효율적인 Python 풀스택 워크플로우: AI부터 배포까지

이 글에서는 6개월간의 AI 개발을 통해 다듬어진 Python 애플리케이션 구축을 위한 완벽한 툴체인을 자세히 설명합니다. 저자는 선호하는 프로젝트 구조(모노레포), 의존성 관리(uv), 린팅(ruff), 형식 검사(ty), 테스트(pytest), 데이터 유효성 검사(Pydantic), 문서 생성(MkDocs), API 생성(FastAPI), 데이터 클래스, 버전 관리(GitHub Actions), 의존성 업데이트(Dependabot), 보안 스캔(Gitleaks), 프리커밋 후크, 자동화(Make), Docker 컨테이너화 등을 공유합니다. 이 효율적인 워크플로우는 효율성, 코드 품질, CI/CD를 중시합니다. 가벼운 도구와 단순화된 접근 방식에 대한 저자의 초점은 풀스택 Python 개발자에게 귀중한 리소스가 될 것입니다.