आउटपुट

YAML को फ़ॉर्मेट और सत्यापित करें

YAML सत्यापित करें और उसे सुसंगत इंडेंटेशन के साथ फ़ॉर्मेट करें।

YAML फ़ॉर्मेटर और सत्यापक का उपयोग कैसे करें

  1. 01YAML पेस्ट करें या YAML फ़ाइल चुनें।
  2. 02इसे सत्यापित करें या पार्स किए गए डेटा को फ़ॉर्मेट करें।
  3. 03परिणाम कॉपी या डाउनलोड करें।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

सीमाएँ क्या हैं?

फ़ॉर्मेटिंग पार्स किए गए डेटा का पुनर्निर्माण करती है और टिप्पणियों, एंकरों, उपनामों, उद्धरण, टैग प्रतिनिधित्व, स्केलर शैलियों, कुंजी क्रम और व्हाइटस्पेस को सामान्य कर सकती है। मान्य YAML विभिन्न YAML संस्करणों और पार्सरों में मानों को अलग-अलग तरीके से हल कर सकता है। परिणाम स्कीमा सत्यापन नहीं है। बूलियन, दिनांक, संख्याएँ, null, मल्टीलाइन स्ट्रिंग, एंकर और एप्लिकेशन-विशिष्ट टैग की समीक्षा करें, फिर फ़ॉर्मेट किए गए आउटपुट का उस सटीक सिस्टम में परीक्षण करें जो इसका उपभोग करेगा।

परिणाम का उपयोग करने से पहले मुझे क्या जाँचना चाहिए?

परिणाम का अर्थ निर्धारित करने वाले पहलुओं की जाँच करें: कुंजियाँ, फ़ील्ड नाम, मान प्रकार, नेस्टिंग, पंक्ति और कॉलम गणना, विभाजक, उद्धरण, एस्केपिंग, पंक्ति समाप्ति और वर्ण एन्कोडिंग। तुलना परिणामों के लिए, केवल हाइलाइट किए गए सारांश को पढ़ने के बजाय जोड़ और हटाए गए दोनों का निरीक्षण करें। Base64 के लिए, एन्कोडेड पाठ को मनमाने बाइनरी डेटा से अलग करें। चेकसम के लिए, हर वर्ण की तुलना करें और एल्गोरिथ्म नाम की पुष्टि करें। महत्वपूर्ण आउटपुट को उस सिस्टम से सत्यापित करें जो इसे प्राप्त करेगा क्योंकि सिंटैक्टिक रूप से मान्य डेटा अभी भी स्कीमा, आवश्यक फ़ील्ड, विशिष्टता नियम या व्यावसायिक बाधा का उल्लंघन कर सकता है।

फ़ॉर्मेटिंग और सत्यापन में क्या अंतर है?

फ़ॉर्मेटिंग और सत्यापन अलग-अलग प्रश्नों के उत्तर देते हैं। फ़ॉर्मेटिंग मान्य डेटा को पार्स करता है और उसे सुसंगत इंडेंटेशन या लेआउट के साथ फिर से लिखता है ताकि लोग उसका अधिक आसानी से निरीक्षण कर सकें। सत्यापन जाँचता है कि सिंटैक्स पार्स किया जा सकता है, लेकिन यह स्वचालित रूप से पुष्टि नहीं करता कि मान स्कीमा या व्यावसायिक नियम को संतुष्ट करते हैं। मिनिफ़ाइंग पार्स किए गए मान को बदले बिना अनावश्यक व्हाइटस्पेस हटाता है। निरीक्षण संरचना और गहराई का सारांश देता है। XML और YAML के लिए, फ़ॉर्मेटिंग महत्वहीन व्हाइटस्पेस या प्रतिनिधित्व विकल्पों को सामान्य कर सकती है, इसलिए मूल पाठ शैली के समान रहने की उम्मीद करने के बजाय शब्दार्थ मानों की तुलना करें।

मान्य दिखने वाला डेटा अभी भी त्रुटि क्यों उत्पन्न कर सकता है?

मान्य दिखने वाले डेटा में अदृश्य विभाजक, नॉन-ब्रेकिंग स्पेस, अमिलान उद्धरण, डुप्लिकेट संरचनात्मक मार्कर, गलत एस्केप, मिश्रित पंक्ति समाप्ति, असमर्थित एन्कोडिंग या प्रारूप-विशिष्ट सुविधा हो सकती है जो पार्सिंग बदल देती है। उपलब्ध होने पर रिपोर्ट की गई पंक्ति, कॉलम या पथ से शुरू करें। इनपुट को सबसे छोटे अनुभाग तक कम करें जो अभी भी विफल रहता है, फिर धीरे-धीरे आसपास के रिकॉर्ड पुनर्स्थापित करें। CSV के लिए, विभाजक और हेडर धारणा की पुष्टि करें। JSON, XML या YAML के लिए, कोष्ठक, इंडेंटेशन, उद्धरण, इकाइयाँ और नेस्टिंग जाँचें। निदान करते समय स्रोत की एक प्रति रखें ताकि सुधार मान्य जानकारी न हटाए।

क्या मुझे कुछ इंस्टॉल करने की आवश्यकता है?

सूचीबद्ध डेटा उपयोगिताओं का उपयोग करने के लिए कोई इंस्टॉलेशन या पंजीकरण आवश्यक नहीं है। कार्य से मेल खाने वाली क्रिया खोलें, स्रोत जोड़ें या पेस्ट करें, प्रासंगिक मोड चुनें और परिणाम कॉपी या डाउनलोड करें। किसी महत्वपूर्ण फ़ाइल को बदलने से पहले, मूल रखें और प्राप्त करने वाले एप्लिकेशन के साथ आउटपुट का परीक्षण करें। इंस्टॉलेशन मुख्य संगतता प्रश्न नहीं है: स्कीमा अपेक्षाएँ, एन्कोडिंग, विभाजक, वर्कबुक सुविधाएँ और समर्थित सिंटैक्स अभी भी निर्धारित करते हैं कि कोई अन्य सिस्टम परिणाम स्वीकार करेगा या नहीं।