tangkikodo

@pf94 Data -> Repo -> Service -> Controller

是的，这个是经典做法， 毕竟实现单向依赖的前提就是合理的分层

我的这个方法是借助 dataloader 这样的工具将 repo 层的能力提高，controller 中组合数据的过程更加流畅

@dearmymy 谢谢

@ruanimal 分离业务复杂度和代码复杂度， 因为业务软件的核心资产是业务模型和用例。 很多时候业务模型和代码实现互相侵入， 依赖关系错综复杂， 导致业务迭代困难

@llsquaer 中间表在业务描述的时候是不需要被产品等人员知晓的， 他们只要知道 voyager 从 A -> B 的关系， 如果用 DB ERD 的话， 这个中间表（技术实现细节）是会被展示出来的。

扯到中间表是为了引入一些案例来说明业务模型和 db 模型不是完全一一对应的， 中间表数据具体的技术实现， 比如还能替换成其他做法， 比如（不严谨） A 中存放 list of b_ids ，B 中存放 list of a_ids.

@xhawk 嗯，明白了。 我之前也想做 service 调用的分析， 但是复杂度太高了， 后来用 pydantic-resolve 实现了某种平替， 一个 service 返回的类型， 来间接代表这个 service 。 因为后端很多场景本质都是数据的组合， 如果数据类型是清晰的， 那么通过什么具体获取方式反而不是这么重要了。

比如 Project 类型 通过 load_project 来获取， 那么我只要知晓组合的是 Project 或者 subset of Project ， 那我其实也间接知道了调用链条。

仅供参考~

@xhawk 有兴趣的话可以也试试 pydantic-resolve, voyager 其实是为它量身定做的～

@xhawk 不客气～～

改了个名字：fastapi-voyager

@3085570450tt 确实， 当局者迷了