Teknologier / Python
Vi använder Python för att bygga webbapplikationer, dataplattformar och automationsverktyg som hjälper er verksamhet att växa. Vårt team kan börja på bara två veckor och hanterar backendsystem, API:er, interaktiva dashboards och AI-integration.
Anlitade av
Tekniker vi använder
Vi använder Python för att det är enkelt, lättläst och fullt av funktioner som dataclasses, f-strings och type hints som gör kodningen snabbare och effektivare.
Python hjälper oss att hålla koden ren och organiserad genom principer som DRY och KISS, vilket gör projekten enklare att förstå och underhålla.
Vi använder Python-ramverk för att bygga allt från snabba, lätta appar till stabila fullstack-lösningar med alla funktioner vi behöver.
Python gör det enkelt att bygga API:er, med verktyg för REST, GraphQL och validering som även sköter dokumentationen.
För strukturerad data erbjuder Python ORM:er och verktyg som låter oss hantera databaser utan att hela tiden skriva rå SQL.
Python fungerar bra med NoSQL-databaser i scenarier som cachning, sökning eller ostrukturerad data.
Vi använder cachningsverktyg i Python för att snabba upp apparna genom att korta tiden det tar att hämta data som används ofta.
Loggningsbibliotek i Python hjälper oss att felsöka och hålla koll på fel i realtid, med stöd för strukturerad loggning och övervakning.
Python-verktyg som RabbitMQ och Celery låter oss skicka meddelanden mellan tjänster och hantera bakgrundsuppgifter asynkront.
Python har bra testverktyg för att säkerställa att våra funktioner och komponenter fungerar som de ska innan vi rullar ut ändringar.
Vi simulerar verkliga miljöer för att testa hur appens komponenter samverkar med hjälp av Pythons integrationsverktyg.
Vi använder Python-bibliotek för att automatisera webbläsaråtgärder och testa hela appen ur användarens perspektiv.
Python-verktyg hjälper oss att kontrollera hur väl appen klarar hög belastning och att hitta flaskhalsar i prestandan.
För databehandling i realtid kopplar Python-bibliotek mot streamingplattformar som Kafka eller AWS Kinesis.
Python-ramverk som FastAPI låter oss automatiskt generera ren, interaktiv dokumentation för API:er.
Vi övervakar apparna via Pythons integration med verktyg som samlar in loggar, mätvärden och prestandadata.
Vi paketerar Python-appar med Docker och hanterar dem i stor skala med orkestreringsverktyg som Kubernetes.
Python-bibliotek gör det enkelt att hantera molnresurser, driftsätta serverlösa funktioner och lagra filer i molnet.
Python har ett omfattande biblioteksekosystem som hjälper oss med allt från HTTP-anrop till dataanalys, maskininlärning och web scraping.
Vi använder Python för att automatisera infrastrukturhantering och sätta upp CI/CD-pipelines för smidigare driftsättning.
Samarbetsmodeller
Vi har byggt AI-verktyg
Vi ställer de obekväma frågorna innan vi skriver en rad kod. Vad som faktiskt behöver automatiseras. Var den verkliga flaskhalsen finns. Om Python ens är rätt verktyg. Boka ett samtal med Senad, Nikola eller Haris och ta reda på det.
Vanliga frågor
Vi har byggt AI-drivna plattformar som används av 70 000+ forskare vid Princeton, Cornell och 100+ universitet. Vi har automatiserat fältarbetsflöden för stora företag som gav 103 % högre effektivitet. Vi använder FastAPI, Django och Django REST Framework i backend och kopplar mot ML-tjänster, AWS Textract och tredjeparts-AI-API:er när projektet kräver det.
Ja. Vi har arbetat med Databricks, AWS S3, Lambda, Power BI och egna datapipelines. Har ni en befintlig stack arbetar vi inom den. Bygger ni från grunden rekommenderar vi det som passar er skala.
Nej. De flesta kunder kommer till oss med ett problem, inte en kravspec. Vi kör en förstudie för att kartlägga den faktiska omfattningen innan något avtalas. Det tar oftast 1 till 2 veckor och förhindrar dyra överraskningar längre fram.
Ni får ett CV inom 48 timmar, intervjuar kandidaten och bestämmer. Vi placerar inga utvecklare utan ert godkännande.
Ni gör det. Alltid. Ert repository, ren dokumentation, ingen inlåsning.
Ja, alltid. Sekretess är standard i varje samarbete.