この記事は 「Pythonって、たぶんそういう意味じゃない」シリーズ の第10弾です。
Python歴5年以上、メインで使い続けてきた変態が書いています。

この記事は 個人の経験に基づくポエムです。
環境・用途・経験によって異なる場合があります。

Discordボットの設定ファイルを辞書で読み込んでいた。

config = json.load(open("config.json"))
level = config["レベル"]  # 多分int

「多分大丈夫でしょ」と思っていた。
バリデーションなんて大げさじゃないか、と。

でもその「多分」が積み重なると、どこかで必ず壊れる。

Pydanticを試した。重かった。

バリデーションをちゃんとやろうと思ったとき、
まずPydanticを試した。

from pydantic import BaseModel

class Config(BaseModel):
    レベル: int
    通知: bool

強力だった。でも、設定ファイルを検証したいだけなのに、クラス定義が必要だった。

日本語のキーを扱おうとすると一手間かかる。
Discordボットの小さな設定ファイルにPydanticはオーバースペックに感じた。

Pydanticが悪いわけじゃない。
「設定ファイルのバリデーションに特化した、もっと軽いものが欲しかった」という話だ。

だから作った

それがValidKitだ。

pip install validkit-py

辞書がそのままスキーマになる。クラス定義は不要。
日本語キーにも完全対応している。

from validkit import v, validate, ValidationError

SCHEMA = {
    "ユーザー名": v.str().regex(r"^\w{3,15}$"),
    "レベル": v.int().range(1, 100),
    "設定": {
        "通知": v.bool(),
        "言語": v.oneof(["日本語", "English"]).optional()
    }
}

data = {
    "ユーザー名": "nana_kit",
    "レベル": 50,
    "設定": {"通知": True}
}

try:
    validated = validate(data, SCHEMA)
except ValidationError as e:
    print(f"エラー: {e.path} - {e.message}")

「辞書の形がそのままスキーマになる」というのが一番伝えたいことだ。

Pydanticとの連携も徹底してある

ValidKitはPydanticを否定していない。
むしろPydanticとの連携も徹底して実装してある。

大きなプロジェクトではPydantic、
設定ファイルや小さな検証にはValidKit——
そういう使い分けができる。

Pydantic → API・複雑なデータモデル・型補完を徹底したいとき
ValidKit → 設定ファイル・Discordボット・辞書ベースの軽い検証

「多分大丈夫」が壊れる前に

バリデーションなしの辞書アクセスは、
エラーが出たときに「どこが」「何が」おかしいかわからない。

ValidKitはエラーが起きたパスとメッセージを丁寧に返す。

# エラー発生箇所: 設定.通知 - bool型が必要です
print(f"エラー発生箇所: {e.path} - {e.message}")

「多分大丈夫」が壊れる前に、スキーマを一枚挟む。
それだけで、デバッグの時間が大幅に変わる。

クラス定義不要 → 辞書スキーマをそのまま使える
日本語キー対応 → 設定ファイルを日本語で書ける
Pydantic連携 → 既存プロジェクトとも共存できる
エラー箇所の特定 → どこが壊れたかがすぐわかる

「バリデーションは多分大丈夫」は、大丈夫じゃなかったときに気づく。

気づく前に試してほしい。

「Pythonって、たぶんそういう意味じゃない」 シリーズでは、
こういう"なんとなくで語られがちなPython"を言語化していきます。

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