Python development

Python-разработка: бэкенды, AI-агенты и интеграции

Q: Можете подключить LLM и векторный поиск?

Да. Подключаю OpenAI, Anthropic, локальные модели через Ollama, а также pgvector, Qdrant и Weaviate для семантического поиска и RAG-сценариев.

Q: Сделаете парсер или ETL?

Да. Пишу парсеры на requests/httpx/Playwright, ETL на Pandas и SQLAlchemy, очереди задач на Celery и RQ, расписания через APScheduler и cron.

Разрабатываю на Python production-сервисы: FastAPI и Django бэкенды, AI-агенты на LangChain и LlamaIndex, парсеры, ETL и интеграции с CRM, маркетплейсами и LLM.

Получить план автоматизации

Какие задачи закрывает

REST и GraphQL API на FastAPI и Django
AI-агенты и RAG-сценарии на LangChain и LlamaIndex
интеграции с CRM, маркетплейсами, Telegram и LLM
парсеры, ETL, очереди задач и фоновая обработка

Что входит в разработку

архитектура, схемы БД и контракты API
чистый код с покрытием тестами на pytest
Docker, CI/CD, логирование и обработка ошибок
документация OpenAPI и handoff команде

Типы проектов

Что чаще всего делаем на Python

Бэкенд на FastAPI

REST/GraphQL API для мобильных приложений, SPA, мобайл-бэкенда и интеграций. Асинхронность, Pydantic-валидация, OpenAPI-документация из коробки, OAuth2/JWT.

Django-приложения и порталы

Когда нужна полноценная админка, ORM, авторизация, шаблоны и редакторская работа. CMS, личные кабинеты, B2B-порталы, MVP стартапов с быстрым выходом в прод.

AI-агенты и RAG

LangChain, LlamaIndex, собственные оркестраторы. Поиск по базе знаний, ассистенты с tools, агенты с памятью и многошаговыми сценариями.

Парсеры, ETL, фоновые задачи

requests/httpx/Playwright для парсинга, Pandas/Polars для трансформаций, Celery/RQ/Dramatiq для очередей, APScheduler/cron для расписаний.

Кому подходит

Когда нужна Python-разработка

SaaS и продуктовые команды

Когда нужен бэкенд под высокую нагрузку, async-обработку, ML-фичи. FastAPI + PostgreSQL + Redis - типовой стек для продуктов с обозримым timeline.

Стартапы и MVP

Когда важна скорость гипотезы и быстрая итерация. Django + готовая админка позволяют выйти на пользователей за 2–4 недели и проверить экономику.

Компании с потоком данных

Парсинг маркетплейсов, агрегация отчётов, ETL между системами, аналитические пайплайны. Python - стандарт индустрии, нанимать поддержку легко.

Бизнес с AI-задачами

RAG-поиск по документации, классификация писем, анализ обращений, ассистенты внутри корпоративных систем. Python экосистема - основная для LLM.

Триггеры

Признаки, что вам нужна Python-разработка

Excel и Sheets уже не справляются

Если файл с данными тормозит, формулы ломаются, два человека одновременно не могут работать - пора переезжать на БД и нормальный бэкенд с API.

Нужен MVP для проверки гипотезы

Django + готовая админка + React-фронт - рабочий способ выйти на пользователей за месяц и понять, нужно ли это рынку. Без переплаты за тяжёлую архитектуру.

Внешний сервис не успевает обрабатывать данные

Когда облачный no-code задыхается на ваших объёмах или становится дороже своего бэкенда - заменяем его кастомным сервисом с контролем над производительностью.

Появилась задача с LLM или RAG

Поиск по базе знаний, классификация обращений, ассистент в корпоративной системе. Python - стандартный стек для LangChain, LlamaIndex и интеграций с LLM API.

Процесс

Этапы Python-разработки

1. Скоупинг и архитектура

Обсуждаем сценарии, нагрузки, требования к интеграциям. Фиксируем стек, схему БД, контракты API. Без этого этапа в код не идём - это экономит недели позже.

2. MVP и итерации

Поднимаем первую рабочую версию ключевых сценариев. Вы тестируете на реальных данных. Корректируем приоритеты, режем лишнее, добавляем то, что выявил use case.

3. Тесты, Docker, CI/CD

Покрываем критичные пути pytest, упаковываем в Docker, ставим GitHub Actions для авто-деплоя. Линтеры (ruff/black), типизация (mypy), pre-commit hooks.

4. Запуск, мониторинг, handoff

Боевой деплой, Sentry для алертов, метрики в Prometheus/Grafana. Документация OpenAPI, README, инструкции деплоя - чтобы команда могла подхватить.

Стек подробно

Чем работаем и под какие задачи

FastAPI + Pydantic + SQLAlchemy

Современный async-стек для API-сервисов. Pydantic v2 для валидации, SQLAlchemy 2.x для ORM, Alembic для миграций. Типизация и автодокументация без лишних абстракций.

Django + DRF

Когда нужна готовая админка, аутентификация и шаблоны «из коробки». DRF для REST API, Django Channels для WebSocket-сценариев, django-allauth для соцлогинов.

LangChain, LlamaIndex, OpenAI/Anthropic

Для AI-агентов и RAG. pgvector / Qdrant / Weaviate для векторного поиска, локальные LLM через Ollama когда нужен оффлайн или контроль данных.

Celery, Redis, PostgreSQL, Docker

Очереди, кэш, реляционные данные, контейнеризация. GitHub Actions / GitLab CI для деплоя. Sentry, Prometheus, Grafana - для боевого мониторинга.

Что не берёмся делать

проекты без согласованного ТЗ и понимания целевой метрики
«перепиши за неделю с PHP/Node на Python» без миграции данных
копирование чужого сервиса без анализа лицензии и rights
работу с ботнетами, парсингом серых источников, серым WhatsApp

Риски и как их закрываем

Меняется LLM API или цены - абстракция провайдера, лёгкая замена
Парсер ломается на верстке - мониторинг + автотесты на структуру
Утёк API-ключ - секреты в vault, ротация, аудит-лог
Сервис не выдерживает нагрузку - load-тесты, кэш, горизонтальное масштабирование
Зависимости устарели - Dependabot, плановые обновления, lock-файлы

Скоупинг

Не уверены, нужен ли Python?

Опишите задачу - скажем честно, где Python даст плюс, где лучше n8n за пару дней, а где вообще стоит остаться на текущем стеке.

Получить план автоматизации

Результат

Что получает бизнес после разработки

Production-сервис, а не прототип

Покрытие тестами, типизация, Docker, CI/CD, логирование, мониторинг. Сервис, который не разваливается на первом всплеске трафика и который можно поддерживать.

Документация и handoff

OpenAPI-схема, README, инструкции деплоя, переменные окружения. Любой Python-разработчик подхватит проект без расшифровки «волшебной» магии в коде.

Прозрачные расходы на LLM

Логи токенов, лимиты на запрос, переключение между моделями. Видно, сколько стоит каждый сценарий - можно оптимизировать без слепой замены модели.

Гибкость и независимость

Python - массовый язык. Найти разработчика на поддержку или дополнить команду легко. Не привязка к конкретному no-code сервису с ростом цен и лимитов.

FAQ

FAQ перед стартом

Какие фреймворки используете?

FastAPI и Django для бэкендов и API, LangChain и LlamaIndex для AI-агентов и RAG, SQLAlchemy и asyncpg для работы с БД, Celery и asyncio для фоновых задач.

Можете подключить LLM и векторный поиск?

Да. Подключаем OpenAI, Anthropic, локальные модели через Ollama, а также pgvector, Qdrant и Weaviate для семантического поиска и RAG-сценариев.

Сделаете парсер или ETL?

Да. Пишем парсеры на requests/httpx/Playwright, ETL на Pandas и SQLAlchemy, очереди задач на Celery и RQ, расписания через APScheduler и cron.

FastAPI или Django - что лучше для моего проекта?

FastAPI - для async-сервисов, API-only бэкендов, высокой нагрузки, ML-задач. Django - когда нужна готовая админка, шаблоны, авторизация и быстрый MVP. Часто комбинируем: Django для админки и пользовательской части, FastAPI для внутренних API и интеграций.

Сколько занимает разработка?

MVP с базовой логикой и админкой - 2–4 недели. Полноценный production-сервис с тестами, CI/CD, документацией - 1–3 месяца. AI-агент с RAG и интеграциями - 3–8 недель. Точную оценку даём после ТЗ и понимания нагрузки.

А как с поддержкой после запуска?

Два формата. Разовая поддержка по запросу - что-то сломалось, разбираем в течение рабочего дня. Регулярное сопровождение с SLA - мониторинг, плановые обновления зависимостей, доработки. Код, тесты и документация передаются - вашей команде или другому разработчику.

Где разворачиваете сервис?

Любой VPS или облако - Yandex Cloud, Selectel, Hetzner, AWS, GCP. Контейнеры Docker, оркестрация через docker-compose или Kubernetes. На стороне клиента или у нас - по предпочтению. Все данные остаются у вас.

Начать с этой услуги