В современном программировании на Python особое внимание уделяется разделению ответственности и чистоте архитектуры приложений. Часто разработчики сталкиваются с использованием Pydantic — мощной библиотеки для валидации данных и определения моделей, которая благодаря своей удобности быстро становится незаменимым инструментом, особенно при работе с FastAPI. Однако со временем, когда проект разрастается и сложность логики возрастает, начинает возникать проблема: Pydantic всё больше и больше проникает в различные слои приложения, включая доменный слой, где его присутствие нежелательно. Доменный слой — это сердце любой системы, где реализуются бизнес-правила, логика и правила работы с предметной областью. Его ключевой особенностью является независимость от внешних библиотек, инфраструктуры и платформенных деталей.
Это позволяет легче тестировать логику, заменить части инфраструктуры и сохранять ясность концепции. Когда же Pydantic проникает в доменный слой, возникает твёрдая связка с конкретной реализацией, что усложняет поддержку и развитие системы. Почему же стоит избегать использования Pydantic в доменных моделях? Ответ кроется в самом назначении этой библиотеки. Pydantic ориентирован на валидацию данных, работу снаружи системы: получение запросов, подготовку ответов, взаимодействие с базами, API и прочими сервисами. Его возможности прекрасны для преобразования JSON в объекты и обратного процесса.
Однако доменная логика работает с объектами, напрямую отражающими предметную область, где важна простота, читабельность и независимость от фреймворков и библиотек. При попадании Pydantic в доменный слой начинаются проблемы с жёсткой зависимостью от Pydantic BaseModel, что проявляется в необходимости сохранять и поддерживать связи с особенностями библиотечного API. Это осложняет модульное тестирование, усложняет миграцию или масштабирование архитектуры, а также снижает скорость разработки из-за слишком плотной интеграции с инструментом, ориентированным на инфраструктуру. Альтернативным подходом является использование чистых Python объектов, в частности dataclasses, которые позволяют описывать модели со всеми необходимыми свойствами, оставаясь при этом максимально простыми и удобными для доменной логики. Такие объекты не «тянут» за собой зависимости и не навязывают дополнительную сложность, что соответствует принципам чистой и слоистой архитектуры.
Переход от Pydantic к dataclasses можно сделать с помощью специализированных инструментов, например, библиотеки Dacite, которая облегчает и автоматизирует процесс преобразования сложных вложенных структур из словарей в dataclass-объекты. Dacite позволяет быстро и безболезненно создавать экземпляры моделей из данных, поступающих из внешних источников, таким образом разрывая прямую связь домена с библиотечным API. Практика показывает, что удерживать сущности в доменном слое чистыми — значит сводить вложенность и сложность объектов к оптимальному минимуму, что способствует более понятному и расширяемому коду. Если объекты становятся слишком громоздкими и вложенными, это, скорее всего, признак архитектурной «запахи» и сигнал к пересмотру модели предметной области. Выстраивание мапперов и репозиториев позволяет дополнительно улучшить структуру приложения.
Мапперы выступают связующим звеном между Realm слоев, например, преобразуют данные из внешнего слоя (Pydantic модели или словари) в доменные объекты и обратно. Репозитории ответственны за уровень хранения и извлечения, взаимодействуя с базами данных, файлами или внешними сервисами, при этом отдавая доменные сущности на вход в бизнес-логику. Такой подход повышает уровень абстракции. Доменный слой только оперирует бизнес-сущностями без знания, как и где те хранятся или откуда поступают данные. Это дает возможность менять технологии хранения, API и даже фреймворки без сильного воздействия на ядро системы.
В качестве примера удобно привести структуру проекта, где доменные сущности определены как dataclasses с базовыми классами Entity и AggregateRoot, обеспечивающими поддержку уникальности и сравнения объектов. На следующем уровне располагаются мапперы, отвечающие за конвертацию между средствами внешнего взаимодействия и ядром домена. Репозиторий же абстрагирует детали сохранения, а слой приложения выступает координатором, который вызывает доменные операции и управляет потоками данных. Наконец, стоит отметить, что Pydantic прекрасно себя чувствует во внешних слоях — валидация входящих данных из HTTP-запросов, сериализация и десериализация, коммуникация с внешними API, — именно там его сила раскрывается в полной мере. За счёт этого достигается высокая безопасность и консистентность данных на краях приложения, тогда как внутренний домен остаётся чистым и свободным для развития.
Таким образом, отделение Pydantic от доменного слоя — не просто вопрос вкуса или предпочтений, а важный архитектурный принцип, который помогает поддерживать приложения чистыми, гибкими и удобными в сопровождении. Этот подход увеличивает качество кода, облегчает тестирование и масштабируемость, позволяя уверенно развивать проекты даже при возрастании их сложности и размера. Внедрение таких практик требует времени и усилий, но отблагодарит стабильностью и простотой. Подход с использованием чистых dataclasses, мапперов и репозиториев — проверенный инструмент для создания устойчивых и понятных систем, особенно если речь идёт о бизнес-приложениях средней и большой сложности. Если вы планируете развивать свои приложения и не хотите с опытом пожинать плоды тесной связки с Pydantic в ядре, лучше с самого начала инвестировать в разделение ответственностей по слоям.
Это одна из фундаментальных забот в качественной архитектуре программных систем, которая окупается многократно в будущем.
