Python: de notebooks a APIs en producción 

El GIL no es excusa. Async I/O, multiprocessing para CPU-bound, gestión de memoria que no explota en producción.

<100ms P95 Inferencia
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Data science, ML, APIs, automatización

Python para cada caso de uso compute-intensive

Python no es solo "el lenguaje de ML". Es el runtime óptimo para data engineering (Polars, pandas), ML inference (PyTorch, ONNX), APIs async (FastAPI), y automatización (scripts, ETL). El GIL se gestiona: async para I/O, multiprocessing para CPU-bound.

api/main.py
# FastAPI + Type Safety
@app.get("/products/{id}")
async def get_product(
id: int,
db: Session = Depends(get_db)
) -> ProductSchema:
return db.query(Product).get(id)
100% Type Hints
Auto OpenAPI
✓ Async

Qué entregamos

Cada proyecto Python incluye:

Incluido

  • API FastAPI async completa
  • Pydantic v2 para validación de datos
  • SQLAlchemy 2.0 + Alembic (migraciones)
  • Tests con pytest (>80% coverage)
  • mypy strict + Ruff (linting)
  • CI/CD pipeline configurado
  • Docker + Kubernetes ready
  • Documentación OpenAPI automática

No incluido

  • ML model serving (ONNX/PyTorch)
  • Mantenimiento mensual

Para decisores

Python es el lenguaje de ML/AI. Integrar modelos con APIs es directo, sin bridges entre lenguajes.

FastAPI es el framework más rápido de Python, comparable a Node.js en I/O-bound.

Ecosistema maduro: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, pandas/polars directamente accesibles.

Para CTOs

FastAPI async con uvicorn/gunicorn workers. Pydantic v2 es 10x más rápido que v1.

GIL-aware: async para I/O, ProcessPoolExecutor para CPU-bound, Celery para background jobs.

ONNX Runtime para inferencia optimizada. Model serving con Triton o custom FastAPI endpoints.

Pila de producción

FastAPI async
Pydantic v2
SQLAlchemy 2.0
Celery + Redis
PyTorch / ONNX
Docker + K8s

¿Es para ti?

Para quién

  • Equipos que necesitan ML inference en producción
  • Backends compute-intensive (procesamiento de datos, ETL)
  • Integraciones con ecosistema data science
  • APIs que consumen modelos PyTorch/TensorFlow
  • Proyectos con requisitos de concurrencia I/O-bound

Para quién no

  • Apps web simples donde Node.js es suficiente
  • Mobile backends sin componente ML
  • Proyectos donde la latencia <10ms es crítica (considerar Go/Rust)

Reducción de riesgos

Cómo gestionamos los riesgos específicos de Python en producción.

GIL bloqueando CPU en operaciones intensivas

Mitigación:

multiprocessing/ProcessPoolExecutor para CPU-bound. Profiling con py-spy para identificar cuellos de botella.

Fugas de memoria en producción

Mitigación:

tracemalloc + objgraph en staging. Load tests sostenidos antes de release. Alertas de heap en producción.

Modelo ML lento en inferencia

Mitigación:

ONNX Runtime para optimización cross-platform. Batching para maximizar throughput. GPU inference cuando aplica.

Dependencias con vulnerabilidades

Mitigación:

pip-audit + Safety en CI/CD. Renovate/Dependabot para actualizaciones automáticas.

Metodología

01

Spec API

OpenAPI spec + Pydantic models primero.

02

Core

Business logic con tests. mypy strict.

03

ML Integration

Model serving optimizado. ONNX cuando aplica.

04

Producción

Docker, K8s, monitoring, alertas.

Casos de uso

ML Inference APIs

Servir modelos PyTorch/ONNX en producción.

ETL Pipelines

Procesamiento de datos con Polars/pandas.

Analytics Backends

APIs para dashboards y reporting.

Data science credentials

Equipo con 10+ años de experiencia en Python para producción. De notebooks a APIs que sirven millones de inferencias diarias. FastAPI, PyTorch, ONNX Runtime. ML que escala.

10+ Años con Python
50+ APIs en producción
Test coverage mínimo >80%
Uptime garantizado 99.9%

Preguntas frecuentes

¿Python o Node.js para mi API?

Python si tienes ML/data science. Node.js para I/O puro sin ML. Python con FastAPI es comparable en performance para I/O-bound.

¿El GIL no limita el rendimiento?

Para I/O-bound, async evita el problema. Para CPU-bound, multiprocessing. El GIL es gestionable con la arquitectura correcta.

¿Cómo servís modelos ML?

ONNX Runtime para optimización cross-platform. FastAPI endpoints custom o Triton Inference Server para alto throughput.

¿Django o FastAPI?

FastAPI para APIs puras. Django si necesitas admin, ORM maduro, y ecosistema de plugins. FastAPI es más rápido y moderno.

¿Incluye formación para mi equipo?

Sí. Pair programming inicial, documentación de arquitectura, workshops de FastAPI/async.

¿Qué monitorización incluís?

Prometheus + Grafana. ML-specific: latencia de inferencia, drift detection, model versioning.

¿Hosting incluido?

Configuramos en AWS/GCP/Azure. GPU instances si necesario. Servidores EU para RGPD.

¿Soporte post-lanzamiento?

Contratos mensuales. Model retraining, optimización, actualizaciones de seguridad.

¿Modelo ML en notebooks que no escala?

De Jupyter a producción. Arquitectura ML que sirve millones de requests.

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Última actualización: febrero de 2026

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