Pydantischdie beliebte Python-Bibliothek und das Open-Source-Datenvalidierungs-Framework, das von einigen der weltweit größten Unternehmen verwendet wird, hat einen neuen kommerziellen Namensvetter und die Unterstützung einer der traditionsreichsten Venture-Capital-Firmen (VC) des Silicon Valley.
Pydantic Services Inc. tritt heute mit einer Startfinanzierung von 4,7 Millionen US-Dollar, angeführt von, aus der Tarnung hervor Mammutbaummit Beteiligung von Partech, Unregelmäßige Ausdrücke und eine Vielzahl von Angel-Investoren, darunter der Mitbegründer von Zapier Bryan HelmigGründer von dbt Labs Tristan Handy und Sentry-Mitbegründer David Cramer.
Softwareentwickler aus London Samuel Colvin begann Pydantic als Experiment im Jahr 2017, und in den vergangenen Jahren hat sich das Projekt immer stärker entwickelt, von Entwicklern verwendet bei großen Technologieunternehmen wie Alphabet, Amazon, Apple, Meta und Microsoft.
Seine Annahme wurde zu einem großen Teil von vorangetrieben FastAPI, ein Web-Framework zum Erstellen von APIs, das sich unter der Haube in Pydantic integriert. Das allgemeine Wachstum von Pydantic kann jedoch auch auf die Explosion von Python zurückgeführt werden, das 2019 Java überholte, um das zu werden zweitbeliebteste Programmiersprache nach JavaScript.
Laut Colvin verzeichnet Pydantic nun jeden Monat rund 48 Millionen Downloads und wird von 19 der 25 führenden an der Nasdaq notierten Unternehmen verwendet.
„Im Moment verwenden 12 % der professionellen Webentwickler Pydantic für eine Vielzahl von Anwendungen“, erklärte Colvin gegenüber TechCrunch. „Die Geschwindigkeit, mit der Entwickler das Tool verwenden und ihm vertrauen, hat mir das Ausmaß des Problems und den Wunsch nach einer besseren Lösung gezeigt.“
Wofür genau verwenden Entwickler Pydantic?
Nun, es gibt unzählige Szenarien, in denen Online-Anwendungen die Art der Daten überprüfen und validieren müssen, die ein Benutzer eingibt. Beispielsweise muss ein einfaches Online-Formular, das nach Name, E-Mail-Adresse und Telefonnummer fragt, die Wahrscheinlichkeit verringern, dass jemand die falschen Daten eingibt. Daher kann es hilfreich sein, wenn das Formular automatisch überprüfen kann, ob die E-Mail ein gültiges Format hat , oder das Namensfeld wird nicht leer gelassen. Ebenso könnte eine Bank ein neues System zur Verarbeitung von Überweisungen aufbauen, das Daten aus mehreren internen und externen Quellen sammelt – dieses System muss sicherstellen, dass die Daten im richtigen Format vorliegen, bevor eine Überweisung ausgeführt wird.
Dazu erzwingt Pydantic Pythons „Typ-Hinweise“ zur Laufzeit, die die Daten validiert und benutzerfreundliche Fehlermeldungen bei ungültigen Eingaben liefert.
„Pydantic ermöglicht es Entwicklern, externe, nicht vertrauenswürdige Daten zu verarbeiten und sicherzustellen, dass sie einem erwarteten Schema entsprechen, und wenn dies nicht der Fall ist, wird ein hilfreicher Fehler ausgegeben“, sagte Colvin. „Im Wesentlichen macht Pydantic die Arbeit mit realen Daten viel einfacher und damit schneller – das hier spart viele Arbeitsstunden und vermeidet Fehler.“
‘Inspiriert von Pydantic’
Die neue kommerzielle Einheit von Pydantic wird eine Reihe neuer Tools und Dienstleistungen umfassen, die laut Colvin „von der Pydantic-Bibliothek angetrieben und inspiriert“ werden, der sagte, dass er erwartet, dass die ersten Früchte dieser Arbeit später verfügbar gemacht werden Jahr.
„Wir entwickeln Cloud-Dienste und werden danach ein großzügiges kostenloses Kontingent und nutzungsbasierte Preise haben“, fuhr Colvin fort. „Wir werden die Entwicklung und Bereitstellung von Anwendungen in der Cloud für Entwickler einfacher, sicherer, schneller und letztendlich angenehmer machen. Wir beginnen damit, Ingenieuren mit kleinen Anwendungen oder Funktionen zu helfen, aber langfristig ist es unser Ziel, ein Kraftmultiplikator für alle Entwickler zu sein – ihnen die Werkzeuge zu geben, mit denen sie die Welt für alle verbessern können.“
Worüber wir hier also wahrscheinlich sprechen, ist zumindest auf längere Sicht so etwas wie ein Platform-as-a-Service (PaaS) in ähnlicher Weise wie das Salesforce-eigene Heroku.
Colvin arbeitet bereits seit letztem März in Vollzeit an Pydantic, finanziert durch eine Kombination aus Ersparnissen und Firmenpatenschafteneinschließlich Geldspritzen von Branchenschwergewichten wie GitHub (Microsoft), AWS und Salesforce.
Darüber hinaus hat das Open-Source-Projekt bedeutende Codebeiträge von mehr als 351 verschiedenen Einheiten erhalten, darunter Entwickler bei Google, AWS, Visa und Stripe. Dies positioniert Pydantic stark, da es versucht, ein Vollzeitteam aufzubauen – jedes Open-Source-Projekt mit einer solchen industriellen Bedeutung hat normalerweise gute Chancen, technische Top-Talente anzuziehen.
„Die Mitwirkenden von Pydantic würden jedes große Technologieunternehmen beneiden, und meine ersten Anstellungen werden alle Entwickler sein, die einen bedeutenden Beitrag zum Projekt geleistet haben“, sagte Colvin. „Das Netzwerk und der Ruf von Pydantic ermöglichen es mir tatsächlich, Ingenieure einzustellen, die sonst nur Unternehmen mit den größten Namen und tiefsten Taschen zur Verfügung stehen würden.“
Pydantic startet mit einem anfänglich sechsköpfigen Team, wobei die ersten drei Ingenieure in Montana, Chicago und Berlin ansässig sind.
„Ich stelle die besten Entwickler ein, die ich im Bereich Open Source getroffen habe, daher sind sie auf der ganzen Welt“, bemerkte Colvin.
Zeig mir das Geld
Sich die Unterstützung eines der berühmtesten VCs des Silicon Valley zu sichern, ist ein großer Coup für jedes junge Startup. Tatsächlich hat Sequoia zuvor Unternehmen wie Apple, Google, Cisco, Dropbox, Electronic Arts, PayPal, Zoom und WhatsApp unterstützt, während es in den letzten Jahren seine europäischen Bemühungen mit neuen regionalspezifischen Partnern verdoppelt hat.
Heute hat Sequoia fünf Partner mit Sitz in Marylebone, die Investition in Pydantic wurde jedoch von einem US-Partner geleitet Bogomil Balkanskyder Sequoias Geschichte der Investitionen in Startups mit Open-Source-Grundlagen hervorheben wollte, darunter MongoDB, Confluent und dbt Labs (ehemals Fishtown Analytics).
„Sequoia denkt seit mehr als einem Jahrzehnt über den ‚Aufstieg der Entwickler‘ nach und wir haben mit vielen Open-Source-basierten Unternehmen Partnerschaften geschlossen“, sagte Balkansky in einer gegenüber TechCrunch herausgegebenen Erklärung. „Wir freuen uns sehr über die Partnerschaft mit Samuel aufgrund dieser erstaunlichen Erfolgsbilanz bei der Erstellung der weit verbreiteten und beliebten Python-Datenvalidierungsbibliothek Pydantic.“
Die heutige Nachricht kommt nur wenige Wochen, nachdem Sequoia einen 195-Millionen-Dollar-Fonds für Start-ups in den USA und Europa in Höhe von 195 Millionen US-Dollar angekündigt hat. Sein fünfter Seed-Fonds, Sequoia, sagte auch, dass das Geld dazu beitragen würde, Start-ups in seinem Arc-Programm zu finanzieren, einem in London und Silicon Valley ansässigen Programm, das letztes Jahr gestartet wurde, um sogenannte „Ausreißer“-Startups in den USA und Europa zu entdecken und zu betreuen.
Sequoia hat jedoch nicht bestätigt, ob seine Investition in Pydantic aus diesem neuen Fonds stammt.
An dieser Stelle sei darauf hingewiesen, dass Sequoia zwar in europäische Gründer investieren wollte, das neue Unternehmen Pydantic Services Inc. jedoch in den USA gegründet wird, obwohl Colvin vorerst in Großbritannien bleiben wird.
„Einige der frühen Mitarbeiter sind in den USA ansässig, und es ist einfacher, ihnen Aktienoptionen zu geben, wenn es sich um ein US-Unternehmen handelt“, sagte Colvin. „Wenn das Unternehmen erfolgreich ist, müssen wir es wahrscheinlich in Zukunft in die USA verlagern, [and] Mir wurde gesagt, dass das komplex und teuer ist, also schien es sinnvoll, mit einem US-amerikanischen Unternehmen anzufangen.“
Mit 4,7 Millionen Dollar auf der Bank sagte Colvin, dass sie weiterhin Teile von Pydantic in Rust umschreiben, um es durch eine zehnfache Leistungssteigerung effizienter zu machen. Während also Pydantic 2.0, das später in diesem Jahr erscheinen soll, weiterhin eine Bibliothek für Python-Entwickler sein wird, wird ein Teil seiner Kernlogik in Rust geschrieben.
„Durch die Beschleunigung von Pydantic sollte der Energieverbrauch der Server, auf denen auf Pydantic basierende Anwendungen ausgeführt werden, erheblich reduziert werden“, sagte Colvin. „Ich bin fest davon überzeugt, dass Python eine großartige Sprache für die Anwendungsentwicklung ist, aber als Bibliotheksentwickler können wir diese Bibliotheken erheblich verbessern – sie schneller, sicherer und weniger energieintensiv in der Ausführung machen – indem wir Tools und Dienste für diese Anwendungen erstellen mit schnellen und sicheren Sprachen wie Rust.“