Pydantic BaseSettings. Храним настройки проектов правильно!

Pydantic BaseSettings - мощный инструмент для хранения настроек в проектах на Python. В этом видео мы рассмотрим, как использовать Pydantic BaseSettings для их удобного и безопасного хранения.

Правильное хранение настроек является важным аспектом, который может повлиять на безопасность, производительность и удобство сопровождения вашего проекта. Pydantic BaseSettings позволяет создавать модели для настроек, которые могут быть легко использованы и проверены во время выполнения программы.

Таймкоды:
00:00 Вступление
00:10 Требования к инструменту
00:33 Что и как храним в настройках
01:10 Создаем конфиг
04:12 Пытаемся все сломать
04:53 Итог

#it #айти #backend #python

[SanoDolorato]

Продолжай в том же духе! Но на будущее, убери плз с экрана ненужную инфу, чтобы больше места для кода оставалось, иначе приближать приходится

[andreydolgopolov]

Не плохо, ждем чего-то еще интересного

[NewSouthMjos]

Создание объекта settings должно быть выполнено с помощью функции по типу get_settings. В показанном автором подходе все настройки будут импортироваться при импорте модуля settings - то есть, любой кусок программы, требующий объект settings и с нормально прописанной аннотацией типов, будет требовать ВСЕ настройки. Это вызовет огромные проблемы при написании тестов для кода. Так же настройки лучше прикидывать в функции как зависимости, благо fastapi позволяет это делать.

[podgorniy.r]

Спасибо за видео, решил пересмотреть все уроки на канале. Возник вопрос относительно того, какая разница между литералами и константами? Например, 1:36 в моем понимании - это константа, а само строковое значение данной константы - литерал