Pydanticで始めるイミュータブルクラス駆動開発 - NFLabs. エンジニアブログ
はじめに こんにちは！NFLabs. 研究開発部の林です。普段はセキュリティ教育プラットフォームの開発をしています。 今回はセキュアコーディングの重要な要素である「バリデーション(入力検証)」に関連して、PythonのPydanticライブラリにフォーカスしてお話します。 Python界隈では、昨今、型ヒントやFastAPIの普及に伴い、型の重要性や有用性が徐々に認識されつつあるかと思います。 それに伴い、バリデーションライブラリのデファクトスタンダードの一つであるPydanticの注目度も上がってきたと感じています。 Pydanticは実行速度の速さを特長として挙げていますが、Pydanticがもたらす安全性・Immutable(不変)性は、開発速度向上にも一役買っています。 本稿ではPydanticがいかに開発速度・開発体験に寄与するか考察します。 ちなみに、タイトルの「イミュータブル
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
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