Python udvikling
til data og forretningslogik
Vi bruger Python til AI, data, automatisering, integrationer og backend-services. Sprogets store økosystem gør det stærkt, når data og forretningslogik skal omsættes til software, der spiller sammen med resten af virksomheden.
Et bredt økosystem, ikke et universalmiddel
Python er kendt for en relativt læsbar syntaks og et stort økosystem af biblioteker. Det bruges bredt inden for data science, machine learning, automatisering, scripting og web-backend.
Til web bruger vi eksempelvis frameworks og værktøjer som Django, Flask eller FastAPI afhængigt af behovet. Til data og machine learning er NumPy, pandas, scikit-learn og de større AI-økosystemer centrale.
Python er ikke automatisk det hurtigste sprog eller det bedste valg til alle workloads. Krav til latency, concurrency, deployment, team og eksisterende arkitektur afgør, om Python, .NET, Java, Node.js eller noget andet passer bedst.
Det bruger vi Python til
AI & machine learning
Databehandling, modeller, AI-services og integration af modeller i rigtige produkter.
Data
Datapipelines, transformation, analyse og værktøjer omkring virksomhedens data.
Automatisering
Scripts, jobs og workflows, der fjerner gentagne manuelle processer.
API'er
Backend-services og integrationslag med blandt andet FastAPI, Django eller Flask.
Integrationer
Dataudveksling mellem eksisterende systemer, tredjeparts-API'er og cloud-services.
Eksisterende kode
Overtagelse, dependency-opgraderinger, test og modernisering af Python-kodebaser.
Python-modellen er kun én del af løsningen
Data først
AI bliver ikke bedre end datagrundlaget, integrationerne og de processer, den skal fungere i.
Produkt omkring modellen
En model skal typisk kobles til API'er, brugergrænseflade, adgangskontrol, logging og virksomhedens øvrige systemer.
Vælg stack efter opgaven
Python kan være oplagt til AI-delen, mens andre dele af samme løsning med fordel kan bygges i andre teknologier.
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}