مزیت فنی Beancount در مقایسه با Ledger، hledger و GnuCash
انتخاب یک سیستم حسابداری شخصی شامل مبادلات بین عملکرد، معماری داده‌ها و قابلیت توسعه است. برای مهندسان و سایر کاربران فنی، انتخاب اغلب به سیستمی منجر می‌شود که قوی‌ترین، قابل پیش‌بینی‌ترین و قابل برنامه‌ریزی‌ترین پایه را فراهم می‌کند.
با استفاده از یک گزارش مقایسه‌ای دقیق، مشخصات فنی Beancount را در مقابل رقبای متن‌باز محبوب آن، Ledger-CLI، hledger و GnuCash، تجزیه و تحلیل می‌کنیم.
سرعت و عملکرد: معیارهای کمی 🚀
برای هر مجموعه داده جدی، عملکرد غیرقابل مذاکره است. Beancount برای مدیریت داده‌های تراکنش‌های چندین دهه بدون به خطر انداختن سرعت طراحی شده است. با وجود پیاده‌سازی در پایتون (نسخه ۲)، تجزیه‌کننده بسیار بهینه‌سازی شده آن به طرز چشمگیری کارآمد است.
- Beancount: استفاده در دنیای واقعی نشان می‌دهد که می‌تواند دفاتر کل با صدها هزار تراکنش را تقریباً در ۲ ثانیه بارگیری و پردازش کند. استفاده از حافظه متوسط است. تجزیه حدود ۱۰۰ هزار تراکنش، متن منبع را با استفاده از تنها ده‌ها مگابایت رم به اشیاء درون حافظه تبدیل می‌کند.
- آزمایش فشار ۱ میلیون تراکنش: معیاری با استفاده از یک دفتر کل مصنوعی با ۱ میلیون تراکنش، ۱۰۰۰ حساب و ۱ میلیون ورودی قیمت، تفاوت‌های معماری قابل توجهی را نشان داد:
- hledger (Haskell): با موفقیت یک تجزیه و گزارش کامل را در ~۸۰.۲ ثانیه انجام داد و ~۱۲۴۶۵ تراکنش در ثانیه را پردازش کرد و ~۲.۵۸ گیگابایت رم استفاده کرد.
- Ledger-CLI (C++): این فرآیند پس از ۴۰ دقیقه بدون تکمیل شدن خاتمه یافت، احتمالاً به دلیل یک رگرسیون شناخته شده که باعث استفاده بیش از حد از حافظه و CPU با دفاتر کل بسیار پیچیده می‌شود.
- Beancount: اگرچه در آن آزمایش خاص ۱ میلیون گنجانده نشده است، منحنی عملکرد آن نشان می‌دهد که این کار را به طور موثر انجام می‌دهد. علاوه بر این، Beancount نسخه ۳ آینده، با هسته جدید C++ و API پایتون، انتظار می‌رود که بهبود دیگری در توان عملیاتی ارائه دهد.
- GnuCash (C/Scheme): به عنوان یک برنامه GUI که کل مجموعه داده‌های خود را در حافظه بارگیری می‌کند، عملکرد با اندازه به طور قابل توجهی کاهش می‌یابد. باز کردن یک فایل XML ~۵۰ مگابایتی (که نشان دهنده بیش از ۱۰۰ هزار تراکنش است) ۷۷ ثانیه طول کشید. تغییر به backend SQLite این زمان را به ~۵۵ ثانیه بهبود بخشید.
نتیجه‌گیری: Beancount عملکرد استثنایی ارائه می‌دهد که به طور قابل پیش‌بینی مقیاس‌پذیر است، ویژگی مهمی برای مدیریت داده‌های بلندمدت. از افت عملکرد مشاهده شده در Ledger و تأخیر محدود به رابط کاربری GnuCash جلوگیری می‌کند.
معماری داده‌ها: متن ساده در مقابل پایگاه داده‌های مات 📄
نحوه ذخیره داده‌ها توسط یک سیستم، شفافیت، قابلیت حمل و دوام آن را تعیین می‌کند. Beancount از یک فرمت متن ساده، خوانا برای انسان استفاده می‌کند که برای کاربران فنی برتر است.
- فشرده و کارآمد: یک فایل Beancount با ۱۰۰۰۰۰ تراکنش تنها ~۸.۸ مگابایت است. این فشرده‌تر از فایل معادل Ledger (~۱۰ مگابایت) است، تا حدی به این دلیل که سینتکس Beancount اجازه می‌دهد تا مقدار نهایی تراز در یک تراکنش استنباط شود و افزونگی کاهش یابد.
- اجرای ساختاری: Beancount دستورالعمل‌های
YYYY-MM-DD open Accountرا الزامی می‌کند. این رویکرد منظم از ایجاد حساب‌های جدید و نادرست به دلیل اشتباهات تایپی در نام حساب جلوگیری می‌کند - یک مشکل رایج در سیستم‌هایی مانند Ledger و hledger که حساب‌ها را به صورت خودکار ایجاد می‌کنند. این ساختار داده‌ها را برای دستکاری برنامه‌نویسی قابل اعتمادتر می‌کند. - آماده برای کنترل نسخه: یک دفتر کل متن ساده کاملاً برای کنترل نسخه با Git مناسب است. شما یک تاریخچه کامل و قابل حسابرسی از هر تغییر مالی که انجام می‌دهید، دریافت می‌کنید.
- مقایسه با GnuCash: GnuCash به طور پیش‌فرض از یک فایل XML فشرده شده با
gzipاستفاده می‌کند، جایی که داده‌ها طولانی هستند و در برچسب‌هایی با GUID برای هر موجودیت پیچیده شده‌اند. در حالی که backendهای SQLite، MySQL و PostgreSQL را ارائه می‌دهد، این داده‌ها را از دستکاری و نسخه‌سازی متن ساده و مستقیم انتزاع می‌کند. ویرایش XML خام امکان‌پذیر است اما بسیار دشوارتر از ویرایش یک فایل Beancount است.
نتیجه‌گیری: فرمت داده‌های Beancount فقط متن نیست. این یک زبان خوش‌تعریف است که وضوح را به حداکثر می‌رساند، صحت را تضمین می‌کند و به طور یکپارچه با ابزارهای توسعه‌دهنده مانند git و grep ادغام می‌شود.
ویژگی بی‌نظیر: یک API پایتون واقعی و معماری افزونه 🐍
این مزیت فنی تعیین‌کننده Beancount است. این یک برنامه یکپارچه نیست، بلکه یک کتابخانه با یک API پایتون پایدار و درجه یک است. این تصمیم طراحی، امکانات نامحدود اتوماسیون و ادغام را فراهم می‌کند.
- دسترسی مستقیم برنامه‌نویسی: می‌توانید داده‌های دفتر کل خود را مستقیماً در پایتون بخوانید، جستجو کنید و دستکاری کنید. به همین دلیل است که توسعه‌دهندگان مهاجرت می‌کنند. همانطور که یک کاربر اشاره کرد، ناامیدی از تلاش برای اسکریپت نویسی در برابر پیوندهای داخلی ضعیف مستند Ledger با Beancount از بین می‌رود.
- خط لوله افزونه: بارگذار Beancount به شما امکان می‌دهد توابع پایتون سفارشی را مستقیماً در خط لوله پردازش وارد کنید. این امکان تبدیل‌ها و اعتبارسنجی‌های دلخواه را در جریان داده‌ها هنگام بارگیری فراهم می‌کند - به عنوان مثال، نوشتن یک افزونه برای اعمال این که هر هزینه از یک فروشنده خاص باید دارای یک برچسب خاص باشد.
- چارچوب واردکننده قدرتمند: فراتر از جادوگران واردات CSV دست و پا گیر حرکت کنید. با Beancount، شما اسکریپت‌های پایتون را برای تجزیه صورت‌های مالی از هر منبع (OFX، QFX، CSV) می‌نویسید. ابزارهای جامعه مانند
smart_importerحتی از مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی و اختصاص خودکار حساب‌های ارسال استفاده می‌کنند و ساعت‌ها طبقه‌بندی دستی را به یک فرآیند چند ثانیه‌ای و یک فرمان تبدیل می‌کنند. - نحوه مقایسه دیگران:
- Ledger/hledger: قابلیت توسعه در درجه اول خارجی است. شما داده‌ها را به/از فایل اجرایی منتقل می‌کنید. در حالی که آ نها می‌توانند JSON/CSV خروجی دهند، شما نمی‌توانید منطق را به حلقه پردازش اصلی آنها بدون تغییر منبع C++/Haskell تزریق کنید.
- GnuCash: قابلیت توسعه از طریق یک منحنی یادگیری شیب‌دار با Guile (Scheme) برای گزارش‌های سفارشی یا از طریق پیوندهای پایتون (با استفاده از SWIG و کتابخانه‌هایی مانند PieCash) که با موتور GnuCash تعامل دارند، انجام می‌شود. این قدرتمند است اما کمتر از رویکرد کتابخانه بومی Beancount مستقیم و "پایتونیک" است.
نتیجه‌گیری: Beancount برای برنامه‌نویس طراحی شده است. طراحی کتابخانه‌ای اول و ادغام عمیق آن با پایتون، آن را به انعطاف‌پذیرترین و خودکارترین سیستم از بین این چهار سیستم تبدیل می‌کند.
فلسفه: یک کامپایلر دقیق برای امور مالی شما 🤓
منحنی یادگیری Beancount نتیجه مستقیم فلسفه اصلی آن است: داده‌های مالی شما یک زبان رسمی است و باید صحیح باشد.
تجزیه‌کننده Beancount مانند یک کامپایلر دقیق عمل می‌کند. اعتبارسنجی نحوی و منطقی قوی انجام می‌دهد. اگر یک تراکنش تراز نشود یا یک حساب باز نشده باشد، از پردازش فایل خودداری می‌کند و یک خطای توصیفی با شماره خط برمی‌گرداند. این یک ویژگی است، نه یک اشکال. تضمین می‌کند که اگر فایل شما "کامپایل" شود، داده‌های زیرین از نظر ساختاری سالم هستند.
این رویکرد قطعی سطحی از جامعیت داده‌ها را تضمین می‌کند که برای ساخت سیستم‌های خودکار قابل اعتماد بر روی آن ارزشمند است. می‌توانید اسکریپت‌هایی بنویسید که خروجی Beancount را با اطمینان مصرف می‌کنند، زیرا می‌دانید که داده‌ها قبلاً به شدت اعتبارسنجی شده‌اند.
Beancount برای چه کسانی مناسب است؟
بر اساس این تجزیه و تحلیل فنی، Beancount انتخاب بهینه برای موارد زیر است:
- توسعه‌دهندگان و مهندسان که می‌خواهند با امور مالی خود به عنوان یک مجموعه داده قابل برنامه‌ریزی و کنترل نسخه رفتار کنند.
- افراد علاقه‌مند به داده‌ها که می‌خواهند پرس و جوهای سفارشی بنویسند، تجسم‌های منحصر به فرد را با ابزارهایی مانند Fava ایجاد کنند یا داده‌های مالی خود را به سایر مدل‌های تحلیلی وارد کنند.
- هر کسی که برای صحت و اتوماسیون قابل اثبات ارزش بیشتری نسبت به راحتی رابط کاربری گرافیکی یا انعطاف‌پذیری یک فرمت کمتر ساختاریافته قائل است.
اگر به دنبال عملکرد خام C++ برای گزارش‌های استاندارد هستید، Ledger یک رقیب است. برای مقیاس‌پذیری استثنایی در یک الگوی برنامه‌نویسی تابعی، hledger چشمگیر است. برای یک رابط کاربری گرافیکی غنی از ویژگی با حداقل تنظیمات، GnuCash عالی است.
اما اگر می‌خواهید یک سیستم مدیریت مالی واقعاً قوی، خودکار و عمیقاً سفارشی بسازید، Beancount پایه فنی برتری را ارائه می‌دهد.
