Check

Устойчивый к ошибкам парсинг и валидация

Python Senior Яндекс
Как вы строите слой валидации входных данных (например, JSON из внешнего API) в больших проектах? Почему нельзя просто использовать `dict.get` везде и надеяться на лучшее?
Ответы
Валидация входа
В больших системах важна явная валидация и явные ошибки. Подходы: - использовать схемы (`pydantic`, `marshmallow`, `attrs`) с декларативным описанием полей и типов; - отделить слой валидации (DTO) от доменных моделей; - валидацию делать на границе модуля/микросервиса. Простой `dict.get` с дефолтами: - скрывает ошибки контракта; - приводит к `None` в местах, где это не ожидается; - затрудняет отладку и логирование. Лучше один раз явно упасть с хорошим сообщением, чем тихо продолжить с некорректными данными.