O guia direto para quem programa e quer se tornar um profissional de confiança no time: escreva APIs FastAPI que não engasgam sob carga. Sem teoria acadêmica — só os erros que derrubam aplicações de verdade e como evitá-los antes do code review.
Quero escrever código que escala →
Você escreve o endpoint, conecta no banco, a API responde. Tudo certo — até o dia em que ela vai para produção e começa a engasgar com 50 usuários simultâneos.
Aí vem a pergunta do tech lead no chat: "por que essa rota está demorando 3 segundos?" — e você não sabe responder.
A maioria dos cursos ensina a fazer funcionar. Quase nenhum ensina a fazer funcionar sob carga. E é essa lacuna que separa quem precisa de babá no PR do profissional em quem o time confia as decisões que importam.
Esse é um exemplo real de dentro do e-book — exatamente no formato em que você vai encontrar cada capítulo: o código como quase todo mundo escreve, e o porquê de ele ser um problema.
# ERRADO: CPU-bound em async def monopoliza o event loop @app.post("/processar-imagem") async def processar_imagem_errado(dados: bytes): return transformacao_pesada(dados) # sem await: nenhuma outra requisição é atendida
Você sabia que essa linha simples pode estar causando o travamento e o restart da sua aplicação?
Enquanto essa função processa a imagem, o event loop fica bloqueado: nenhuma outra requisição é atendida, os health checks começam a falhar e o orquestrador reinicia o processo — bem na hora do pico. O livro mostra, lado a lado, a versão certa que resolve isso.
Quero aprender a corrigir isso →É um conjunto pequeno de decisões que cabem na cabeça — e que quase ninguém ensina de forma prática. Numa tarde de leitura, você vai entender:
O que o framework realmente entrega — e por que o número do benchmark não é o que você vê em produção.
Quando o async acelera, quando ele piora tudo, e como nunca mais travar o event loop sem perceber.
N+1 queries, índices faltando, ausência de cache — problemas que rendem ganhos de 10x a 100x quando corrigidos.
Drivers síncronos em rota async, dupla validação, response_model ausente, middleware lento. Cada um com a correção pronta.
Uvicorn, Gunicorn, workers, pooling, lifespan. A diferença entre fastapi dev e um deploy que não cai às 3 da manhã.
Estruturas de dados, GIL, generators — o que todo dev deveria saber e poucos sabem.
Profiling com as ferramentas certas e testes de carga com k6, para nunca mais otimizar no escuro.
Referências rápidas de otimização para consultar toda vez que for subir algo novo.
"Li numa tarde e no dia seguinte já achei um N+1 que estava derrubando nosso endpoint mais usado. Pagou-se na primeira semana."
"Finalmente entendi quando o async ajuda e quando atrapalha. O capítulo de workers sozinho já mudou nosso deploy."
"Direto ao ponto, sem encher linguiça. O formato errado/certo é o jeito que eu queria ter aprendido desde o começo."
Não. Você precisa saber programar em Python e ter visto FastAPI ou outro framework web. O resto o livro explica do zero.
Os conceitos de async, banco, cache, workers e profiling valem para qualquer stack. Os exemplos específicos são em FastAPI.
O oposto. Cada página parte de um problema real e termina em código que você aplica. Teoria só o suficiente para você entender o porquê.
Uma tarde para a primeira leitura. Depois ele vira consulta: você volta aos checklists sempre que for subir algo novo.
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