Formação FastAPI

APIs, HTTP e FastAPI

O que é uma API, verbos HTTP, status codes, instalação e primeiro endpoint

Primeiro projeto do zero

Estrutura de projeto, rotas GET/POST, testando com Swagger UI e Insomnia

CRUD com Pydantic

Schemas, validação de dados, tipagem, BaseModel, request body e responses

CRUD completo em memória

API funcional sem banco, lista em memória, validações Pydantic, erros HTTP

Persistência com SQLite

SQLAlchemy, sessões, modelos ORM, criar tabelas, conectar ao banco

CRUD com banco real

Migrar o projeto da aula 4 para SQLite, dependency injection, session no request

Autenticação com JWT

Hashing de senha, Bearer token, geração e validação de JWT, rotas protegidas

Desafio final: sistema completo

Projeto integrado com CRUD + SQLite + autenticação — revisão geral do nível

PostgreSQL + relações

Migrar de SQLite para Postgres, relacionamentos 1:N e N:N com SQLAlchemy, joins

Modelagem relacional real

Projeto com 3+ entidades relacionadas, eager/lazy loading, respostas aninhadas

Migrações com Alembic

Versionamento de schema, autogenerate, upgrade/downgrade, workflow de migrations

Evoluindo o banco sem perder dados

Alterar colunas, adicionar tabelas, rollback, boas práticas de migrations em equipe

Docker e variáveis de ambiente

Dockerfile, docker-compose com Postgres, .env, separar ambientes dev/prod

Containerizando a API

Subir API + Postgres via compose, rodar migrations no start, testar container local

Testes com Pytest

TestClient, fixtures, banco de teste isolado, testar rotas autenticadas, cobertura

Desafio final: API containerizada

Projeto rodando em Docker, com Postgres, Alembic e suite de testes — pronto para subir

Background tasks e filas

BackgroundTasks, introdução ao Celery + Redis, quando usar cada abordagem

Processamento assíncrono

Envio de e-mail pós-cadastro, notificações em background, monitorar tasks com Flower

Cache, rate limiting e middleware

Redis como cache, limitar requisições por IP, middlewares customizados, logs estruturados

Protegendo e otimizando a API

Implementar cache em endpoints críticos, throttling, logs de acesso por usuário

CI/CD com GitHub Actions

Pipeline de testes automáticos, build da imagem Docker, deploy automatizado ao fazer push

Pipeline funcionando

Configurar o workflow no repositório, rodar testes no CI, deploy na Render ou Railway

Observabilidade e monitoramento

Health checks, Sentry para erros, Prometheus + Grafana, alertas em produção

Desafio final: deploy real

API em produção na nuvem — CI/CD ativo, monitoramento configurado, URL pública funcionando