Python (FastAPI / Django)

Python: что это и зачем бизнесу

Python — язык для API, аналитики и искусственного интеллекта. FastAPI даёт быстрые асинхронные сервисы, Django — комплексные системы с админкой. На Python мы делаем и ИИ-модули.

Это лучший выбор, когда проект связан с данными, аналитикой или машинным обучением.

Что мы делаем на Python

• REST API и сервисы на FastAPI.
• Комплексные веб-системы на Django.
• Модули машинного обучения и аналитики данных.
• Интеграции ИИ: локальные LLM, RAG, обработка документов.
• Парсинг, ETL и обработку больших объёмов данных.

Почему Python

• Богатые библиотеки для данных и ИИ (pandas, numpy, PyTorch).
• Быстрая разработка и читаемый код.
• Сильное сообщество и инструменты.
• Лучший выбор для ML-задач.

Экосистема и инструменты

• FastAPI — асинхронные API и автодокументация.
• Django — «батарейки в комплекте» и админка.
• Celery — фоновые задачи.
• SQLAlchemy — ORM.
• PyTorch и scikit-learn — ML.

Примеры задач

• API для ИИ-сервиса.
• Система аналитики и отчётности.
• Обработка документов и извлечение данных.
• RAG-поиск по базе знаний.

Как мы работаем

1. Определяем задачу и источники данных.
2. Проектируем API и пайплайны.
3. Реализуем и покрываем тестами.
4. Разворачиваем и настраиваем мониторинг.

Стоимость и сроки

• API на FastAPI — от 3 недель.
• Система на Django — от 6 недель.
• ML-модуль — от 1,5 месяцев.

Часто задаваемые вопросы

FastAPI или Django?

FastAPI — для быстрых API и микросервисов, Django — для комплексных систем с админкой и готовыми модулями.

Подходит ли Python для продакшена?

Да, с асинхронностью, очередями и правильным деплоем Python-сервисы работают под высокой нагрузкой.

Делаете ли вы ИИ на Python?

Да: локальные LLM, RAG, распознавание речи и документов, аналитика. Смотрите внедрение ИИ.

Сколько стоит разработка на Python?

API — от 3 недель, система — от 6 недель, ML-модуль — от 1,5 месяцев.

Обсудим ваш проект

Смотрите веб-приложения и LLM. Напишите нам.