pydantic과 mypy의 차이점

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

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개발 툴

대상자

• Python 개발자, 특히 API 및 데이터 검증, 타입 체크에 관심 있는 중급~고급 개발자
• 난이도: 중급 (타입 체크 및 런타임 검증 개념 이해 필요)

핵심 요약

• Pydantic: 런타임에서 데이터 유효성 검증 및 클리닝에 사용됨 (예: API 입력값 처리)
• mypy: 개발 중 정적 타입 검증을 통해 타입 관련 버그를 사전에 탐지
• 결합 사용: 현대 Python 프로젝트에서 데이터와 타입의 무결성을 동시에 보장

섹션별 세부 요약

1. Pydantic의 주요 용도

• 런타임 데이터 검증: 사용자 입력값, API 요청 데이터 등에 적용
• 데이터 클리닝: 잘못된 형식의 값(예: 문자열 대신 숫자)을 자동으로 처리
• 모델 기반 검증: Pydantic 모델을 정의하여 필수 필드, 타입, 제약 조건을 명시

2. mypy의 주요 용도

• 정적 타입 검증: 코드 작성 시 타입 오류를 미리 탐지 (예: def add(a: int, b: int) -> int)
• 타입 추론 지원: Python 3.10 이상에서 | 연산자 사용 가능 (예: def func(x: int | None))
• 타입 호환성 보장: 인터페이스 및 라이브러리 간 타입 일관성 유지

3. 결합 사용의 장점

• 런타임(데이터) + 정적 분석(타입): 이중 보장으로 코드 안정성 극대화
• 예시:

```python

from pydantic import BaseModel

from typing import Optional

class User(BaseModel):

name: str

age: Optional[int] = None

# mypy: 타입 검증

def greet(user: User) -> str:

return f"Hello, {user.name}"

```

결론

• Pydantic과 mypy를 병행 사용하여 데이터 무결성과 타입 안정성을 동시에 달성하는 것이 현대 Python 프로젝트의 최적 전략입니다.