчения вашей жизни, класс Validator заменяет :attribute на атрибут, ввод которго вызвал ошибку. Он даже удалит символ подчеркивания из имени атрибута. Вы также можете использовать :other , :size , :min , :max , и :values заполнители для конструирования ваших сообщений об ошибках.

Что, если вам нужно определить необходимое сообщение, но только для атрибута электронной почты? Без проблем. Просто укажите сообщение, используя attribute_rule именование:

В данном примере, пользовательское сообщение об ошибке будет использовано только для атрибута email, в остальных случаях будут использоваться стандартные сообщения.

В то же время, если вы используете много собственных сообщений об ошибках, указание всех их в коде может сделать его громоздким и неудобным. По этой причине есть возможность определить собственный массив в языковом файле:

Laravel предоставляет ряд мощных правил проверки. Тем не менее, вы можете создать свои собственные. Есть два простых способа создания правил проверки. И тот и другой надежны в использовании. Вам остается только выбрать более подходящий для вашего проекта.

В этом примере мы зарегистрировали новые правила проверки для класса Validator. Это правило получает три параметра. Во-первых, это имя проверяемого атрибута, второй - значение проверяемого атрибута, а третий представляет собой массив из параметров, которые были заданы для правила.

Так выглядит вызов вашего правила:

$rules = array("username" => "required|awesome",);

Конечно, вам нужно определить сообщение об ошибке для нового правила. Вы можете сделать это либо в специальных сообщениях массива:

$messages = array("awesome" => "The attribute value must be awesome!",); $validator = Validator::make(Input::get(), $rules, $messages);

или, добавив запись для правила в language/en/validation.php :

"awesome" => "The attribute value must be awesome!",

Как уже упоминалось выше, вы даже можете указать и получить список параметров в пользовательском правиле:

// При построении правила... $rules = array("username" => "required|awesome:yes",); // В правиле... Validator::register("awesome", function($attribute, $value, $parameters) { return $value == $parameters; }

В данном примере параметр аргументов вашего правила проверки будет получать массив, содержащий один элемент: "да".

Еще один способ для создания и хранения пользовательских правил проверки заключается в расширении класса Validator. Причем благодаря пространствам имен в Laravel этот класс может расширить сам себя. Тем самым вы создаете новую версию валидатора, который имеет все ранее существующие функции в сочетании с новыми дополнениями. Вы даже можете выбрать, чем заменить некоторые из методов по умолчанию, если вы хотите. Давайте посмотрим на примере:

Сначала, создаете класс Validator который наследует класс Laravel\Validator и размещаете его в application/libraries :