Python Service Layer 패턴 실전 적용
Python 프로젝트는 처음에는 깔끔해 보이지만, endpoint 로직과 비즈니스 규칙과 데이터 접근이 한 모듈에 같이 자라기 시작하면 빠르게 엉키기 쉽습니다.
service layer는 판단 경계를 만든다
service layer는 다음 질문을 분리해줍니다.
- 입력 검증은 어디까지인가
- 도메인 판단은 어디서 일어나는가
- repository나 외부 API 호출은 어디서 조정되는가
이 분리가 있어야 workflow가 복잡해져도 테스트와 변경이 쉬워집니다.
handler는 최대한 얇게 유지해야 한다
route handler나 controller는 주로 다음만 해야 합니다.
- 입력 파싱
- 권한 확인
- service 호출
- 결과를 HTTP 또는 job 응답으로 변환
branching이 많은 비즈니스 규칙을 handler가 가지기 시작하면 코드베이스는 급격히 읽기 어려워집니다.
service 함수는 업무 의도를 드러내야 한다
좋은 service 함수 이름은 비즈니스 동작처럼 읽혀야 합니다.
- create_subscription
- approve_refund
- recalculate_portfolio_risk
이 이름은 제품팀과 개발팀이 같은 언어로 행동을 논의하게 해줍니다.
repository는 경계 뒤에 있어야 한다
service layer는 repository와 gateway를 조정하되 저장소 세부사항을 위로 새지 않게 해야 합니다. 그래야 transport 코드가 데이터베이스 구조에 강하게 결합되지 않습니다.
Python 코드는 “충분히 커진 뒤”가 아니라, 복잡성이 생기기 시작할 때 구조 경계를 먼저 세울수록 건강하게 유지됩니다.
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