Class based approach

[davidkopp]

Ich bin mir nicht sicher, wie die programmatische Schnittstelle (Python API) vom dependency-resolver am besten aussehen soll. Diese ist ja letztlich relevant für die Integration in GMT.

Bislang gibt es eine Funktions-basierte Schnittstelle. Ich habe Claude gebeten mal eine Klasse-basierte Schnittstelle zu erstellen. Ich finde eine Klasse zu haben irgendwie schöner, jedoch erscheint mir das jetzt doch zu over-engineered zu sein. Deshalb hier mal nur als Draft.

Claude meinte, dass die Funktionsbasierte Variante ausreichend ist, jedoch die Klassen-basierte Variante dann einen Mehrwert bringt, wenn die parallele Ausführung mehrerer Resolving-Aktivitäten eine Anforderung ist.
Parallelität ist für die GMT-Anforderung denke ich eine relevante Anforderung, jedoch könnte das auch GMT übernehmen.

Vergleich der Schnittstellen

Funktions-basiert

deps_dict = dependency_resolver.resolve_dependencies_as_dict(
    environment_type="docker",
    environment_identifier="nginx",
    skip_system_scope=True,
    working_dir="/app"
)

Klassen-basiert

Simpel

docker_resolver = DependencyResolver(
    environment_type="docker",
    skip_system_scope=True
)

docker_result = docker_resolver.resolve(
    environment_identifier="nginx",
    working_dir="/app"
)

Parallelität

docker_resolver = DependencyResolver(
    environment_type="docker",
    skip_system_scope=True
)

docker_requests = [
    ResolveRequest(environment_identifier="nginx", working_dir="/app"),
    ResolveRequest(environment_identifier="redis", working_dir="/data"),
    ResolveRequest(environment_identifier="postgres")
]

def progress_callback(completed, total, result):
    print(f"Progress: {completed}/{total} ({'✓' if result.success else '✗'})")

docker_results = docker_resolver.resolve_batch(
    docker_requests,
    progress_callback=progress_callback,
    fail_fast=False
)