คุณสมบัติ idemponent เนี่ย เป็นคุณสมบัติทางคณิตศาสตร์ที่จะให้ผลลัพธ์เป็นค่าเดิมเสมอ ไม่ว่าจะมีการกระทำหรือดำเนินการไปกี่ครั้งก็ตาม
สมมุติว่าเรากำลังเขียนฟังก์ชั่นหนึ่งใน Python อยู่
>>> fruits = ["Apple", "Orange", "Grape"]
>>>
>>>
>>> def add(fruit):
... fruits.append(fruit)
...
>>>
หลังจากนั้น เราเอาฟังก์ชั่น add มาใช้งานต่อ ก็จะได้ผลลัพธ์ตามนี้
>>> add("Pineapple")
>>> print(fruits)
['Apple', 'Orange', 'Grape', 'Pineapple']
ซึ่งดูแล้วก็ไม่แปลกอะไรเนอะ แต่จะแปลกทันทีเมื่อเราใช้ฟังก์ชั่น add ซ้ำเข้าไปอีก
>>> add("Pineapple")
>>> add("Pineapple")
>>> add("Pineapple")
>>> add("Pineapple")
>>> print(fruits)
['Apple', 'Orange', 'Grape', 'Pineapple', 'Pineapple', 'Pineapple', 'Pineapple', 'Pineapple']
จะเห็นว่าได้มี Pineapple เพิ่มขึ้นมาอีก 4 ค่า แบบนี้เราบอกได้เลยว่าฟังก์ชั่นนี้ “ไม่ idemponent” ครับ และเราไม่ควรสร้าง data pipeline ที่มีฟังก์ชั่นแบบนี้
Data pipeline ที่ดี เราควรที่จะสามารถรันมันซ้ำกี่รอบก็ได้ ผลที่ได้ควรจะได้เหมือนเดิม จะส่งผลให้เราสามารถที่จะทดสอบการทำงานของ data pipeline เราได้ง่าย ดูแลบำรุงรักษาได้ง่ายอีกด้วย ลองนึกสภาพว่าถ้าเรารัน data pipeline เรื่อยๆ มี input ที่เหมือนเดิม แต่ได้ผลไม่เหมือนกันสักรอบ แบบนี้ต้องเรียกว่าวัดดวงกันล่ะ ต้องมีสักรอบที่ทำงานถูกต้อง อะไรประมาณนี้ ก็คงไม่ดีแน่ๆ 
การทำให้ data pipeline ของเรามีคุณสมบัติ idemponent ก็ยังมีข้อดีอีกคือ ข้อมูลเราจะไม่ซ้ำซ้อน มีข้อมูลที่สดใหม่ (ไม่มีพวกข้อมูลที่เป็น stale หรือข้อมูลที่ค้างอยู่ในระบบที่เราไม่ได้ใช้งานแล้ว) แล้วก็จริงๆ ยังช่วยประหยัดเนื้อที่ในการเก็บข้อมูลอีกด้วย เพราะเราไม่ได้เก็บข้อมูลซ้ำเข้ามา
ทีนี้จากโค้ดด้านบนเราปรับให้มีคุณสมบัติ idemponent ได้อย่างไร?
ทำแบบนี้เลย แทนที่เราจะใช้ append เราเปลี่ยนมาใช้ + แทน
>>> fruits = ['Apple', 'Orange', 'Grape']
>>> def add(fruit):
... return fruits + [fruit]
...
>>> new_fruits = add("Pineapple")
>>> new_fruits = add("Pineapple")
>>> new_fruits = add("Pineapple")
>>> new_fruits = add("Pineapple")
>>> new_fruits = add("Pineapple")
>>> new_fruits = add("Pineapple")
>>> new_fruits = add("Pineapple")
>>> print(new_fruits)
['Apple', 'Orange', 'Grape', 'Pineapple']
เห็นได้ชัดเลยว่า ไม่ว่าเราจะเรียก add กี่ครั้ง ผลลัพธ์ที่ได้เราจะได้เหมือนเดิม (โดยการเอาตัวแปร new_fruits ไปใช้งานต่อ)
ตามนั้นครับผม เมื่อไหร่ก็ตามที่มีโอกาสได้สร้าง data pipeline ก็อย่าลืมทำให้มีคุณสมบัติ idemponent กันด้วยนะ 
