Что мы на нём делаем
Python закрывает у нас три разные задачи. Продуктовые бэкенды, обычно на Django. Работу с данными и интеграции — скрипты и пайплайны, которые переносят данные между системами и по дороге приводят их в порядок. И AI-интеграции, потому что именно там живут клиентские библиотеки и инструментарий.
Ещё это язык, через который мы отдаём наружу то, что написано на другом. Если мы делаем инструмент, который нужен командам, работающим с данными, они получают его через Python-биндинги.
Где мы его применили
Formtastic работает на Python- и Django-сервисах внутри платформы, рассчитанной на рост и высокую нагрузку.
dxpdf, наш конвертер DOCX в PDF на Rust, выходит в том числе как пакет на PyPI — рядом с CLI и крейтом, — так что Python-сервис может конвертировать документы внутри процесса, не запуская подпроцесс и не обращаясь к облачному API.
Когда мы его рекомендуем
Python — правильный выбор по умолчанию для бэкендов, где скорость разработки важнее чистой пропускной способности, для всего, что связано с данными и машинным обучением, и для склейки систем между собой.
Он неправильный выбор для участков, критичных к задержке, и для нагрузки на процессор — для этого есть Rust и Go. Схема, которая нам нравится: сделать на Python, измерить и перенести только горячую часть.
