Pythonによるアーキテクチャパターン

付録C. インフラを入れ替える：CSVですべてを行う

この付録は、リポジトリ、Unit of Work、Service Layerパターンの利点を少し説明するためのものである。 第6章に続くものである。

FlaskのAPIを作り終え、リリースの準備を整えようとした矢先、ある企業が申し訳なさそうに私たちのところにやってきた。

普通なら、このようなことがあれば、チームは罵声を浴びせ、唾を吐き、回顧録のためのメモを作るかもしれない。 しかし我々は違う！ いやいや、インフラへの懸念はドメインモデルやサービスレイヤーからうまく切り離されている。 CSVへの切り替えは、Repository とUnitOfWork のクラスを新しく書くだけの簡単なことで、ドメイン・レイヤーとサービス・レイヤーのロジックをすべて再利用することができる。

CSVがどのように出入りするかを示すE2Eテストだ：

最初の CSV テスト (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, ''],
        [batch2, sku2, 100, '2011-01-01'],
        [batch3, sku2, 100, '2011-01-02'],
    ])
    orders_csv = make_csv('orders.csv', [
        ['orderid', 'sku', 'qty'],
        [order_ref, sku1, 3],
        [order_ref, sku2, 12],
    ])

    run_cli_script(orders_csv.parent)

    expected_output_csv = orders_csv.parent / 'allocations.csv'
    with open(expected_output_csv) as f:
        rows = list(csv.reader(f))
    assert rows == [
        ['orderid', 'sku', 'qty', 'batchref'],
        [order_ref, sku1, '3', batch1],
        [order_ref, sku2, '12', batch2],
    ]

リポジトリやその他もろもろのことを考えずに飛び込んで実装する場合、次のようなものから始めるかもしれない：

CSV読者/ライターの最初のカット (src/bin/allocate-from-csv)

#!/usr/bin/env python
import csv
import sys
from datetime import datetime
from pathlib import Path

from allocation import model

def load_batches(batches_path):
    batches = []
    with