Python, спроектированный под продакшен.
FastAPI, Django, async-сервисы, ML-сервинг, дата-тулинг и внутренние платформы. Типизированный, протестированный, наблюдаемый Python, который держит масштаб — а не код из ноутбука в деплое.
Какую проблему решаем
Python — lingua franca бэкенда, данных и ML, но большинство Python в продакшене выглядит как research-код, сбежавший из Jupyter. Без типов, без тестов, медленный потому что никто не профилировал, задеплоен потому что кто-то scp'нул на сервер. Мы пишем Python так, как пишут другие языки: типизировано end-to-end, тесты на границах, профилирование где важно, деплой как у настоящего сервиса.
Что собираем
- 01FastAPI-сервисы с async I/O, типизированные и с OpenAPI-документацией
- 02Django-приложения с серьёзной operational-зрелостью
- 03Async-архитектура на asyncio, anyio и Trio — каждый там, где подходит
- 04Фоновые воркеры на Celery, RQ, Dramatiq, Arq или Temporal
- 05Доступ к БД через SQLAlchemy 2, Tortoise или raw psycopg
- 06Pydantic-модели для валидации и сериализации на границах
- 07ML-сервинг моделей: FastAPI, BentoML, Ray Serve, vLLM
- 08Дата-тулинг: ETL, скрейпинг, скрипты, CLI-инструменты на Click / Typer
- 09Профилирование и оптимизация: py-spy, scalene, asyncio-диагностика
- 10Пакетирование и управление зависимостями: uv, poetry, hatch
Что получаете
- Типизированная Python-кодовая база — mypy / pyright strict
- Тестовый набор, который ловит регрессии, а не теневое покрытие
- Container image и конфигурация деплоя
- Performance baseline с задокументированными узкими местами
Стек, к которому тянемся
Подходит
- → Командам, у которых Python-сервисы замедляются или ломаются под нагрузкой
- → Дата- и ML-командам, которым нужно зашипать модели как настоящие сервисы
- → Компаниям, мигрирующим с Flask / Bottle на современный async-стек
- → Фаундерам, строящим бэкенд на Python потому что команда его знает
- → Внутренним платформам, нуждающимся в скриптинге, ETL и operational-тулинге
Как идёт проект
- 01
Аудит и профилирование
Статический анализ, покрытие типов, здоровье зависимостей, профиль производительности. Измеряем боль до того, как трогать код.
- 02
Фундамент типов и тестов
Приводим кодовую базу к типизированному, протестированному состоянию. mypy / pyright strict, pytest со смысловым покрытием на границах.
- 03
Архитектура и рефакторинг
Миграция в async там, где это окупается, доступ к БД оптимизирован, фоновая работа сделана надёжной.
- 04
Наблюдаемость и деплой
Логи, метрики, трейсы и алёрты подключены. Container image, конфигурация деплоя, runbook.
Как сотрудничать
Python-аудит
Статический, runtime и архитектурный аудит с приоритизированным планом исправлений.
Greenfield-сервис
Новый Python-сервис собран end-to-end с документацией и operational-зрелостью.
Python-ренновация
Существующая Python-кодовая база — типизирована, протестирована, оптимизирована и сделана эксплуатируемой без переписывания.
Embedded Python Team
Сеньорная Python-инженерия внутри вашей команды, включая менторство и культуру ревью.
Frequently asked.
01Мигрировать с Flask / Django на FastAPI?
Не автоматически. Django великолепен для CRUD, админок и хорошо понятых паттернов. FastAPI блистает на типизированных API, async I/O и ML-сервинге. Скажем, что подходит — и часто миграция не нужна.
02Можно ли ускорить Python без переписывания?
Обычно да. Первые 60% перформанс-работы — это профилирование, исправление N+1 запросов, правильное кеширование и использование async там, где важно. Переписывания редко являются ответом.
03А ML-сервинг моделей?
Сервим модели через FastAPI, BentoML, Ray Serve или vLLM в зависимости от модели и нагрузки. С правильным батчингом, наблюдаемостью и моделированием стоимости — заранее.
04Делаете ли дата-инженерию на Python?
Да — см. также наше направление Data Engineering. Pipelines на Dagster, Airflow, Prefect, dbt-Python и pandas / Polars там, где это уместно.
Есть задача, которую стоит решить как следует?
Напишите, какой результат нужен. Мы честно скажем, во что это обойдётся — письменно, в течение недели.
Начать разговор