プロダクトレベルのFizzBuzz

業務手続きや非クリエイティブなコミュニケーションが頻繁に発生する環境は、生産性の低さを示している

知的生産活動におけるプロジェクトやタスクの進捗管理において、短期的な生産性を一時的に犠牲にすることで、長期的な生産性と価値創造を最大化する方法について考察します。その鍵は、プロジェクトの前半に十分な「余白」を設けることです。

ABC388Cの業務用のソースコードです。

local環境で自身のfastappにrequestを投げるには、
主にpytestに利用される fastapi.testclient.TestClient を使用する。

開発途中でapiを設定して、起動したり止めたりするのが面倒になるときがある。
かといって、localに直書きしたようなコードを増やすと、
近い将来にAPIで開発しようとなったとき、開発工程の変更が生じる。
いわゆる、仕様変更とそれに伴う開発費用の増額。

testClientで書いておけば、APIへの移行がスムーズになるだけでなく、
自然とソースコードの構造化が進み、バックエンドの開発がスムーズになる。

pydantic.BaseModel.model_dump_json()は、dictではなく、strを返す。
そのため、Fileの書き込みはjsonモジュールではなく、printでおｋ。

resource と storage というディレクトリをプロジェクト内で使用する際、それぞれの目的や役割を明確に区別することが重要です。以下にその使い分けについて説明します。

入力を受け取り、特定の出力を返す関数の命名としての、 adapter, converter, transformer, processor, mapper, filter, encoder/decoder, serializer/deserializer, Formatter の使い分け