Développement Python
Des API rapides, et une documentation qui s’écrit toute seule
FastAPI pour les API et les services asynchrones, Django pour les applications complètes. Deux outils du même langage, deux usages distincts — développés et hébergés sur notre infrastructure nantaise.
- FastAPI : performances proches de Node.js et Go
- Documentation interactive générée automatiquement
- Microservices, internet des objets, requêtes simultanées
- Django quand il faut une application complète
Le principe
Deux outils, deux problèmes
FastAPI : l’API comme sujet principal
C’est un framework web moderne et rapide pour construire des API en Python, reposant sur les standards ASGI pour l’asynchronisme. Il combine des performances proches de Node.js et de Go — grâce à Starlette pour le routage et Pydantic pour la validation — avec une documentation interactive générée automatiquement.
Ce dernier point mérite qu’on s’y arrête, parce qu’il change le travail d’équipe : la documentation de l’API n’est pas un document à tenir à jour à côté du code, elle est le code. Elle ne peut donc pas mentir. Quiconque a déjà passé une journée à comprendre pourquoi une API ne se comporte pas comme sa documentation sait ce que cela vaut.
Son architecture asynchrone le rend particulièrement adapté aux microservices, aux applications de l’internet des objets, et aux systèmes qui doivent traiter beaucoup de requêtes simultanées — typiquement des services qui passent leur temps à attendre d’autres services.
Django : l’application complète
Quand il ne s’agit pas d’exposer des données mais de construire une application entière — écrans, formulaires, droits, administration — Django apporte l’ensemble d’emblée, y compris une interface d’administration générée à partir du modèle de données. Sur un outil interne, cela fait gagner des semaines.
Le choix entre les deux ne se discute pas longtemps : une API, c’est FastAPI ; une application avec ses écrans, c’est Django.
L’argument qu’on oublie
Python est le langage des données. Si votre projet touche de près ou de loin au traitement de données, à l’analyse ou à l’apprentissage automatique, le construire en Python évite d’avoir deux mondes à faire communiquer — l’un pour l’application, l’autre pour les traitements.
Ce que cela suppose côté hébergement
Comme Node.js et contrairement à PHP, une application Python est un programme qui tourne en permanence. Il lui faut une machine ou un conteneur, pas une plateforme mutualisée. C’est un écart de coût à connaître avant de choisir la technologie, et nous le disons avant le devis.
Les usages
Ce que nous construisons avec
-
API avec FastAPI
Routage par Starlette, validation par Pydantic, asynchronisme ASGI. Des performances proches de Node.js et de Go, en Python.
-
Documentation vivante
Générée automatiquement depuis le code, donc toujours juste. Elle sert autant à vos équipes qu’à celles qui consomment l’API.
-
Microservices
Des services petits et spécialisés, qui passent leur temps à attendre d’autres services — le terrain de prédilection de l’asynchrone.
-
Internet des objets
Beaucoup de connexions, de petits messages fréquents, peu de calcul : l’architecture asynchrone y est particulièrement adaptée.
-
Applications avec Django
Écrans, formulaires, droits et interface d’administration générée depuis le modèle de données. Pour un outil interne, le gain est immédiat.
-
Traitement de données
Si le projet touche à l’analyse ou à l’apprentissage automatique, tout rester en Python évite d’avoir deux mondes à faire dialoguer.
Questions fréquentes
Python : vos questions
Une autre question ? Le support répond directement, sans intermédiaire, de 9h à 12h et de 14h à 17h.
FastAPI ou Django ?
Une API, c’est FastAPI. Une application avec ses écrans, ses formulaires et son administration, c’est Django. Le choix se fait sur ce que vous construisez, et il se tranche généralement en une phrase.
Python est-il assez rapide ?
Pour une API, oui : FastAPI atteint des performances proches de Node.js et de Go grâce à son architecture asynchrone. La réserve porte sur le calcul intensif et continu, où un langage compilé garde l’avantage — Go ou Java selon le cas.
Faut-il un serveur dédié ?
Oui, ou un conteneur. Comme une application Node.js, une application Python tourne en permanence et ne peut pas vivre sur une plateforme mutualisée. C’est un écart de coût par rapport à PHP, et il vaut mieux le connaître avant de choisir.
Pouvez-vous reprendre une application Django existante ?
Cela s’étudie. La question première n’est pas le langage mais la reproductibilité : sait-on reconstruire l’environnement et redéployer l’application ? Si non, c’est par là qu’il faut commencer, et cela relève d’un travail d’architecture.
Une API, ou une application avec ses écrans ?
Cette seule question désigne l’outil. Décrivez-nous ce que le projet doit faire, nous vous dirons lequel des deux.