Meu fluxo de trabalho eficiente em Python para pilha completa: de IA à implantação

Esta publicação detalha uma cadeia de ferramentas completa para construir aplicativos Python, aprimorada ao longo de seis meses de desenvolvimento de IA. O autor compartilha sua estrutura de projeto preferida (monorepo), gerenciamento de dependências (uv), lint (ruff), verificação de tipo (ty), testes (pytest), validação de dados (Pydantic), documentação (MkDocs), criação de API (FastAPI), dataclasses, controle de versão (GitHub Actions), atualizações de dependências (Dependabot), varredura de segurança (Gitleaks), hooks de pré-commit, automação (Make) e contêinerização Docker. Este fluxo de trabalho simplificado enfatiza a eficiência, a qualidade do código e o CI/CD. O foco do autor em ferramentas leves e uma abordagem simplificada torna este um recurso valioso para desenvolvedores Python de pilha completa.