Pydantic زمانی ایجاد شد که پروژههای پایتونی بهخصوص سرویسهای وب، سیستمهای مبتنی بر JSON و برنامههای دادهمحور، بیش از همیشه نیاز به اعتبارسنجی دقیق، استاندارد و خودکار پیدا کردند. در گذشته توسعهدهندگان مجبور بودند به صورت دستی دادهها را بررسی کنند یا از روشهایی استفاده کنند که نه تنها پراکنده و ناسازگار بود، بلکه احتمال خطا در آن بسیار بالا بود.
چرا Pydantic ایجاد شد؟
- نبود یک استاندارد یکپارچه برای اعتبارسنجی دادهها: در پایتون قبل از Pydantic هیچ ابزار رسمی و یکپارچهای وجود نداشت که بر اساس تایپهینتها داده را چک و تبدیل کند.
- پیچیدگی اعتبارسنجی دستی: توسعهدهندگان معمولاً قبل از استفاده از داده باید دهها شرط مینوشتند تا مطمئن شوند ورودی درست است.
- افزایش دادههای ساختاریافته: با رشد APIها، JSON، و تبادل داده بین سرویسها، نیاز به ابزاری که داده را هم تأیید و هم تبدیل کند بیشتر شد.
- نیاز به پشتیبانی واقعی از تایپهینتها: تایپهینتها در پایتون برای مستندسازی مفید بودند ولی رفتار اجرایی نداشتند. Pydantic آنها را به بخشی عملیاتی تبدیل کرد.
- سازگاری با FastAPI و سیستمهای مدرن: نیاز فریمورکهای جدید به ابزاری سریع و قابل اتکا برای مدیریت دادهها، زمینهٔ محبوبیت Pydantic را فراهم کرد.
مشکلها و نیازهایی که Pydantic رفع میکند:
- تضمین میکند دادههایی که وارد برنامه میشوند دقیقاً همان شکل و نوعی هستند که انتظار دارید.
- از بروز خطاهای پنهان جلوگیری میکند (مثلاً رشتههایی که باید عدد باشند یا فیلدهایی که باید اجباری باشند).
- نیاز به نوشتن کدهای تکراری برای بررسی ورودیها را حذف میکند.
- به صورت خودکار دادههای ناسازگار را تا حد امکان تبدیل و اصلاح میکند.
- به توسعه دهنده اطمینان میدهد که دادهها ساختارمند، پیشبینیپذیر و معتبر هستند.
تفاوت Pydantic با روشهای قدیمی چیست؟
| روشهای قدیمی | Pydantic |
|---|---|
| اعتبارسنجی دستی با if و try/except | اعتبارسنجی و تبدیل خودکار بر اساس تایپهینتها |
| کدهای طولانی، تکراری و پراکنده | ساختار یکپارچه و منظم برای مدیریت داده |
| مستعد خطا و سخت برای نگهداری | خطاهای شفاف، استاندارد و قابل تحلیل |
| تایپهینتها فقط نقش مستندسازی داشتند | تایپهینتها به رفتار اجرایی و عملیاتی تبدیل میشوند |
| عدم تبدیل خودکار دادهها (مثلاً تبدیل رشته به تاریخ) | تبدیل هوشمند انواع داده با کمترین نیاز به کد اضافه |
| نبود مدلهای قابل اشتراک بین بخشهای مختلف پروژه | امکان تعریف مدلهای دادهٔ استاندارد، قابل تست و قابل استفاده مشترک |
در نتیجه، Pydantic پاسخی است به نیاز دنیای مدرن پایتون برای ابزاری که بتواند دادهها را امن، سریع، استاندارد و بدون دردسر مدیریت کند؛ چیزی که روشهای قدیمی بههیچوجه بهطور کامل ارائه نمیدادند.