T.04 / Technologie
Back-end
larch développe des back-ends en Python avec FastAPI. Tout le back-end de Hiki est en Python : un service FastAPI avec MongoDB en asynchrone, des scrapers aiohttp et le pipeline qui enrichit chaque titre de manga.
Apportez l’idée. Nous vous dirons comment nous la construirions et ce que cela demande.
01 / Réalisé avec Python et FastAPI
Le catalogue de Hiki ne vaut que par ses données. Le back-end Python les collecte, les nettoie et les sert.
Plateforme web / 2025
01
FastAPI avec MongoDB en asynchrone sert le catalogue. Des scrapers aiohttp le collectent chaque jour, et un pipeline d’enrichissement résout chaque titre dans quatre bases de données d’anime.
Plateforme web / 2025
Next.js · FastAPI · MongoDB · Google Cloud
02 / Service associé
Des plateformes rapides et robustes qui grandissent avec votre activité, pas contre elle.
Vous obtenez
Le back-end FastAPI de Hiki sert un catalogue que les lecteurs parcourent en plusieurs langues.
Pour Hiki, nous avons construit les deux services : le front-end Next.js, et le back-end FastAPI avec MongoDB en asynchrone.
Le back-end tourne sur Cloud Run. Cloud Scheduler lance les collectes quotidiennes, et Cloud Build déploie chaque push sur main.
03 / Python et FastAPI : notre usage
Les fiches des librairies sont confuses. Le back-end Python de Hiki les transforme en un catalogue que les lecteurs peuvent filtrer et parcourir.
Chaque jour, Google Cloud Scheduler lance les scrapers de Hiki. Ils sont construits avec aiohttp, avec limitation de débit et backoff exponentiel, et lisent les rayons de plusieurs librairies : noms, état du stock et images. La détection des changements signale les nouveautés et les titres de retour en stock, pour que les lecteurs ne ratent aucune mise à jour.
Un nom de produit brut venant d’une librairie est souvent confus et incohérent. Le pipeline d’enrichissement de Hiki orchestre plusieurs API pour retrouver le manga qui se cache derrière. AniList est la source principale pour les notes, les genres, les tags, le synopsis et la couverture. Shikimori traduit les titres des noms de produits écrits en cyrillique, et Jikan et Kitsu servent de secours pour les cas particuliers. Le pipeline génère des variantes de titres, gère les caractères cyrilliques comme latins et rattache même les noms les plus déformés à leur fiche manga de référence. Les librairies n’indiquent aucun genre : c’est donc cette étape qui rend Hiki filtrable. Les 21 genres et les plus de 100 tags selon lesquels les lecteurs filtrent viennent d’AniList.
L’API est en FastAPI, avec MongoDB en asynchrone via le pilote Motor. MongoDB stocke le catalogue sous forme de documents flexibles avec des index composés. Le front-end Next.js lit cette API et affiche le catalogue dans toutes les langues prises en charge.
Le back-end tourne sur Google Cloud Run, à côté du front-end, et Cloud Build le déploie à chaque push sur main. Cloud Armor le protège en amont, avec des restrictions géographiques et une liste blanche pour les robots d’indexation.
04 / Autres technologies
Le back-end FastAPI de Hiki alimente un front-end Next.js écrit en TypeScript. Découvrez ce que nous avons construit d’autre avec.
T.01 / Front-end
Le front-end du catalogue multilingue de Hiki et l’application web de Scout, tous deux sur Next.js 15 avec l’App Router.
Utilisé dans
T.03 / Langage
Le langage commun aux quatre produits, des front-ends web au serveur seo-mcp.
Utilisé dans
07 technologies
Sept technologies, chacune en service dans un produit que nous avons lancé.
Démarrer / Appel de 30 minutes
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