Patrones de Arquitectura con Python

Apéndice C. Cambiar la infraestructura: Hazlo todo con CSV

Este apéndice pretende ser una pequeña ilustración de las ventajas de los patrones Repositorio, Unidad de Trabajo y Capa de Servicio. Está pensado como continuación del Capítulo 6.

Justo cuando terminamos de crear nuestra API de Flask y de prepararla para su lanzamiento, la empresa se dirige a nosotros disculpándose, diciendo que no están preparados para utilizar nuestra API y preguntando si podríamos crear algo que sólo leyera los lotes y los pedidos de un par de CSV y diera como resultado un tercer CSV con las asignaciones.

Normalmente, este es el tipo de cosas que harían que un equipo maldijera, escupiera y tomara notas para sus memorias. Pero nosotros no. No, nos hemos asegurado de que nuestros problemas de infraestructura estén bien desacoplados de nuestro modelo de dominio y capa de servicio. Cambiar a CSV será una simple cuestión de escribir un par de nuevas clases Repository y UnitOfWork, y entonces podremos reutilizartoda nuestra lógica de la capa de dominio y la capa de servicio.

Aquí tienes una prueba E2E para que veas cómo entran y salen los CSV:

Una primera prueba CSV (tests/e2e/test_csv.py)

def test_cli_app_reads_csvs_with_batches_and_orders_and_outputs_allocations(
        make_csv
):
    sku1, sku2 = random_ref('s1'), random_ref('s2')
    batch1, batch2, batch3 = random_ref('b1'), random_ref('b2'), random_ref('b3')
    order_ref = random_ref('o')
    make_csv('batches.csv', [
        ['ref', 'sku', 'qty', 'eta'],
        [batch1, sku1, 100