Du Java au Python : Quand Spring Boot rencontre FastAPI

Le 19 février 2026, j'ai assisté à une présentation technique captivante animée par Paul, ingénieur logiciel et ancien "Javaïste" convaincu. Son défi ? Démontrer comment l'écosystème Python, souvent perçu comme le terrain de jeu des Data Scientists, peut répondre aux exigences d'industrialisation des développeurs Java.

Dans le monde du développement, la guerre des langages est un vieux refrain. Pourtant, Paul a ouvert sa conférence par un "Disclaimer" essentiel : il ne s'agit pas de savoir quel langage est le meilleur, mais de comprendre comment leurs philosophies divergent et comment elles peuvent se rejoindre autour de pratiques de qualité.

Une bataille de philosophies : Rigidité vs Liberté

Venant de l'univers Java / Spring Boot, Paul a souligné le choc culturel vécu lors de sa transition vers Python.

Java est le langage de l'industrialisation par excellence. Compilé, fortement typé, il est le berceau de concepts comme le Clean Code et le DDD (Domain-Driven Design). On y cherche la sécurité avant tout.

Python, à l'inverse, est interprété. Sa force réside dans sa rapidité d'exécution (au lancement) et surtout dans sa philosophie de liberté totale : le célèbre "Duck Typing" ("Si ça ressemble à un canard et que ça cancane comme un canard, alors c’est un canard.").

Cependant, cette liberté peut effrayer le développeur habitué à la rigueur du compilateur Java. C'est là qu'interviennent des outils modernes pour "industrialiser" Python.

Transposer les standards Java dans l'écosystème Python

Pour illustrer ses propos, Paul a présenté un projet de gestion de "Todo" (une application de Todo list) construit avec FastAPI, le framework Python qui monte. L'objectif ? Retrouver la robustesse de Spring Boot.

1. La gestion des dépendances : de Maven à UV

Oubliez le traditionnel venv ou les fichiers requirements.txt archaïques. Paul recommande UV (développé par Astral), un gestionnaire de paquets ultra-rapide qui apporte une structure proche de ce qu'on connaît avec Maven ou Gradle.

2. Qualité de code : recréer un compilateur

Puisque Python n'est pas compilé, comment éviter les erreurs de type au runtime ? La solution réside dans un triptyque d'outils :

• MyPy (en mode strict) : Pour forcer le typage et vérifier la cohérence avant l'exécution.
• Ruff : Un linter et formateur de code extrêmement véloce.
• Pre-commit : Pour garantir que personne ne pousse du code non conforme sur Git.

3. Architecture et Patterns : L'héritage Java

C'est ici que la présentation est devenue la plus technique. Paul a montré qu'il est tout à fait possible (et recommandé) d'utiliser des patterns "Java-esque" en Python pour maintenir un métier pur :

• Repository Pattern : Utiliser des interfaces (via les Protocols en Python) pour abstraire l'accès à la base de données.
• SQLAlchemy : L'équivalent d'Hibernate/JPA pour le mapping objet-relationnel.
• Unit of Work : Pour gérer les transactions de manière atomique, simulant le fameux @Transactional de Spring.

Le comparatif en un coup d'œil

Voici le tableau récapitulatif partagé lors de la session pour aider les développeurs à se repérer :

Aspect	Java / Spring Boot	Python / FastAPI
Compilateur / Typage	javac (natif, obligatoire)	mypy strict + Ruff
Dépendances & Build	Maven (pom.xml)	uv (pyproject.toml)
Interface	interface + implements	Protocol (duck typing)
Injection de dépendances	@Autowired (automatique)	Depends() (explicite)
Transaction	@Transactional	get_session + yield (try/except)
Validation DTO	Bean Validation (@NotNull)	Pydantic (Field)
Gestion d'erreur	@ControllerAdvice	@app.exception_handler

Mon avis sur cette conférence

Cette présentation était particulièrement rafraîchissante. Pour quelqu'un qui ne connaîtrait pas Python, elle permet de briser le mythe du "langage de script un peu brouillon".

Ce que je retiens, c'est que l'outil ne doit pas dicter l'architecture. Paul a prouvé qu'un développeur peut importer ses bonnes pratiques (Clean Architecture, tests unitaires avec Pytest) quel que soit l'écosystème. Cependant, il a aussi mis en garde contre l'anti-pattern majeur : essayer de forcer Python à devenir exactement du Java. Il faut savoir embrasser la légèreté de Python là où elle fait sens.

Pour les curieux : explorez le code

Pour ceux qui souhaitent comparer les implémentations de leurs propres yeux, Paul a mis à disposition les dépôts GitHub des deux versions du projet (Java et Python). C'est une ressource précieuse pour observer comment les concepts de Clean Architecture sont transposés d'un langage à l'autre.

Références et outils utiles

Pour aller plus loin et mettre en pratique les concepts abordés lors de cette présentation, voici les principales références citées :

• FastAPI : Framework web moderne et rapide (haute performance) pour construire des API avec Python.
• UV (Astral) : Un installateur et gestionnaire de paquets Python extrêmement rapide, écrit en Rust.
• SQLAlchemy : La boîte à outils SQL et le mapping objet-relationnel (ORM) de référence pour Python.
• Alembic : Outil de gestion des migrations de base de données pour SQLAlchemy.
• Pydantic : Bibliothèque de validation de données et de gestion de paramètres utilisant les annotations de type Python.
• Ruff : Linter et formateur de code Python tout-en-un, conçu pour la rapidité.

Conclusion

En fin de compte, que l'on code en Java ou en Python, les problématiques restent les mêmes : comment produire un code maintenable, testable et robuste ? La réponse ne se trouve pas dans le langage, mais dans la rigueur des outils de qualité et la compréhension profonde des frameworks utilisés.

Auteur : DIALLO Abdoul Aziz - Apprenti Etudiant - Master 2 Sciences Du Logiciel