Python pour backends compute-intensive 

Le GIL n'est pas une excuse. Async I/O, multiprocessing pour CPU-bound, gestion mémoire qui n'explose pas en production.

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Data science, ML, APIs, automatisation

Python pour chaque cas d'utilisation compute-intensive

Python n'est pas seulement "le langage ML". C'est le runtime optimal pour le data engineering (Polars, pandas), l'inférence ML (PyTorch, ONNX), les APIs async (FastAPI), et l'automatisation (scripts, ETL). Le GIL est géré : async pour I/O, multiprocessing pour CPU-bound.

api/main.py
# FastAPI + Sécurité de type
@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

Ce que nous livrons

Chaque projet Python inclut :

Incluido

  • API FastAPI async complète
  • Pydantic v2 pour validation des données
  • SQLAlchemy 2.0 + Alembic (migrations)
  • Tests avec pytest (>80% coverage)
  • mypy strict + Ruff (linting)
  • CI/CD pipeline configuré
  • Docker + Kubernetes ready
  • Documentation OpenAPI automatique

No incluido

  • ML model serving (ONNX/PyTorch)
  • Maintenance mensuelle

Pour les décideurs

Python est le langage ML/AI. Intégrer des modèles avec des APIs est direct, sans bridges entre langages.

FastAPI est le framework Python le plus rapide, comparable à Node.js pour I/O-bound.

Écosystème mature : PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, pandas/polars directement accessibles.

Pour les CTOs

FastAPI async avec workers uvicorn/gunicorn. Pydantic v2 est 10x plus rapide que v1.

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

ONNX Runtime pour inférence optimisée. Model serving avec Triton ou endpoints FastAPI custom.

Stack de production

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

Est-ce pour vous ?

Pour qui

  • Équipes nécessitant ML inference en production
  • Backends compute-intensive (traitement données, ETL)
  • Intégrations avec écosystème data science
  • APIs consommant modèles PyTorch/TensorFlow
  • Projets avec besoins de concurrence I/O-bound

Pour qui pas

  • Apps web simples où Node.js suffit
  • Backends mobiles sans composant ML
  • Projets où latence <10ms est critique (considérer Go/Rust)

Réduction des risques

Comment nous atténuons les défis Python courants

GIL bloquant CPU

Mitigación:

multiprocessing/ProcessPoolExecutor pour CPU-bound. Profiling avec py-spy.

Fuites de mémoire en production

Mitigación:

tracemalloc + objgraph en staging. Tests de charge soutenus.

Modèle ML lent

Mitigación:

ONNX Runtime pour optimisation. Batching pour débit.

Méthodologie

01

Spec API

Spec OpenAPI + modèles Pydantic d'abord.

02

Core

Logique métier avec tests. mypy strict.

03

Intégration ML

Model serving optimisé. ONNX quand applicable.

04

Production

Docker, K8s, monitoring, alertes.

Cas d'usage

APIs ML Inference

Servir modèles PyTorch/ONNX en production.

Pipelines ETL

Traitement données avec Polars/pandas.

Backends Analytics

APIs pour dashboards et reporting.

Étude de cas

10+ Années avec Python
50+ APIs en production
Couverture de tests minimale >80%
Uptime garanti 99.9%

Questions fréquentes

Python ou Node.js pour mon API ?

Python si vous avez ML/data science. Node.js pour I/O pur sans ML. Python avec FastAPI est comparable en performance I/O-bound.

Le GIL ne limite-t-il pas les performances ?

Pour I/O-bound, async évite le problème. Pour CPU-bound, multiprocessing. Le GIL est gérable avec la bonne architecture.

Comment servez-vous les modèles ML ?

ONNX Runtime pour optimisation cross-platform. Endpoints FastAPI custom ou Triton Inference Server pour haut débit.

Django ou FastAPI ?

FastAPI pour APIs pures. Django si vous avez besoin d'admin, ORM mature, écosystème plugins. FastAPI est plus rapide et moderne.

Formation équipe incluse ?

Oui. Pair programming initial, documentation architecture, workshops FastAPI/async.

Quel monitoring est inclus ?

Prometheus + Grafana. ML-spécifique : latence inférence, drift detection, versioning modèles.

Hébergement inclus ?

Nous configurons sur AWS/GCP/Azure. Instances GPU si nécessaire. Serveurs EU pour RGPD.

Support post-lancement ?

Contrats mensuels. Réentraînement modèles, optimisation, mises à jour sécurité.

Modèle ML dans notebooks qui ne scale pas ?

De Jupyter à production. Architecture ML servant des millions de requêtes.

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Dernière mise à jour: février 2026

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