Je vais construire votre backend FastAPI en Python
À propos de ce service
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Je programme du Python entièrement asynchrone. Pas d’appels de base de données synchrones, pas de bibliothèque `requests`, pas de fallback avec thread-pool. Motor pour MongoDB. httpx pour les requêtes HTTP sortantes. APScheduler pour les tâches planifiées (en interne, pas besoin d’un worker séparé à grande échelle).
Ce que vous obtenez avec cette service :
- FastAPI asynchrone avec Pydantic v2 (pas de code legacy Pydantic v1)
- Motor pour MongoDB OU SQLAlchemy 2.0 asynchrone pour Postgres (selon votre choix)
- httpx pour HTTP sortant (plus jamais requests)
- Authentification correcte : clé API, JWT ou codes d’accès par locataire
- Documentation OpenAPI auto-générée et claire
- Tests pour le chemin heureux + cas limites
- Déployé sur Railway/Vercel/votre hébergement
- README compréhensible pour un autre ingénieur
Mes opinions architecturales (pour que vous sachiez ce que vous recevez) :
- Asynchrone signifie tout asynchrone, une seule requête DB synchrone dans un gestionnaire asynchrone bloque la boucle d’événements et réduit le débit
- Motor plutôt que PyMongo, c’est non négociable en code asynchrone
- Pydantic v2 plutôt que v1, on repart à zéro, on ne conserve pas l’héritage
- FastAPI `Depends` pour l’authentification, la base de données, la session, pas des variables globales au module
- APScheduler en interne pour les tâches quotidiennes, pas besoin de Celery séparé jusqu’à ce que ce soit nécessaire
- Index MongoDB avec TTL pour les collections auto-nettoyantes, déduplication, stockage, télémétrie, données de session
Découvrez Shehryar Ahmad
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Anglais
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FAQ
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Pourquoi choisir FastAPI plutôt que Django ou Flask ?
FastAPI est natif asynchrone (Django et Flask sont synchrones avec asynchrone ajouté), possède la meilleure documentation OpenAPI auto-générée dans tous les frameworks Python, et Pydantic v2 offre la validation typée des requêtes/réponses gratuitement. Pour les nouvelles API en 2026, FastAPI est la valeur par défaut idéale.
MongoDB ou Postgres ?
Les deux, selon votre choix. Motor pour MongoDB asynchrone. SQLAlchemy 2.0 avec asyncpg pour Postgres asynchrone. Je privilégie MongoDB pour une itération rapide sur des produits à schéma flexible (comme SaaS où chaque locataire peut avoir des champs différents), Postgres pour les produits nécessitant une intégrité relationnelle (finances, transactions multiples).
Mon API pourra-t-elle évoluer ?
Un seul dyno Railway sur FastAPI asynchrone + MongoDB Atlas peut gérer des centaines de requêtes par seconde pour des opérations CRUD typiques. JawaabAI fonctionne en production multi-locataires sur un seul dyno. Quand la charge augmente, la solution est d’ajouter des dynos derrière le load balancer de Railway, puis de répartir les endpoints les plus lourds sur leur propre service.
Les tests sont-ils inclus ?
Niveau basique : tests pour le chemin heureux + 2 cas limites. Standard/Premium : tests complets avec pytest + client de test httpx. Je ne livre pas une couverture à 100 % (ce serait du gaspillage), mais 80 % sur les chemins critiques.
Pouvez-vous signer un NDA / partager le code en privé ?
Oui pour les deux. Envoyez le NDA avant de commander, je signe dans les 24 heures. Tout le travail est livré via des canaux privés (votre repo GitHub privé, zip chiffré, etc.).

