Programiści Python i specjaliści integracji systemów

Programiści Python z Digiventi rozwijają aplikacje backendowe, gdy wymagania biznesowe wykraczają poza możliwości obecnego oprogramowania lub potrzebne są nowe funkcje. Projektują strukturę aplikacji i bazy danych, a implementację uzupełniają testami automatycznymi.

• Programowanie w Django: Tworzą aplikacje biznesowe z kontrolą uprawnień i procesami administracyjnymi. Rozbudowują istniejący kod bez powielania reguł biznesowych.
• Programowanie w FastAPI: Tworzą API z deklaracjami typów, walidacją żądań oraz udokumentowanymi kontraktami. Tam, gdzie jest to uzasadnione, łączą logikę usług z PostgreSQL przez SQLAlchemy.

Specjaliści integracji systemów łączą aplikacje Python z zewnętrznymi platformami przez REST API lub kolejki komunikatów. Mapują rekordy biznesowe między systemami i określają sposób obsługi aktualizacji, gdy system źródłowy jest niedostępny.

Implementują uwierzytelnianie i obsługę webhooków, z kontrolą ponowień oraz zduplikowanych komunikatów. W istniejących integracjach diagnozują nieudaną wymianę danych i poprawiają mapowania. Testy kontraktowe sprawdzają zgodność przed zmianami w połączonych systemach, a skrypty uzgadniające dane wskazują rekordy wymagające ponownego przetworzenia.

Programiści backendu Python przenoszą czasochłonne przetwarzanie poza obsługę żądań użytkowników. Zastępują też powtarzalne czynności ręczne skryptami utrzymywanymi razem z kodem aplikacji.

• Przetwarzanie asynchroniczne: Implementują procesy robocze Celery z Redis lub RabbitMQ. Określają limity ponowień i idempotentne działanie zadań, aby wznowienie przerwanej operacji nie powielało jej skutków.
• Automatyzacja według harmonogramu: Tworzą zadania przetwarzania plików i skrypty operacyjne z walidacją danych wejściowych. Dodają dzienniki wykonania oraz alerty o błędach, aby można było sprawdzać przebieg zadań bez przeglądania kodu.

Inżynierowie Python utrzymują istniejące aplikacje, diagnozując awarie produkcyjne i wprowadzając zaplanowane zmiany w kodzie. Odtwarzają zgłoszone błędy oraz dodają testy regresji w pytest przed zmianą działania aplikacji.

Optymalizację zaczynają od profilowania obsługi żądań i zapytań do bazy danych. Następnie usuwają zmierzone wąskie gardła, takie jak powtarzane zapytania lub blokujące operacje wejścia/wyjścia. Aktualizują też zależności i zastępują niewspierane wersje Pythona. Gdy brakuje testów, obejmują nimi zmieniane fragmenty przed refaktoryzacją, dzieląc prace na mniejsze zmiany łatwiejsze do przeglądu.