APAndrea Pellizzari
Tutti i concetti
Concetto

Sviluppo web full-stack: Next.js, TypeScript, PHP, FastAPI

Il mio approccio al web in azienda è ostinatamente pragmatico: scelgo lo strumento giusto per il problema, non il contrario. Next.js + TypeScript è il mio default per le interfacce moderne — performante, deployabile su Vercel o Hostinger, ottimo per ecommerce headless e applicazioni client-rich. PHP resta vivo nei bridge verso il gestionale dove l'ambiente lo richiede e dove la velocità di iterazione conta. Python con FastAPI è la mia scelta per backend AI dove servono librerie ML/embedding native. SQL Server è il gestionale; PostgreSQL/Neon è la casa per dati nuovi che non devono pesare sul gestionale. Tutti questi linguaggi convivono nei miei progetti.

I progetti che seguono mostrano lo stack in azione: ecommerce B2B headless con product feed AI-generato, knowledge base FastAPI + sqlite-vec, ticket assistance con bridge PHP, porting di app PowerApps verso Next.js per i casi dove la complessità lo giustifica.

Case study correlati (12)

Domande ricorrenti

Perché Next.js è la mia scelta default per il web moderno?

Tre motivi: rendering ibrido server/client che si adatta a casi reali (catalogo statico, dashboard dinamica), ecosistema React enorme, deploy semplice. Ma soprattutto, in App Router moderno, posso scrivere componenti server-side che parlano direttamente con Mexal WebAPI o con il database, senza inventare un layer di API per ogni vista.

Quando uso PHP invece di Node.js?

Quando il bridge deve girare sull'infrastruttura Hostinger del cliente senza chiedere nuove macchine, quando il volume è basso e il provisioning di un container Node è uno spreco, quando un singolo file .php ben scritto risolve in un'ora un problema che con un servizio Node richiederebbe deploy pipeline e supervision. PHP non è morto — è onesto.

Quando FastAPI invece di Node.js?

Quando il backend deve fare AI/ML reali: Anthropic SDK in Python è leggermente più maturo, le librerie di embedding e ricerca vettoriale (sqlite-vec, FAISS) sono native, l'ingest di PDF/IDML/.docx ha tooling Python migliore. Per gli agenti tool-calling complessi e ingest pipeline scelgo FastAPI.

PostgreSQL o SQL Server per dati nuovi?

Se il dato deve convivere con il gestionale, SQL Server (è dove vive Mexal). Se il dato è 'nativo del web' (utenti, sessioni, log applicativi, contenuti dinamici), PostgreSQL via Neon è più ergonomico, ha branching gratuito per ambienti dev, costi prevedibili. Mai mischiare i due ruoli: quel modo di pensare è la radice di metà dei pasticci che ho dovuto sbrogliare.

Concetti correlati