Perbincangan terkini dalam komuniti Python telah mencetuskan perdebatan mengenai amalan terbaik seni bina apabila menggunakan Pydantic, perpustakaan pengesahan data yang popular. Perbualan ini berpusat pada sama ada pembangun perlu mengehadkan model Pydantic kepada sempadan aplikasi atau membenarkannya meresap ke seluruh pangkalan kod mereka, termasuk logik domain teras.
Persoalan Seni Bina Teras
Isu utama berkisar pada pemisahan kebimbangan dalam aplikasi yang lebih besar. Sesetengah pembangun menyokong untuk mengekalkan model Pydantic hanya di pinggir aplikasi - dalam lapisan API dan antara muka data luaran - sambil menggunakan dataclass Python biasa atau objek untuk logik perniagaan dalaman. Pendekatan ini mengikuti prinsip seni bina bersih, di mana lapisan domain kekal bebas daripada perpustakaan dan rangka kerja luaran.
Walau bagaimanapun, komuniti berpecah mengenai sama ada pemisahan ini memberikan faedah sebenar atau hanya mewujudkan kerumitan yang tidak perlu. Pengkritik berhujah bahawa mengekalkan model data yang berasingan membawa kepada kod boilerplate yang berlebihan dan logik pemetaan antara perwakilan data yang berbeza. Mereka mempersoalkan sama ada faedah teori gandingan longgar membenarkan overhed praktikal mengekalkan pelbagai jenis objek.
Pertimbangan Prestasi dan Praktikal
Prestasi muncul sebagai faktor utama lain dalam perdebatan. Model Pydantic, walaupun terdapat pengoptimuman terkini, membawa overhed pengesahan yang mungkin tidak diperlukan untuk operasi dalaman. Sesetengah pembangun melaporkan bahawa Pydantic boleh menjadi kesesakan dalam aplikasi dengan hierarki objek yang sangat bersarang, di mana kos pengesahan terkumpul dengan ketara.
Perbincangan juga menyentuh mengenai halaju pembangunan berbanding kemurnian seni bina. Untuk pasukan yang lebih kecil dan aplikasi yang lebih mudah, lapisan abstraksi tambahan mungkin melambatkan pembangunan tanpa memberikan faedah yang bermakna. Kerumitan menjadi lebih wajar apabila aplikasi berkembang dan pelbagai pasukan perlu bekerja dengan model data yang dikongsi.
Perbandingan Prestasi:
- Model Pydantic : 8x lebih mahal untuk diinstansiasi berbanding kelas Python biasa
- Akses atribut: 50% lebih perlahan berbanding kelas standard
- Dataclasses : 2x lebih pantas berbanding Pydantic untuk penciptaan objek
- Dataclasses yang dikompil (dengan mypyc ): peningkatan prestasi 10x berbanding Pydantic
Pendekatan dan Alat Alternatif
Beberapa ahli komuniti mencadangkan penyelesaian jalan tengah, seperti menggunakan perpustakaan seperti Dacite untuk menukar antara model Pydantic dan dataclass biasa apabila diperlukan. Yang lain mengesyorkan mengekalkan pengesahan di sempadan sambil menggunakan struktur data yang lebih mudah secara dalaman, atau menggunakan model Pydantic yang berbeza untuk konteks yang berbeza daripada menghapuskan perpustakaan sepenuhnya.
Faedah terbesar yang anda perolehi ialah dapat mempunyai lebih banyak fleksibiliti di sekitar pengesahan apabila model input tidak sama dengan model pangkalan data.
Perbualan juga menyerlahkan bagaimana keputusan seni bina ini sering bergantung pada struktur pasukan dan kerumitan aplikasi. Apa yang berkesan untuk pembangun solo yang membina API mudah mungkin tidak dapat disesuaikan dengan sistem yang lebih besar dan kompleks dengan pelbagai titik integrasi.
Perpustakaan Alternatif yang Disebut:
- Dacite: Menukar kamus kepada dataclass bersarang, direka khusus untuk memulakan hierarki objek yang kompleks
- Marshmallow: Perpustakaan serialisasi/pengesahan yang lebih lama, dianggap kurang membebankan berbanding Pydantic
- SQLModel: Menggabungkan Pydantic dengan SQLAlchemy untuk operasi pangkalan data
- Protobuf: Format serialisasi binari yang menukar kepada dataclass Python , JSON , dan rentetan binari
Kesimpulan
Perdebatan ini mencerminkan ketegangan yang lebih luas dalam seni bina perisian antara pragmatisme dan amalan terbaik teori. Walaupun prinsip seni bina bersih mencadangkan menjauhkan kebergantungan luaran daripada logik perniagaan teras, faedah praktikal mesti ditimbang terhadap kerumitan tambahan dan overhed pembangunan. Komuniti Python terus bergelut untuk mencari keseimbangan yang tepat antara kemurnian seni bina dan produktiviti pembangun, tanpa konsensus yang jelas muncul mengenai pendekatan terbaik untuk semua situasi.