Разработка микросервисов на Python (FastAPI, Django)
Сервисы на Python для аналитики, ИИ и интеграций: быстро разрабатываются, легко подключают ML-модели и внешние API.
- Скорость разработки
Богатая экосистема библиотек — меньше кода с нуля.
- ИИ и ML
Модели и LLM подключаются отдельным сервисом.
- Асинхронность
FastAPI и asyncio держат много запросов без блокировок.
- Фоновые задачи
Celery выполняет тяжёлую работу вне запроса.
Сколько стоит
Этапы работы
- 01Аудит
Изучаем текущую инфраструктуру и код, находим риски и узкие места. Бесплатно.
- 02Проектирование
Предлагаем архитектуру, фиксируем сроки, бюджет и критерии готовности.
- 03Внедрение
Разрабатываем и настраиваем, покрываем тестами, передаём документацию.
- 04Поддержка
Мониторинг, реакция на инциденты по SLA и развитие системы.
Где Python сильнее всего
- Сервисы аналитики и отчётов.
- Работа с AI/ML: интеграция моделей и LLM в микросервисную среду.
- Интеграции с внешними API и обмены данными.
- Парсинг и обработка данных по расписанию.
Как мы строим сервисы на Python
Асинхронность на asyncio
FastAPI обрабатывает запросы асинхронно: пока один ждёт ответа базы или внешнего API, сервис обслуживает другие.
Фоновые задачи в Celery
Тяжёлая работа уходит в очередь на RabbitMQ или Redis, воркеры масштабируются отдельно, а неудачные задачи повторяются автоматически.
Интеграция ИИ-моделей
Модель или LLM живёт в отдельном сервисе со своим API: её можно обновлять и масштабировать, не трогая остальную систему.
| Задача | Стек |
|---|---|
| API | FastAPI, Django REST Framework |
| Фоновые задачи | Celery, RabbitMQ, Redis |
| ИИ и данные | ML-модели, LLM, pandas |
Нагруженные узлы дополняем сервисами на Go, разворачиваем в Kubernetes. Вся картина — микросервисная архитектура.
Частые вопросы
FastAPI или Django?
FastAPI — для лёгких асинхронных API-сервисов, Django — когда нужны админка, сложные модели данных и права доступа. В одной системе они могут работать вместе.
Как подключить модель ИИ к микросервисам?
Выносим её в отдельный сервис с API и очередью задач: остальные сервисы отправляют запросы, а нагрузку на модель можно масштабировать отдельно.
Зачем нужен Celery?
Чтобы долгие операции — отчёты, рассылки, обработка файлов, запросы к внешним API — не задерживали ответ пользователю.
Подходит ли Python для парсинга?
Да, это одна из сильных сторон Python: сбор, очистка и выгрузка данных по расписанию с соблюдением правил источников.
Не будет ли Python медленным?
Для аналитики, ИИ и интеграций скорость разработки важнее. Узкие места под высокой нагрузкой выносим на Go.
Расскажите, что нужно сделать
Оставьте контакты или напишите в мессенджер: разберём задачу и предложим решение.
Телефон для связи8 (967) 858-85-55