bossjones

Cette compétence fournit une documentation et des exemples pour exécuter des applications ASGI Python avec Uvicorn. Elle couvre les serveurs de développement avec rechargement à chaud, le déploiement en production avec des workers, la configuration SSL et l'intégration Docker.

Les applications Python produisent souvent des messages de journal non structurés difficiles à analyser et à déboguer. Structlog transforme les journaux en données structurées avec du contexte, rendant le débogage plus rapide et l'analyse des journaux plus fiable.

Cette compétence fournit des modèles prêts à l'emploi pour SQLAlchemy 2.0+ permettant des opérations de base de données asynchrones. Elle inclut des modèles sûrs au niveau des types, des opérations CRUD, des relations et des optimisations de performance pour créer des services de données robustes.

Tester des API externes est peu fiable et lent en raison des dépendances réseau et des limitations de débit. pytest-recording capture les interactions HTTP sous forme de cassettes YAML réutilisables pour des tests rapides et déterministes. Utilisez cette compétence pour simuler les appels API, filtrer les identifiants sensibles et déboguer les problèmes de configuration VCR.

L'écriture de tests unitaires nécessite d'isoler le code des dépendances. Cette compétence fournit des modèles pour le mock, le patching, l'espionnage et le stubbing dans pytest en utilisant le plugin pytest-mock et l'API unittest.mock.

Créer des suites de tests fiables pour le code Python en utilisant les fixtures pytest, la paramétrisation et le support async. Le framework gère automatiquement la découverte des tests, la configuration, le nettoyage et le rapport.

Arrêtez de déboguer les erreurs de type de données et commencez à les détecter avant qu'elles ne cassent votre code. Pydantic valide vos structures de données en utilisant les annotations de type Python, convertissant et validant automatiquement les entrées avec des messages d'erreur détaillés.

Faire des requêtes HTTP en Python avec des API synchrones et asynchrones. HTTPX prend en charge HTTP/1.1 et HTTP/2, le streaming, l'authentification et les timeouts pour les applications de production.

FastAPI est un framework web Python moderne pour créer des API avec validation et documentation automatiques. Cette compétence fournit des modèles de code prêts à l’emploi pour les endpoints, l’injection de dépendances et les tests afin que vous puissiez créer plus vite des API prêtes pour la production.

La conteneurisation Docker simplifie le développement et le déploiement en empaquetant les applications avec leurs dépendances dans des conteneurs portables. Cette compétence fournit des workflows professionnels du développement à la production avec des outils d’optimisation et de débogage.

Créer de la documentation API manuellement est chronophage et devient rapidement obsolète. Cette compétence génère automatiquement une documentation markdown complète à partir du code source Python en extrayant les docstrings, les annotations de type et la structure du code dans un matériel de référence bien organisé.

Automatisez les tâches récurrentes et les travaux d'arrière-plan dans les applications Python. APScheduler fournit une planification de type cron, basée sur des intervalles et des dates avec prise en charge de l'exécution asynchrone et de plusieurs backends de persistance.

Gérer manuellement les changements de schéma de base de données est sujet aux erreurs et difficile à suivre. Cette compétence fournit des modèles Alembic complets pour les projets SQLAlchemy, permettant des migrations de base de données sûres et versionnées avec support asynchrone et meilleures pratiques.