Faites appel à nos développeurs back-end pour réaliser votre projet en Python.

Nous nous appuyons sur les frameworks Django et Flask et l’écosystème Python, pour développer des produits scalables pour des grands groupes comme BNPP AM ou Michelin.

Discutons de votre projet

8 ans d'expérience sur Python

Python est un langage haut niveau très populaire qui est réputé pour la lisibilité de son code. Instagram, Spotify et Amazon ont fait le choix de Python. 
Nous avons commencé à travailler en Python en 2011. Nous avons réalisé plus de 15 projets sur ce langage et ses principaux framework : Django et Flask. 

2009

Création de Theodo

2011

Développement des premiers outils internes Theodo en Python

2013

Lancement des premiers projets en Python à Theodo

2015

5 projets Python, 10 experts

2017

Création d'un boilerplate pour une API Flask par notre Expert Python Antoine Kahn

Aujourd'hui

+15 projets, 26 experts

Notre équipe de +20 experts Python

Quelques réalisations : Refonte, Migration, Développement from scratch

From scratch
bnp paribas Logo

Développement de 30 micro-services pour BNPP AM

Défis techniques relevés

  • Une API qui permet l’affichage de 50 configurations possibles sur un front qui comporte 20 features
  • Un écosystème front entièrement paramétrable
  • Garder les mêmes standards de scalabilité et de maintenabilité  sur 30 API REST
  • Une diminution du temps de développement de 30 % d’une feature sur l’API tout en gardant le même taux de couverture de tests unitaires

Stack technique

Python, Flask, Docker, Varnish, React, Ansible, SQL Alchemy

Migration progressive
grt gaz logo

Refonte d'un CMS pour un intranet utilisé par 3000 personnes

Défis techniques relevés

  • Mise en place du premier projet cloud chez GRT Gaz
  • Formation des développeurs de notre client sur la stack technique
  • Création d’une couche d’abstraction qui a permis au cours du projet de passer d'un SaaS MVP à un back-end dédié en deux semaines

Stack technique

Python, Django, Django REST framework, Wagtail, AWS S3, AWS EC2, Angular

From scratch
bnp paribas logo

Création d'un outil d’optimisation du portefeuille d’investissement en fonction du profil client

Défis techniques relevés

  • Mise en place d’un algorithme basé sur des règles métiers et légales d'une grande complexité
  • Avoir un algorithme d’optimisation sous contrainte qui renvoie une solution dans 99 % des cas
  • Intégration d’un algorithme codé en R par des ingénieurs financiers et adapté à l’industrialisation de l’outil d’allocation

Stack technique

Python, Flask, Numpy, Pandas, CVX, Docker

Outils et frameworks pour assurer qualité et vitesse sur Python

LogoDjango150x100

Django est un framework Python open-source qui permet de créer rapidement une application web.

LogoFlask150x100

Flask est le deuxième grand framework Python conçu pour le développement d'application web. Il s'agit d'un micro-framework qui laisse plus de liberté que Django.

sql alchemy python orm logo

SQL Alchemy est l'ORM de référence de Python.

black python formatter logo

Black permet de formater le code automatiquement selon les standards de programmation (PEP8) et d'appliquer des directives spécifiques à une équipe.

pytest python framework logo

Pytest est un framework pour faire des tests en Python qui permet de faire du code maintenable et d’éviter les régressions.

pipenv python version manager logo

Pipenv est un outil qui permet de manager des dépendances du projet et de créer un environnement virtuel commun à tous les développeurs.

Nos publications sur les meilleures pratiques Python

HOW TO DEPLOY FLASK YOUR APPLICATION ON OFFLINE SERVERS

Recently, we had to migrate our 22 Flask micro-services to new servers. As automatic deployment was implemented for all of these, we thought it would be done in a glimpse. What a surprise when we connected to the servers and realized that they were totally isolated from the internet!

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DOCKER AND VIRUTALNV ? A CLEAN WAY TO LOCALLY INSTALL PYTHON DEPENDENCIES WITH PIP IN DOCKER

Thanks to virtualenv your project dependencies are now isolated from your other projects and from the operating system packages. Simple, isn’t it?

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AUTOMATICALLY PUBLISH TO FACEBOOK PAGES WITH PYTHON

Publishing to Facebook programmatically can seem like a complex affair, with several tricky steps, particularly authentication. Documentation of these steps can be scattered, obtuse, and deterring to the would-be poster.

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