Alt om Python

Når du skal leie inn en backendutvikler, er det fort gjort å høre at «Python er et godt valg». Men hva betyr det egentlig i praksis? Hvorfor brukes Python i backendutvikling, og hva slags ferdigheter bør en konsulent ha for å løse oppgavene du trenger?

Python er et av de mest brukte programmeringsspråkene i verden og har blitt en favoritt blant backendutviklere av flere grunner. Det er kjent for å være lett å lese, enkelt å skrive og kraftfullt nok til å håndtere alt fra små automatiseringer til store skalerbare systemer. Mange foretrekker Python fordi det lar utviklere jobbe raskt og effektivt, noe som kan bety kortere utviklingstid og lavere kostnader for deg som oppdragsgiver.

For backendutvikling brukes Python ofte til å bygge og vedlikeholde API-er, håndtere databaser og sikre at systemene fungerer stabilt og sikkert. Med et bredt utvalg av rammeverk som Django og FastAPI kan Python-utviklere lage robuste løsninger som skalerer godt, enten det er en intern applikasjon eller en offentlig tjeneste med mange brukere.

En annen viktig fordel med Python er det store økosystemet av biblioteker og verktøy. Dette gjør at utviklere slipper å bygge alt fra bunnen av og kan ta i bruk gjennomprøvde løsninger for alt fra databehandling til sikkerhet. Det betyr raskere utvikling, mindre feil og mer pålitelige systemer.

Som oppdragsgiver kan det være utfordrende å vite hva slags Python-kompetanse som faktisk trengs. Skal konsulenten jobbe med tunge datamengder? Trengs det erfaring med asynkron programmering for å håndtere mange samtidige brukere? Bør utvikleren kunne optimalisere databasetilkoblinger for å unngå flaskehalser? Å forstå hva som skiller en dyktig Python-backendutvikler fra en som bare har grunnleggende kjennskap til språket, er avgjørende for å sikre at du får rett kompetanse til ditt prosjekt.

Når du vurderer en backendutvikler til å jobbe i Python, er det viktig å vite hvilke tekniske ferdigheter som faktisk betyr noe. En solid backendutvikler i Python må kunne bygge og vedlikeholde systemer som håndterer dataflyt, sikkerhet, ytelse og integrasjon med andre tjenester. Her er de viktigste områdene du bør se etter:

Webutvikling og API-er

Backendutviklere bruker Python til å lage webapplikasjoner og API-er som gjør at ulike systemer kan snakke sammen. Rammeverk som Django og FastAPI er standardvalg for dette. Django kommer med mye funksjonalitet ferdig bygget inn, noe som gjør det egnet for raske utviklingsløp der struktur og sikkerhet er viktig. FastAPI, derimot, er optimalisert for ytelse og asynkron programmering, noe som gjør det ideelt for moderne API-er med høye krav til hastighet og skalerbarhet. Flask brukes også ofte i mindre prosjekter der fleksibilitet er viktigere enn standardisering.

En god Python-backendutvikler må kunne designe og implementere RESTful API-er og ofte også GraphQL API-er. Dette innebærer kunnskap om hvordan data hentes, lagres og deles mellom klienter og andre systemer. Effektiv bruk av serialisering og validering av data med verktøy som Pydantic eller Django REST Framework er essensielt for å sikre datakvalitet og sikkerhet.

Databasesystemer

Nesten alle backend-løsninger krever en database. En Python-utvikler må kunne håndtere SQL-baserte databaser som PostgreSQL og MySQL, og i noen tilfeller NoSQL-databaser som MongoDB og Redis.

For SQL-databaser er kunnskap om ORM-er (Object-Relational Mappers) som Django ORM eller SQLAlchemy viktig. Disse verktøyene gjør det mulig å jobbe med databaser på en mer Python-vennlig måte, uten å måtte skrive rå SQL for hver databaseoperasjon. Samtidig bør en dyktig utvikler forstå hvordan man skriver effektive SQL-spørringer, optimaliserer databaseytelse og håndterer transaksjoner for å sikre at systemet fungerer sømløst under høy belastning.

Når det gjelder NoSQL-databaser som MongoDB, må utvikleren forstå hvordan man jobber med dokumentbaserte strukturer, noe som kan være nyttig i systemer som håndterer store mengder ustrukturert data. Redis brukes ofte for caching og øktlagring for å forbedre responstiden i applikasjoner.

Asynkron og parallell programmering

I moderne systemer er det avgjørende å kunne håndtere mange oppgaver samtidig uten at ytelsen lider. Python har tradisjonelt vært kjent for begrensninger på dette området på grunn av Global Interpreter Lock (GIL), men med asyncio, Celery og kombinasjoner av multithreading og multiprocessing, kan utviklere bygge asynkrone systemer som håndterer store datamengder og samtidige forespørsler effektivt.

For eksempel brukes Celery til å kjøre oppgaver i bakgrunnen, noe som gjør at tunge operasjoner som databehandling eller eksterne API-kall ikke blokkerer brukeropplevelsen. asyncio og FastAPI brukes ofte sammen for å håndtere tusenvis av samtidige forespørsler uten å belaste serveren unødvendig.

Sikkerhet og autentisering

Sikkerhet er ikke et valg, men en nødvendighet. En backendutvikler må forstå hvordan man sikrer API-er og databaser mot angrep som SQL-injections, Cross-Site Scripting (XSS) og Cross-Site Request Forgery (CSRF).

Når det gjelder autentisering, er JWT (JSON Web Tokens) og OAuth vanlige metoder for å håndtere brukerinnlogging og tilgangskontroll på en trygg måte. Django leveres med et innebygd autentiseringssystem som kan utvides ved behov, mens FastAPI og Flask ofte kombineres med OAuth2 for fleksibel og sikker brukerstyring.

En erfaren Python-utvikler vil også ha kjennskap til krypteringsteknikker, sikker håndtering av sensitive data og beste praksiser for sikker lagring av passord, som bruk av bcrypt eller Argon2.

Testing og kvalitetssikring

Testing er en grunnleggende ferdighet for enhver backendutvikler. Python tilbyr kraftige testverktøy som pytest og unittest, som gjør det enkelt å skrive automatiserte tester som fanger opp feil før de havner i produksjon.

God testdekning betyr færre feil og mer stabil kode over tid. Teststrategier som enhetstesting, integrasjonstesting og ende-til-ende-testing er avgjørende for å sikre at både individuelle funksjoner og hele systemet fungerer som forventet. En utvikler som jobber testdrevet (TDD – Test-Driven Development) vil vanligvis levere mer robust og pålitelig kode.

Når du leier inn en Python-utvikler, er det ikke alltid nok at de kan bygge API-er og håndtere databaser. Noen prosjekter krever en utvikler som også behersker relaterte teknologier og arbeidsmetoder. Her er noen områder som kan være nyttige å se etter, avhengig av behovet ditt.

Cloud og DevOps

Mange backend-løsninger kjører i skyen, og en utvikler med erfaring fra AWS, GCP eller Azure kan bidra til en mer effektiv og skalerbar infrastruktur. Kjennskap til Docker og Kubernetes gjør det enklere å pakke og distribuere applikasjoner uten å bekymre seg for miljøforskjeller. En utvikler som kan sette opp CI/CD-pipelines for automatisk testing og utrulling, reduserer risikoen for feil i produksjon og sikrer raskere leveranser.

Databehandling og maskinlæring

Python er sterkt innen dataanalyse og kunstig intelligens. Hvis prosjektet innebærer håndtering av store datamengder, kan det være nyttig med en utvikler som er komfortabel med Pandas og NumPy. Skal løsningen analysere eller forutsi mønstre, kan kompetanse på maskinlæringsbiblioteker som TensorFlow eller Scikit-learn være en fordel.

Automatisering og skripting

Python brukes ofte til å automatisere manuelle prosesser og effektivisere arbeidsflyter. En utvikler som er vant til å skrive skript for alt fra datamigrering til integrasjoner mellom systemer, kan spare både tid og ressurser. Dette er spesielt relevant for selskaper som jobber med mange tredjepartsverktøy eller eldre systemer som krever spesialtilpasning.

En utvikler trenger ikke å være ekspert på alle disse områdene, men relevant erfaring kan gjøre en stor forskjell i hvor raskt og effektivt løsningen blir levert.

Å finne riktig Python-utvikler handler ikke bare om å sjekke hvor mange år de har jobbet med språket, men hva de faktisk kan bruke det til. Her er noen effektive måter å vurdere kompetansen på:

Når du leier inn en Python-utvikler, er det viktig å matche behovet ditt med riktig spesialisering. Python brukes til mye forskjellig – fra webutvikling og API-er til databehandling og maskinlæring. En utvikler som er ekspert på å bygge skalerbare backend-systemer, er ikke nødvendigvis den beste til å håndtere tunge dataanalyser, og omvendt.

Er målet å utvikle en solid backend for en nettapplikasjon, bør du se etter noen med erfaring i rammeverk som Django eller FastAPI, databasehåndtering og sikkerhet. Hvis behovet er automatisering av arbeidsprosesser eller integrasjoner mellom ulike systemer, er det nyttig med kompetanse innen skripting og API-utvikling. Skal du bygge en dataplattform eller jobbe med maskinlæring, er det andre verktøy som gjelder, for eksempel Pandas, NumPy og TensorFlow.

Erfaring er viktig, men en dyktig utvikler kjennetegnes også av evnen til å løse problemer effektivt og skrive vedlikeholdbar kode. Se etter noen som kan forklare løsninger på en enkel måte, tenker på ytelse og sikkerhet, og har en strukturert tilnærming til utvikling.

Hvis du trenger en utvikler som kan håndtere både backend og frontend, bør du vurdere en fullstackutvikler. De har gjerne bredere kompetanse og kan bidra i flere deler av produktutviklingen, men kan mangle den dype spesialiseringen en ren backendutvikler har.

Til syvende og sist handler det om å velge en utvikler som ikke bare behersker teknologien, men som også forstår hvordan løsningen skal fungere i praksis.

AI er i rask utvikling, og Python er språket som driver mye av innovasjonen. Men hvorfor passer de så godt sammen?

• Enkelt og fleksibelt – Pythons lette syntaks og store bibliotekstøtte gjør det raskt å utvikle AI-løsninger.
• Sterkt AI-økosystem – Biblioteker som TensorFlow, PyTorch og Scikit-learn gjør avansert maskinlæring tilgjengelig.
• Effektiv håndtering av data – Python integreres godt med verktøy for Big Data, som Pandas og Apache Spark.
• God integrasjon og skalerbarhet – Python brukes ofte i skybaserte AI-løsninger, takket være sterke API-er og støtte for mikrotjenester.
  

Skal du utvikle AI, er Python ofte førstevalget – fordi det gjør komplekse oppgaver enkle.