Pythonで「関数の引数設計」をする場合のアプローチ

def を使った通常の関数定義
pydantic.BaseModel を使ったAPI向け設計
@dataclass を使った軽量なモデル
クラス + __init__ によるOOP設計
attrs や TypedDict を使った構造化・型安全な設計

この記事では、それぞれのコード例と、特徴・用途を比較した一覧表も載せます。今後も追記予定。

1.通常の関数定義 + if文チェック

example.py

def add(num1: int = 10, num2: int = 10) -> int:
    if isinstance(num1, str) or isinstance(num2, str):
        raise Exception(TypeError, "int型で入力してください")
    return num1 + num2

print(add()) # 出力 20

型ヒントはあるが、チェックは手動。

利点：シンプル。
欠点：バリデーションを毎回書く必要がある。

2.`pydantic.BaseModel` を使う（FastAPIにも最適）

example.py

from pydantic import BaseModel

class Add(BaseModel):
    num1: int = 10
    num2: int = 10

def add(data: Add):
    return data.num1 + data.num2

print(add(Add()))  # 出力 20

利点：バリデーション自動
- JSONシリアライズ/デシリアライズに強い
- FastAPIでそのまま利用できる

3.dataclass を使う（標準ライブラリ）

example.py

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Add:
    num1: int = 10
    num2: int = 10

def add(data: Add):
    return data.num1 + data.num2

print(add(Add())) # 出力 20

利点：標準ライブラリで軽量。
- バリデーションは自分で書く必要あり。
- Pythonicな構造体代替として使える。

4.手動クラス定義 + `init` を使う（柔軟なOOP）

example.py

class Add:
    def __init__(self):
        self.num1 = 10
        self.num2 = 10

    def add(self):
        return self.num1 + self.num2

print(Add().add()) # 出力 20

利点：継承やメソッド追加などOOP向け
欠点：自由度は高いが冗長

5.`attrs` を使う（`dataclass`の上位互換）

example.py

import attr

@attr.s
class AddAttrs:
    num1 = attr.ib(type=int, default=10)
    num2 = attr.ib(type=int, default=10)

def add_attr(data: AddAttrs):
    return data.num1 + data.num2

print(add_attr(AddAttrs()))  # 出力 20

利点：dataclass より柔軟：バリデーションや slots も対応。
- 軽量・パフォーマンス向上も可能。

6.`TypedDict` を使う（辞書型の型安全）

example.py

from typing import TypedDict

class AddDict(TypedDict):
    num1: int
    num2: int

def add_dict(data: AddDict):
    return data["num1"] + data["num2"]

print(add_dict({"num1": 5, "num2": 15})) # 出力 20

型付き辞書を扱える（mypyなどで検査可能）
実行時にはバリデーションが効かないので注意

まとめ

方法	構文	バリデーション	初期値	利便性	主な用途
通常関数	`def add()`	手動（if文）	可能	高い	汎用関数
`BaseModel`	`class AddModel(BaseModel)`	自動	可能	高い	API連携（FastAPI）
`dataclass`	`@dataclass`	なし（手動）	可能	軽量	内部処理／構造体代替
クラス + `__init__`	`class Addnum`	なし	可能	柔軟	OOP設計／GUI系
`attrs`	`@attr.s`	自動・柔軟	可能	高い	高機能な構造体
`TypedDict`	`class AddDict(TypedDict)`	静的（mypy等）	なし	軽量	辞書型の構造管理／型安全

使い分けのイメージ

FastAPI や API連携が目的なら Pydantic
内部データ構造が目的なら dataclass / attrs
柔軟なOOP設計にはクラス + __init__
構造が辞書ベースなら TypedDict
複雑・多段構造であれば attrs を活用