Какие есть предпочтения в стеке

Python-разработчики часто работают с разными стеками в зависимости от задач:

Backend:

• Фреймворки: Django (для монолитов), FastAPI/Flask (для микросервисов)
• Базы данных: PostgreSQL, Redis, MongoDB
• Асинхронность: asyncio, aiohttp
• ORM: SQLAlchemy, Django ORM
• Деплой: Docker, Kubernetes, Nginx

Data Science/ML:

• Библиотеки: NumPy, Pandas, Scikit-learn
• Фреймворки: TensorFlow, PyTorch
• Визуализация: Matplotlib, Seaborn

Пример бекенд-стека:

# FastAPI + SQLAlchemy пример
from fastapi import FastAPI
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

app = FastAPI()
engine = create_engine("postgresql://user:pass@localhost/db")
SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)

Инструменты:

• Тестирование: pytest
• Линтеры: flake8, black
• CI/CD: GitHub Actions, GitLab CI

Выбор стека зависит от проекта: веб, автоматизация, анализ данных или ML.