在前端开发中，处理数据与表单验证是很常见的需求。kefir.partial.lenses.validation 是基于 Kefir 流（Kefir 是一个响应式编程库）的数据流变换库，它支持数据处理和表单验证等功能。本教程将介绍如何使用这个库解决数据和表单验证的问题。
安装
使用 npm 安装：
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基础用法
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在上述代码中，我们首先定义了一个 schema，它描述了我们想要验证的数据模型的规则。比如，firstName 和 lastName 的长度必须大于 2，email 必须是有效的电子邮件格式。然后通过 Validator 来创建一个验证器，并使用 validate 方法验证一个空对象。
结果会被打印出来，输出如下：
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表示 firstName 和 lastName 长度必须大于 2，email 必须是有效的电子邮件格式。
进阶用法
接下来，我们将介绍如何使用进阶功能来定制化所需的验证规则。
compose 函数
我们可以使用 v.compose 函数将多个验证规则组合起来。例如，我们可以把 minlength 和 maxlength 函数组合起来，创建一个验证字符串长度的规则：
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上述代码中，新创建的 lenBetween 函数使用 compose 函数将 minlength 和 maxlength 组合而成。现在我们可以使用 lenBetween 函数进行密码验证，密码长度必须在 8 到 64 之间。
equalTo 函数
equalTo 函数可以用来验证两个字段的值是否相等。比如，我们要验证用户两次输入的密码是否一致，可以使用以下代码：
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在上述代码中，我们使用 equalTo 函数验证 confirmPassword 是否等于 password。
transform 函数
transform 函数可以用于对数据进行转换或修改。例如，我们可以在邮箱格式验证时，将输入的电子邮件地址转换为小写形式：
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在上述代码中，我们使用 email.transform 函数将输入的电子邮件地址转换为小写。
mapTo 函数
mapTo 函数可以用于将一个值映射成另一个值，再将其作为验证结果。例如，我们要求用户在输入年龄时必须是整数，在进行验证时，可以将输入的字符串解析为整数：
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--在上述代码中，我们使用了 numeric.mapTo 函数将输入的数字转换为验证结果对象。
结论
本教程介绍了 kefir.partial.lenses.validation 库的基本和进阶用法，通过学习我们可以灵活地处理数据与表单验证。虽然本教程只是涵盖了该库的部分用法，但是你可以自由地使用组合来设计出符合你的业务逻辑的验证规则。
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