Mon workflow Python efficace pour une pile complète : de l’IA au déploiement

Cet article détaille une chaîne d’outils complète pour construire des applications Python, peaufinée pendant six mois de développement IA. L’auteur partage sa structure de projet préférée (monorepo), la gestion des dépendances (uv), le linting (ruff), la vérification de types (ty), les tests (pytest), la validation des données (Pydantic), la documentation (MkDocs), la création d’API (FastAPI), les dataclasses, le contrôle de version (GitHub Actions), les mises à jour des dépendances (Dependabot), l’analyse de sécurité (Gitleaks), les hooks de pré-commit, l’automatisation (Make) et la conteneurisation Docker. Ce workflow optimisé met l’accent sur l’efficacité, la qualité du code et le CI/CD. L’attention portée par l’auteur aux outils légers et à une approche simplifiée en fait une ressource précieuse pour les développeurs Python full-stack.