Mi flujo de trabajo eficiente en Python para pila completa: de IA a implementación
Esta publicación detalla una cadena de herramientas completa para construir aplicaciones Python, perfeccionada durante seis meses de desarrollo de IA. El autor comparte su estructura de proyecto preferida (monorepo), gestión de dependencias (uv), lint (ruff), comprobación de tipos (ty), pruebas (pytest), validación de datos (Pydantic), documentación (MkDocs), creación de API (FastAPI), dataclasses, control de versiones (GitHub Actions), actualizaciones de dependencias (Dependabot), análisis de seguridad (Gitleaks), ganchos de pre-commit, automatización (Make) y contenedorización Docker. Este flujo de trabajo optimizado enfatiza la eficiencia, la calidad del código y la CI/CD. El enfoque del autor en herramientas ligeras y un enfoque simplificado lo convierte en un recurso valioso para desarrolladores Python de pila completa.
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