Python para backends compute-intensive 

O GIL não é desculpa. Async I/O, multiprocessing para CPU-bound, gestão de memória que não explode em produção.

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Data science, ML, APIs, automação

Python para cada caso de uso compute-intensive

Python não é apenas "a linguagem de ML". É o runtime ideal para data engineering (Polars, pandas), ML inference (PyTorch, ONNX), APIs async (FastAPI), e automação (scripts, ETL). O GIL é gerenciado: 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

O que entregamos

Cada projeto Python inclui:

Incluido

  • API FastAPI async completa
  • Pydantic v2 para validação de dados
  • SQLAlchemy 2.0 + Alembic (migrações)
  • Testes com pytest (>80% coverage)
  • mypy strict + Ruff (linting)
  • Pipeline CI/CD configurado
  • Docker + Kubernetes ready
  • Documentação OpenAPI automática

No incluido

  • ML model serving (ONNX/PyTorch)
  • Manutenção mensal

Para decisores

Python é a linguagem de ML/AI. Integrar modelos com APIs é direto, sem bridges entre linguagens.

FastAPI é o framework Python mais rápido, comparável ao Node.js em I/O-bound.

Ecossistema maduro: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, pandas/polars diretamente acessíveis.

Para CTOs

FastAPI async com workers uvicorn/gunicorn. Pydantic v2 é 10x mais rápido que v1.

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

ONNX Runtime para inferência otimizada. Model serving com Triton ou endpoints FastAPI customizados.

Stack de produção

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

E para você?

Para quem

  • Equipes que precisam de ML inference em produção
  • Backends compute-intensive (processamento de dados, ETL)
  • Integrações com ecossistema data science
  • APIs que consomem modelos PyTorch/TensorFlow
  • Projetos com requisitos de concorrência I/O-bound

Para quem não

  • Apps web simples onde Node.js é suficiente
  • Backends mobile sem componente ML
  • Projetos onde latência <10ms e crítica (considerar Go/Rust)

Redução de riscos

Como gerenciamos os riscos específicos do Python em produção.

GIL bloqueando CPU em operações intensivas

Mitigação:

multiprocessing/ProcessPoolExecutor para CPU-bound. Profiling com py-spy para identificar gargalos.

Vazamentos de memória em produção

Mitigação:

tracemalloc + objgraph em staging. Testes de carga sustentados antes do release. Alertas de heap em produção.

Modelo ML lento na inferência

Mitigação:

ONNX Runtime para otimização cross-platform. Batching para maximizar throughput. GPU inference quando aplicável.

Dependências com vulnerabilidades

Mitigação:

pip-audit + Safety no CI/CD. Renovate/Dependabot para atualizações automáticas.

Metodologia

01

Spec API

OpenAPI spec + modelos Pydantic primeiro.

02

Core

Lógica de negócio com testes. mypy strict.

03

ML Integration

Model serving otimizado. ONNX quando aplicável.

04

Produção

Docker, K8s, monitoring, alertas.

Casos de uso

ML Inference APIs

Servir modelos PyTorch/ONNX em produção.

ETL Pipelines

Processamento de dados com Polars/pandas.

Analytics Backends

APIs para dashboards e reporting.

Credenciais data science

Equipe com 10+ anos de experiência em Python para produção. De notebooks a APIs que servem milhões de inferências diárias. FastAPI, PyTorch, ONNX Runtime. ML que escala.

10+ Anos com Python
50+ APIs em produção
Test coverage mínimo >80%
Uptime garantido 99.9%

Perguntas frequentes

Python ou Node.js para minha API?

Python se você tem ML/data science. Node.js para I/O puro sem ML. Python com FastAPI é comparável em performance para I/O-bound.

O GIL não limita o desempenho?

Para I/O-bound, async evita o problema. Para CPU-bound, multiprocessing. O GIL é gerenciável com a arquitetura correta.

Como vocês servem modelos ML?

ONNX Runtime para otimização cross-platform. Endpoints FastAPI customizados ou Triton Inference Server para alto throughput.

Django ou FastAPI?

FastAPI para APIs puras. Django se você precisa de admin, ORM maduro e ecossistema de plugins. FastAPI é mais rápido e moderno.

Inclui treinamento para minha equipe?

Sim. Pair programming inicial, documentação de arquitetura, workshops de FastAPI/async.

Que monitoramento incluem?

Prometheus + Grafana. ML-specific: latência de inferência, drift detection, model versioning.

Hosting incluído?

Configuramos em AWS/GCP/Azure. GPU instances se necessário. Servidores EU para RGPD.

Suporte pós-lançamento?

Contratos mensais. Model retraining, otimização, atualizações de segurança.

Modelo ML em notebooks que não escala?

De Jupyter a produção. Arquitetura ML que serve milhões de requests.

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Última atualização: fevereiro de 2026

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