Какие технологии нравятся в Python?

Технологии в Python, которые нравятся

Как опытный разработчик, предпочитаю технологии, которые просты в использовании, мощные и production-ready.

Web Frameworks

FastAPI — мой любимый выбор для REST API:

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class User(BaseModel):
    name: str
    email: str

@app.post("/users")
async def create_user(user: User):
    return user

Нравится: встроенная валидация, асинхронность, автодокументация.

Django — для больших проектов с полным функционалом.

Асинхронное программирование

AsyncIO для I/O-bound операций:

import asyncio

async def fetch():
    await asyncio.sleep(1)
    return "data"

asyncio.run(fetch())

Работа с БД

SQLAlchemy — мощный ORM:

from sqlalchemy import Column, String, Integer
from sqlalchemy.orm import declarative_base, Session

Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = "users"
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(100))

Тестирование

Pytest — лучший фреймворк для тестов:

@pytest.mark.parametrize("x,y", [(1, 1), (2, 4)])
def test_square(x, y):
    assert x ** 2 == y

Task Queues

Celery + Redis для асинхронных задач.

Data Processing

Pandas для табличных данных, Polars как более быстрая альтернатива.

Machine Learning

Scikit-learn для классических ML алгоритмов. PyTorch для глубокого обучения.

DevOps

Docker для контейнеризации. Poetry для управления зависимостями. Black + Ruff для кода. MyPy для типизации.

Мой любимый стек для новых проектов

• Backend: FastAPI + SQLAlchemy + Alembic
• Testing: Pytest
• Tasks: Celery + Redis
• Deployment: Docker + Kubernetes
• Monitoring: Sentry + Prometheus
• Development: Poetry + Black + Ruff + MyPy

Этот стек обеспечивает отличный баланс между удобством разработки, производительностью и надёжностью.