Assincronismo em Python - FastAPI

Este repositório contém estudos práticos sobre programação assíncrona em Python e uma aplicação FastAPI que demonstra conceitos de assincronismo aplicados em uma API REST com banco de dados.

📋 Índice

• Sobre o Projeto
• Estrutura do Projeto
• Estudos de Assincronismo
• Aplicação FastAPI
• Tecnologias Utilizadas
• Como Executar
• Endpoints da API

🎯 Sobre o Projeto

Este projeto foi desenvolvido para estudar e demonstrar os conceitos fundamentais de programação assíncrona em Python, explorando desde exemplos básicos até implementações práticas em aplicações web com FastAPI e integração com banco de dados.

📁 Estrutura do Projeto

📦 Assincronismo em Python - FastAPI
├── 📄 readme.md
├── 📂 src/                         # Aplicação FastAPI principal
│   ├── 📂 controllers/             # Camada de controle
│   ├── 📂 main/                    # Configuração principal e rotas
│   ├── 📂 models/                  # Modelos e configurações de banco
│   └── 📂 views/                   # Camada de apresentação
└── 📂 studies_assincronismo/       # Estudos de assincronismo
    ├── 📂 async_exemplo/           # Exemplos básicos de async/await
    ├── 📂 async_exemplo2/          # Requisições HTTP assíncronas
    ├── 📂 async_in_db/             # Exemplo de banco de dados assíncrono
    └── 📂 async_in_fastAPI/        # Comparação Flask vs FastAPI

📚 Estudos de Assincronismo

1. Exemplos Básicos (async_exemplo/)

📄 exemplo_01.py

• Demonstra a diferença entre execução síncrona e assíncrona
• Uso de asyncio.gather() para executar múltiplas tarefas concorrentemente
• Simulação de operações I/O com asyncio.sleep()

# Execução assíncrona de múltiplas tarefas
await asyncio.gather(
    say_hello("André"),
    say_hello("Melo")
)

2. Requisições HTTP Assíncronas (async_exemplo2/)

📄 exemplo_02.py

• Requisições HTTP assíncronas usando httpx
• Integração com API externa (PokeAPI)
• Comparação entre execução sequencial e paralela

# Requisições paralelas para melhor performance
await asyncio.gather(
    fetch_get(client, "ditto"),
    fetch_get(client, "charizard")
)

3. Banco de Dados Assíncrono (async_in_db/)

📄 run.py

• Implementação de queries assíncronas com SQLAlchemy
• Uso da biblioteca databases para operações assíncronas
• FastAPI com conexões de banco assíncronas

4. Comparação Flask vs FastAPI (async_in_fastAPI/)

📄 run_01.py - Flask (Síncrono)

• Exemplo de aplicação Flask com bloqueio (threading=False)
• Demonstra limitações de performance em aplicações síncronas

📄 run_02.py - FastAPI (Assíncrono)

• Implementação equivalente em FastAPI
• Demonstra como o assincronismo melhora a performance

🚀 Aplicação FastAPI

A aplicação principal (src/) segue uma arquitetura limpa com separação de responsabilidades:

Arquitetura

📂 src/
├── 📂 main/
│   ├── 📂 server/          # Configuração do servidor FastAPI
│   └── 📂 routes/          # Definição das rotas da API
├── 📂 controllers/         # Lógica de negócio
├── 📂 models/
│   ├── 📂 entities/        # Definição das entidades do banco
│   ├── 📂 repositories/    # Camada de acesso aos dados
│   └── 📂 settings/        # Configurações de banco de dados
└── 📂 views/              # Camada de apresentação

Características Principais

• ✅ Totalmente Assíncrona: Todas as operações são async/await
• ✅ Arquitetura Limpa: Separação clara de responsabilidades
• ✅ Gestão de Conexões: Conexão/desconexão automática do banco
• ✅ SQLAlchemy Core: Uso de queries assíncronas

🛠️ Tecnologias Utilizadas

Core

• Python 3.13
• FastAPI - Framework web assíncrono
• SQLAlchemy - ORM com suporte assíncrono
• Databases - Biblioteca para operações de banco assíncronas

Dependências Adicionais

• httpx - Cliente HTTP assíncrono
• uvicorn - Servidor ASGI
• python-dotenv - Gerenciamento de variáveis de ambiente
• sqlite - Banco de dados para desenvolvimento

Estudos

• asyncio - Biblioteca padrão para programação assíncrona
• Flask - Para comparação com FastAPI

⚙️ Como Executar

1. Crie um ambiente virtual

python3.13 -m venv venv

2. Ative o ambiente virtual

venv\Scripts\activate

3. instale as dependências

python -m pip install fastapi uvicorn sqlalchemy databases[sqlite] python-dotenv httpx

4. Configuração do Banco de Dados

# Criar o banco de dados SQLite
sqlite3 schema.db < script.sql

5. Configuração das Variáveis de Ambiente

Crie um arquivo .env na raiz do projeto:

DATABASE_URL=sqlite:///./schema.db

6. Executar a Aplicação Principal

fastapi dev src/main/server/server.py

7. Executar os Estudos

# Exemplo básico de assincronismo
python studies_assincronismo/async_exemplo/exemplo_01.py

# Requisições HTTP assíncronas
python studies_assincronismo/async_exemplo2/exemplo_02.py

# Banco de dados assíncrono
python studies_assincronismo/async_in_db/run.py

# FastAPI assíncrono
python studies_assincronismo/async_in_fastAPI/run_02.py

🌐 Endpoints da API

GET /pessoas

Retorna todas as pessoas cadastradas no banco de dados

Resposta de Sucesso (200):

{
    "type": "Pessoas",
    "count": 2,
    "atributes": [
        {
            "id": 1,
            "name": "André"
        },
        {
            "id": 2,
            "name": "Melo"
        }
    ]
}

Resposta de Erro (500):

{
    "error": "Pessoas não encontradas"
}

---

Autor: André Melo
Objetivo: Estudo prático de programação assíncrona em Python com FastAPI