Cerberusでヌルチェックをする方法

やりたいこと

データの「ヌルチェック」という表現について、場合によってちょっと曖昧になってしまうかなと思います。
通常は「null（None）ではないこと」を指しているかと思いますが、いままでの職場では「ブランク（''）ではないこと」や「項目自体が存在すること」などを言っている人もいるので、、、

今回は「null（None）ではないこと」、「ブランク（''）ではないこと」、「項目自体が存在すること」、それぞれCerberusでのチェック方法を調べてみました。

前提

・Pythonインストール済み
・pipenvインストール済み
（今回は便宜上pipenvでやるのですが、ローカルでcerberusなど諸々ライブラリを入れてテストをやっても大丈夫です）

ソースの中身

さっそく調べた結果をソース化しました～

cerberus_validator.py

from cerberus import Validator


SCHEMA = {
    'name': {
        'type': 'string',
        'required': True, # nameという項目自体が存在すること 
        'empty': False, # name項目の中身がブランクではないこと
        'nullable': False # name項目の中身がNone（ヌル）ではないこと
    },
}

def validate_info(info):
    validator = Validator(allow_unknown=True)
    if not validator.validate(info, SCHEMA):
        print(validator.errors)
        return False
    return True

# 正常時
info = {'name': 'satoh'}
print(validate_info(info))

# nameという項目自体が存在していない
info = {}
print(validate_info(info))

# name項目の中身がブランクである
info = {'name': ''}
print(validate_info(info))

# name項目の中身がNone（ヌル）である
info = {'name': None}
print(validate_info(info))

ソースを実行すると、以下のような結果がprintされました！
Cerberusはちゃんとエラー箇所や原因を記録できて便利だねと感じました！

True
{'name': ['required field']}
False
{'name': ['empty values not allowed']}
False
{'name': ['null value not allowed']}
False