dataclassを捨ててpydanticに乗り換える

Pydanticが今最高にCool こんにちは、極論モンスターのYosematです。pydanticに替えてdataclassを使う理由は今ほとんどありません。pydanticがV2になったこのタイミングでpydanticに乗り換えましょう。この記事ではなぜdataclassよりもpydanticなのか理由を述べていきます。 ※2024/02/26追記 OpenAIのクライアントもPydanticを採用しました 素敵なブログからの引用。ただし現在はdataclassもslotを導入している。slotを利用して通常より高速にフィールドアクセスしたい人はattrsやdataclassもアリ。 理由① より洗練されたインターフェース pydanticをdataclassに代えて使うのはなんといってもかゆいところに手が届くインターフェースです。はっきりいってdataclassも素晴らしいライブラリ

[bellonieta]

Pydanticはケースによって激遅になるのとdataclassesは標準ライブラリなので別途インストールせずに使える、あたりで使い分けてる。

[cartman0]

機能だけ見るとattrsでええのでは

[yojik]

JSONやDictとの相互変換が楽なのはデータ指向プログラミング (Yehonathan Sharvit) との相性がよさそう