Servizi di Sviluppo Python e Django per SaaS, Fintech e Prodotti Dati USA e UE

Django vince su tre assi: un ORM maturo che gestisce schemi complessi senza ricorrere troppo spesso a SQL grezzo, il Django Admin che è operativamente indispensabile per prodotti B2B SaaS e internal-ops, e un ecosistema (django-allauth, django-tenants, django-filter, DRF, Wagtail) che copre l'80% delle esigenze SaaS comuni senza doverle reinventare. Scegliete FastAPI per servizi puro-async ad alta concorrenza. Scegliete Go per binari CPU-bound. Scegliete Rails solo se avete già competenze Ruby nel team — il divario rispetto a Django è piccolo ma il talent pool in UE e USA nel 2026 favorisce fortemente Python.

Django 5.1 LTS è il default per le nuove build (LTS fino ad aprile 2028), con Django 4.2 LTS per i target di migrazione legacy. Python 3.12 di default, 3.13 quando l'ecosistema si allinea (Q3 2026 per il nostro shop). DRF 3.15+ con Spectacular per OpenAPI 3.1. mypy 1.11+ in strict mode con django-stubs. Usiamo uv per la gestione delle dipendenze e ruff per linting e formatting — entrambi hanno sostituito pip-tools, black e flake8 nella nostra toolchain dal 2025.

Sì. Il deploy di default è AWS eu-central-1 / eu-west-1, GCP europe-west3 / europe-west1, Azure germany-westcentral su richiesta. I dati personali a riposo sono cifrati con django-cryptography o pgcrypto, con chiavi KMS detenute nell'account del cliente. Firmiamo DPA ai sensi dell'Articolo 28 GDPR, eseguiamo DPIA per i trattamenti ad alto rischio e manteniamo i registri dell'Articolo 30. Per SOC 2 Type I/II consegniamo il pacchetto di evidenze dei controlli: revisioni degli accessi, gestione delle modifiche via PR, backup cifrati, audit log, gestione fornitori. Per i clienti US effettuiamo il mirroring in us-east-1 / us-west-2 con controlli CCPA e (dove pertinente) HIPAA.

Oltre ~500 task/sec su un singolo broker Redis, partizioniamo le code Celery per tipo di workload, spostiamo i fan-out pesanti su Dramatiq o Temporal e adottiamo Redis Cluster o RabbitMQ con prefetch tuning adeguato. Monitoriamo con Flower più Sentry Cron e Datadog APM. Per la semantica exactly-once usiamo il pattern outbox su Postgres invece di fare affidamento sulle garanzie di consegna del broker. La pipeline più grande che gestiamo attualmente esegue 8M di task Celery al giorno su un deploy EKS con 12 worker e latenza p95 inferiore a 1,2 secondi.

Sì, questo è uno dei nostri ingaggi più comuni. Eseguiamo upgrade incrementali: 2.2 LTS → 3.2 LTS → 4.2 LTS → 5.1 LTS, con la test suite verde ad ogni step. Upgrade Python 3.7 → 3.8 → 3.10 → 3.12 in parallelo. Aggiungiamo django-stubs e mypy strict per app, non globalmente. Il pattern strangler-fig estrae i bounded context in servizi FastAPI o Django Ninja dove l'async o la scalabilità indipendente lo giustifica. Un tipico monolite da 100k LOC richiede da 5 a 8 mesi senza downtime visibile ai clienti.

I team dedicati partono da 12.000 EUR/mese per un pod da 2 ingegneri (tipicamente 1 senior + 1 mid più tech lead e DevOps frazionali). I team standard sono da 4–6 ingegneri a 28.000–42.000 EUR/mese con QA, DevOps e PM. Gli sprint di progetto a scope fisso (discovery + MVP + primo rilascio in produzione) partono da 25.000 EUR. Tutti gli ingaggi includono la giornata lavorativa CET con sovrapposizione 9:00–13:00 ET per i clienti US, NDA + DPA + cessione IP firmati prima del kickoff, minimo tre mesi, poi mensile con 30 giorni di preavviso.