Webect entwickelt Django-Backends mit Python — von REST-APIs mit Django REST Framework über datengetriebene Plattformen bis zu KI-integrierten Web-Applikationen. Schnell entwickelt, sicher, skalierbar.
Django macht den Einstieg einfach — aber Fat Views, ORM-Missbrauch und fehlende Typisierung führen in größeren Projekten zu Wartungs-Alpträumen. Wir kennen die Stolperfallen.
Ohne Service-Layer, Serializer-Validierung und klare Business-Logik-Schicht wachsen Django-Views zu unstrukturierten Gott-Funktionen, die niemand testen kann.
Fehlende select_related/prefetch_related-Nutzung im Django ORM erzeugt bei wachsenden Datensätzen Hunderte unkontrollierter SQL-Queries pro Request.
Python ohne Type Hints und mypy-Validierung erzeugt Laufzeitfehler, die erst in Produktion auffallen — schwer debugbar, teuer in der Wartung.
Klassische Django-Views blockieren synchron — ohne async Views, Celery-Tasks und Redis-Caching bricht die Performance unter Last zusammen.
Von der REST-API über datengetriebene Plattformen bis zur KI-Integration — wir bauen Django-Backends, die skalieren, performen und mit Python-Ökosystem-Stärke punkten.
Strukturierte REST-APIs mit DRF — ViewSets, Serializer-Validierung, JWT-Auth mit SimpleJWT, automatische OpenAPI-Dokumentation mit drf-spectacular.
Django glänzt bei komplexen Datenmodellen — ORM mit select_related/prefetch_related, Django Admin für Backoffice-Operationen und Datenbankmigrationen.
Celery mit Redis oder RabbitMQ als Broker für asynchrone Jobs, Celery Beat für Cron-Tasks, Flower für Queue-Monitoring und Retry-Strategien.
Django als API-Layer für Machine-Learning-Modelle — Integration von scikit-learn, PyTorch-Inferenz-Endpoints, Daten-Pipelines und Pandas-basierte Reports.
Django als headless Backend mit REST- oder GraphQL-API (Graphene), React/Next.js als Frontend — sauber getrennte Concerns, typsichere API-Clients.
Django-native Auth, django-allauth für Social Login, SimpleJWT für API-Auth und drf-spectacular für Security-Schema — DSGVO-konform und sicher.
Django-Entwickler gibt es viele. Was uns unterscheidet: Wir kombinieren Django-Expertise mit Python-Typisierung, Clean Architecture und Data-Engineering-Wissen.
Alle Django-Projekte entwickeln wir mit vollständigen Type Hints und mypy-Validierung im CI — Laufzeitfehler werden zur Compile-Zeit erkannt.
Wir trennen Businesslogik konsequent aus Views heraus — testbare Services, wiederverwendbare Queryset-Factories und klare Verantwortlichkeiten.
pytest-django für Unit- und Integrationstests, Factory Boy für Testdaten, Coverage-Reports als CI-Gate — sauber und reproduzierbar.
Wir kennen Django von 1.x bis 5.x und haben Projekte mit Hunderttausenden von Nutzern und Millionen von Datensätzen gebaut.
Django 2/3 auf 5 migrieren, Function-Based Views auf Class-Based, DRF-Refactoring — wir modernisieren schrittweise ohne Betriebsunterbrechung.
Hauptsitz Stuttgart, tätig bundesweit. Docker-Deployments, Heroku oder eigene Infrastruktur — wir passen uns an Ihre Umgebung an.
„Django bietet das beste Verhältnis aus Entwicklungsgeschwindigkeit und Produktions-Reife — wenn man Type Hints, einen Service-Layer und Celery für asynchrone Jobs von Anfang an einsetzt."
Vier Phasen, greifbare Deliverables — von der ersten Architekturentscheidung bis zum laufenden Betrieb.
Datenmodell-Design, API-Kontrakt-Definition, ORM-Strategie und Package-Auswahl — bevor eine Zeile Code geschrieben wird.
Django-Projektstruktur, DRF-Konfiguration, Datenbankanbindung, Celery-Setup und CI/CD-Pipeline.
Feature-Sprints, pytest-Tests, wöchentliche Demo-Sessions und kontinuierliches Performance-Monitoring mit django-debug-toolbar.
Docker/Gunicorn-Deployment, Sentry-Integration, Celery-Monitoring und laufende Weiterentwicklung als Partner.
Gut architekturierte Django-Backends sind schnell entwickelt, datengetrieben skalierbar und profitieren vom Python-Ökosystem für KI und Data Science.
Django ist ideal für datengetriebene Plattformen, SaaS-Backends, KI-integrierte Web-Apps und Projekte, die schnell entwickelt werden müssen und vom Python-Ökosystem profitieren.
Alle ReferenzenREST-API (DRF)
SaaS-Plattform
KI-Integration
Data-Dashboard
CMS / Portal
Async-Backend
Theorie ist gut — Projekterfahrung ist besser. Unsere Referenzen zeigen, wie wir Django in echten Produktivumgebungen einsetzen.
Für den GRC-Softwareanbieter HiScout entwickelte Webect ein modernes Kundenportal, das bestehenden Nutzern Self-Service-Funktionen, Lizenzverwaltung und Dokumentenzugang bietet — gebaut auf Microsoft Azure und einer React-Frontend-Architektur.
Für Syvera Orbird realisierte Webect eine vollständige BanksAPI-Integration in die bestehende Systemlandschaft — inklusive sicherem OAuth-2.0-Flow, automatisierter Kontoaggregation und DSGVO-konformer Datenhaltung für digitale Zahlungsprozesse in der Agrarwirtschaft.
Für Äbbes Tobacco konzipierte und realisierte Webect einen modernen B2B-Onlineshop auf Shopware-Basis — mit optimierter Händler-Suche, individuellem UX-Konzept und einer skalierbaren API-Architektur für performante Bestellprozesse.
Für Hitchcock — eine der bekanntesten deutschen Fruchtsaft-Marken — konzipierte und realisierte Webect einen modernen Shopware 6 Online-Store inklusive vollständiger API-Anbindung an den Versanddienstleister, optimiertem UX/UI-Design und skalierbarer Backend-Architektur.
Für workstool entwickelte Webect eine vollständige React.js-basierte ERP-Lösung — von der UX-Konzeption über die Frontend- und Backend-Entwicklung bis zur API-Integration. Die Plattform deckt Buchhaltung, Aufgabenmanagement, Banking und Rechnungsstellung in einer modernen, responsiven Oberfläche ab.
Webect entwickelte ein vollständiges, API-getriebenes Bestellsystem auf Shopware 6-Basis — inklusive mehrsprachiger Bestellübersicht, automatischer Rechnungsgenerierung, Lieferstatus-Tracking und individuell gestalteter Lieferscheine. Eine zukunftssichere E-Commerce-Lösung für Unternehmen mit komplexen Bestellprozessen.
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Jetzt anfragenDjango (mit DRF) ist besser für komplexe, datengetriebene Backends mit Admin-Interface, ORM-lastigem Datenmodell und einem breiten Ökosystem. FastAPI ist besser für hochperformante, async-first APIs und ML-Serving-Endpunkte, wo minimale Latenz wichtig ist.
Wir bauen Django-API-Endpoints, die PyTorch- oder scikit-learn-Modelle aufrufen — entweder synchron für einfache Inferenz oder asynchron via Celery für aufwendigere Berechnungen. Modelle werden versioniert und können ohne Deployment-Neustarts ausgetauscht werden.
Django Migrations mit Squashing für große Projektes, Zero-Downtime-Migrations durch multi-step-Ansätze (additive Changes first), Fake Migrations und Datenbankschema-Reviews als Teil des Code-Review-Prozesses.
Ja. Wir starten mit einem Code-Audit (ORM-Queries, Test-Coverage, Type-Hint-Abdeckung, Security-Check) und einem priorisierten Verbesserungsplan. Schrittweise Modernisierung ohne Big-Bang-Rewrite.
Docker mit Gunicorn/Uvicorn, Nginx als Reverse Proxy, PostgreSQL auf managed DBaaS, Redis für Cache und Celery. Deployment auf Hetzner, AWS oder Azure — je nach Anforderung. CI/CD mit GitHub Actions oder GitLab CI.
Kostenloses Erstgespräch, ehrliche Architekturempfehlung, kein Verkaufsdruck.
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