Diskusi terbaru dalam komunitas Python telah memicu perdebatan tentang praktik terbaik arsitektur saat menggunakan Pydantic, pustaka validasi data yang populer. Percakapan ini berpusat pada apakah developer harus membatasi model Pydantic hanya pada batas-batas aplikasi atau membiarkannya menyebar ke seluruh basis kode mereka, termasuk logika domain inti.
Pertanyaan Arsitektur Utama
Isu utama berkisar pada pemisahan kepentingan dalam aplikasi yang lebih besar. Beberapa developer mengadvokasi untuk menjaga model Pydantic hanya di tepi aplikasi - dalam lapisan API dan antarmuka data eksternal - sambil menggunakan dataclass Python biasa atau objek untuk logika bisnis internal. Pendekatan ini mengikuti prinsip arsitektur bersih, di mana lapisan domain tetap independen dari pustaka dan framework eksternal.
Namun, komunitas terbagi dalam hal apakah pemisahan ini memberikan manfaat nyata atau justru menciptakan kompleksitas yang tidak perlu. Para kritikus berargumen bahwa mempertahankan model data terpisah menyebabkan kode boilerplate yang berlebihan dan logika pemetaan antara representasi data yang berbeda. Mereka mempertanyakan apakah manfaat teoretis dari loose coupling membenarkan overhead praktis dalam mempertahankan beberapa jenis objek.
Pertimbangan Performa dan Praktis
Performa muncul sebagai faktor kunci lain dalam perdebatan ini. Model Pydantic, meskipun telah mengalami optimisasi terbaru, membawa overhead validasi yang mungkin tidak diperlukan untuk operasi internal. Beberapa developer melaporkan bahwa Pydantic dapat menjadi bottleneck dalam aplikasi dengan hierarki objek yang sangat bersarang, di mana biaya validasi terakumulasi secara signifikan.
Diskusi ini juga menyentuh kecepatan pengembangan versus kemurnian arsitektur. Untuk tim yang lebih kecil dan aplikasi yang lebih sederhana, lapisan abstraksi tambahan mungkin memperlambat pengembangan tanpa memberikan manfaat yang berarti. Kompleksitas menjadi lebih dapat dibenarkan seiring aplikasi berkembang dan beberapa tim perlu bekerja dengan model data bersama.
Perbandingan Performa:
- Model Pydantic : 8x lebih mahal untuk diinstansiasi dibandingkan kelas Python biasa
- Akses atribut: 50% lebih lambat dibandingkan kelas standar
- Dataclasses : 2x lebih cepat dibandingkan Pydantic untuk pembuatan objek
- Dataclasses yang dikompilasi (dengan mypyc ): peningkatan performa 10x dibandingkan Pydantic
Pendekatan dan Alat Alternatif
Beberapa anggota komunitas menyarankan solusi jalan tengah, seperti menggunakan pustaka seperti Dacite untuk mengonversi antara model Pydantic dan dataclass biasa saat diperlukan. Yang lain merekomendasikan menjaga validasi di batas-batas sambil menggunakan struktur data yang lebih sederhana secara internal, atau menggunakan model Pydantic yang berbeda untuk konteks yang berbeda daripada menghilangkan pustaka sepenuhnya.
Manfaat terbesar yang Anda dapatkan adalah dapat memiliki fleksibilitas yang jauh lebih besar dalam hal validasi ketika model input tidak sama dengan model database.
Percakapan ini juga menyoroti bagaimana keputusan arsitektur ini sering bergantung pada struktur tim dan kompleksitas aplikasi. Apa yang berhasil untuk developer solo yang membangun API sederhana mungkin tidak dapat diskalakan ke sistem yang lebih besar dan kompleks dengan beberapa titik integrasi.
Library Alternatif yang Disebutkan:
- Dacite: Mengonversi dictionary menjadi dataclass bersarang, dirancang khusus untuk menginisialisasi hierarki objek yang kompleks
- Marshmallow: Library serialisasi/validasi yang lebih lama, dianggap kurang bloated dibandingkan Pydantic
- SQLModel: Menggabungkan Pydantic dengan SQLAlchemy untuk operasi database
- Protobuf: Format serialisasi biner yang mengonversi ke dataclass Python, JSON, dan string biner
Kesimpulan
Perdebatan ini mencerminkan ketegangan yang lebih luas dalam arsitektur perangkat lunak antara pragmatisme dan praktik terbaik teoretis. Sementara prinsip arsitektur bersih menyarankan untuk menjaga dependensi eksternal keluar dari logika bisnis inti, manfaat praktis harus ditimbang terhadap kompleksitas tambahan dan overhead pengembangan. Komunitas Python terus bergulat untuk menemukan keseimbangan yang tepat antara kemurnian arsitektur dan produktivitas developer, tanpa konsensus yang jelas muncul tentang pendekatan terbaik untuk semua situasi.
Referensi: Keep Pydantic out of your Domain Layer