Python per backends compute-intensive
El GIL no és excusa. Async I/O, multiprocessing per CPU-bound, gestió de memòria que no explota en producció.
Data science, ML, APIs, automatització
Python per a cada cas d'ús compute-intensive
Python no és només "el llenguatge de ML". És el runtime òptim per a data engineering (Polars, pandas), ML inference (PyTorch, ONNX), APIs async (FastAPI), i automatització (scripts, ETL). El GIL es gestiona: async per I/O, multiprocessing per CPU-bound.
Què entreguem
Cada projecte Python inclou:
Incluido
- API FastAPI async completa
- Pydantic v2 per validació de dades
- SQLAlchemy 2.0 + Alembic (migracions)
- Tests amb pytest (>80% coverage)
- mypy strict + Ruff (linting)
- CI/CD pipeline configurat
- Docker + Kubernetes ready
- Documentació OpenAPI automàtica
No incluido
- ML model serving (ONNX/PyTorch)
- Manteniment mensual
Per a decisors
Python és el llenguatge de ML/AI. Integrar models amb APIs és directe, sense bridges entre llenguatges.
FastAPI és el framework més ràpid de Python, comparable a Node.js en I/O-bound.
Ecosistema madur: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, pandas/polars directament accessibles.
Per a CTOs
FastAPI async amb uvicorn/gunicorn workers. Pydantic v2 és 10x més ràpid que v1.
GIL-aware: async per I/O, ProcessPoolExecutor per CPU-bound, Celery per background jobs.
ONNX Runtime per inferència optimitzada. Model serving amb Triton o custom FastAPI endpoints.
Pila de producció
És per a tu?
Per a qui
- Equips que necessiten ML inference en producció
- Backends compute-intensive (processament de dades, ETL)
- Integracions amb ecosistema data science
- APIs que consumeixen models PyTorch/TensorFlow
- Projectes amb requisits de concurrència I/O-bound
Per a qui no
- Apps web simples on Node.js és suficient
- Mobile backends sense component ML
- Projectes on la latència <10ms és crítica (considerar Go/Rust)
Reducció de riscos
Com mitigem els reptes comuns de Python
GIL bloquejant CPU
multiprocessing/ProcessPoolExecutor per CPU-bound. Profiling amb py-spy.
Fuites de memòria en producció
tracemalloc + objgraph en staging. Load tests sostinguts.
Model ML lent
ONNX Runtime per optimització. Batching per throughput.
Metodologia
Spec API
OpenAPI spec + Pydantic models primer.
Core
Business logic amb tests. mypy strict.
ML Integration
Model serving optimitzat. ONNX quan aplica.
Producció
Docker, K8s, monitoring, alertes.
Casos d'ús
ML Inference APIs
Servir models PyTorch/ONNX en producció.
ETL Pipelines
Processament de dades amb Polars/pandas.
Analytics Backends
APIs per dashboards i reporting.
Cas real
Preguntes freqüents
Python o Node.js per la meva API?
Python si tens ML/data science. Node.js per I/O pur sense ML. Python amb FastAPI és comparable en performance per I/O-bound.
El GIL no limita el rendiment?
Per I/O-bound, async evita el problema. Per CPU-bound, multiprocessing. El GIL és gestionable amb l'arquitectura correcta.
Com serviu models ML?
ONNX Runtime per optimització cross-platform. FastAPI endpoints custom o Triton Inference Server per alt throughput.
Django o FastAPI?
FastAPI per APIs pures. Django si necessites admin, ORM madur, i ecosistema de plugins. FastAPI és més ràpid i modern.
Inclou formació per al meu equip?
Sí. Pair programming inicial, documentació d'arquitectura, workshops de FastAPI/async.
Quina monitorització incloeu?
Prometheus + Grafana. ML-specific: latència d'inferència, drift detection, model versioning.
Hosting inclòs?
Configurem en AWS/GCP/Azure. GPU instances si necessari. Servidors EU per RGPD.
Suport post-llançament?
Contractes mensuals. Model retraining, optimització, actualitzacions de seguretat.
Model ML en notebooks que no escala?
De Jupyter a producció. Arquitectura ML que serveix milions de requests.
Sol·licitar proposta Auditoria
tècnica inicial.
IA, seguretat i rendiment. Diagnòstic i proposta tancada per fases.
La teva primera reunió és amb un Arquitecte de Solucions, no amb un comercial.
Sol·licitar diagnòstic