Backend API
API moderne con FastAPI, Flask, Django REST Framework, async/await e validazione Pydantic.
Applicazioni Python versatili e performanti. Backend con FastAPI/Django, automazione, data analysis, scripting IoT, algoritmi avanzati e soluzioni custom per ogni esigenza.
API moderne con FastAPI, Flask, Django REST Framework, async/await e validazione Pydantic.
Scripting per Raspberry Pi, ESP32, MicroPython, comunicazione LoRa, Bluetooth e sensori.
Task automation, web scraping, elaborazione file, backup automatici e tool custom.
Analisi dati con Pandas, NumPy, visualizzazioni con Matplotlib/Plotly e processing scalabile.
Soluzioni IoT con Python su Raspberry Pi, ESP32 e dispositivi embedded.
Backend API Python con FastAPI, validazione e documentazione automatica.
Architetture backend scalabili con Python per applicazioni moderne.
Deploy applicazioni Python su DigitalOcean con Docker e CI/CD.
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FastAPI per API performanti con type hints e doc OpenAPI automatica (mio default). Django per webapp full-stack con ORM e admin. Flask per microprogetti o quando vuoi controllo manuale.
Sì. Sul progetto DISCOV.ER (Università di Bologna, PR FESR 2021-2027) ho lavorato su modelli di simulazione e previsione dati ambientali con AI/ML in Python. Esperienza anche su LLM e OCR AI-based.
Per la maggior parte dei carichi sì. Per hot path performance-critical considero Go o Rust. Python + asyncio + uvloop + buon caching coprono il 95% dei casi.
Per progetti che durano più di qualche mese: sì. Type hints + mypy o pyright migliorano sensibilmente refactoring e IDE. Performance: zero costo a runtime.
Sì. uv come package manager (10-100x più veloce di pip), ruff come linter+formatter unificato (sostituisce flake8, black, isort), pyright per type checking. Stack moderno end-of-2025/2026.