Desenvolvimento de back-end em Python: Um guia completo para iniciantes

A criação de aplicativos da Web robustos e eficientes é importante no mundo digital de hoje. O backend, geralmente chamado de "cérebro" de um aplicativo da Web, lida com a lógica, as interações do banco de dados e as configurações do servidor que mantêm tudo funcionando sem problemas.

O Python, conhecido por sua simplicidade e versatilidade, tornou-se uma linguagem de referência para o desenvolvimento de back-end. 

Neste tutorial, abordaremos os fundamentos do desenvolvimento de back-end em Python, desde a configuração do seu ambiente até a exploração de alguns tópicos avançados. Quer você seja um desenvolvedor iniciante ou experiente, este guia o ajudará a começar a trabalhar com o desenvolvimento de back-end em Python.

O que é desenvolvimento de back-end em Python?

O desenvolvimento de back-end em Python envolve a criação da lógica do lado do servidor que alimenta os aplicativos da Web. Isso inclui várias tarefas, como gerenciar bancos de dados, implementar APIs (interfaces de programação de aplicativos), lidar com autenticação e autorização e garantir uma comunicação eficaz entre o front-end (com o qual os usuários interagem) e o back-end (o servidor, o aplicativo e o banco de dados).

O backend é responsável pela funcionalidade principal do aplicativo, incluindo processamento de dados, lógica comercial e medidas de segurança. Ele cuida de tudo, desde a autenticação do usuário e a validação de dados até a integração de serviços de terceiros e a manutenção da integridade dos dados.

O Python é particularmente popular para o desenvolvimento de back-end devido à sua simplicidade e legibilidade e ao rico ecossistema de estruturas como Django e Flask. Essas estruturas ajudam em muitos processos de desenvolvimento de back-end, permitindo que os desenvolvedores criem aplicativos da Web robustos, dimensionáveis e seguros.

O desenvolvimento de back-end permite que os aplicativos da Web funcionem, proporcionando uma boa experiência aos usuários finais.

Tabela comparando o desenvolvimento de front-end com o de back-end

Por que escolher Python para o desenvolvimento de back-end?

A popularidade do Python no desenvolvimento de back-end é atribuída a vários fatores:

1. Versatilidade e facilidade de uso

A sintaxe simples e a legibilidade do Python fazem dele a escolha ideal para os desenvolvedores. Ele oferece suporte à programação orientada a objetos, o que ajuda a organizar e reutilizar o código. Com a extensa biblioteca padrão do Python e os pacotes de terceiros, você pode desenvolver e criar protótipos rapidamente.

2. Uma comunidade grande e ativa

O Python tem uma comunidade vasta e ativa que contribui para seu rico ecossistema de bibliotecas e estruturas. O suporte da comunidade significa que os desenvolvedores podem encontrar recursos, tutoriais e fóruns para ajudá-los a resolver problemas e aprender novas habilidades. O ambiente colaborativo também promove a melhoria contínua e a inovação.

3. Escalabilidade e desempenho

As estruturas Python, como Django e Flask, são conhecidas por sua escalabilidade e desempenho:

• Django: Conhecido por sua abordagem "batteries-included", o Django oferece recursos integrados como autenticação, ORM (Object-Relational Mapping) e interfaces de administração, o que o torna adequado para o desenvolvimento de aplicativos robustos e de grande escala.
• Flask: Em contrapartida, o Flask é leve e flexível, permitindo que os desenvolvedores criem aplicativos ou microsserviços menores e mais modulares. Essa flexibilidade permite que os desenvolvedores adaptem a arquitetura às necessidades específicas de seus projetos, seja uma API simples ou um aplicativo da Web complexo.

4. Integração e interoperabilidade

O Python é excelente na integração com outras tecnologias. Ele pode se conectar facilmente a vários bancos de dados (SQL e NoSQL), serviços de terceiros (como gateways de pagamento ou armazenamento em nuvem) e tecnologias de front-end (como React ou Angular), garantindo a comunicação em toda a pilha de aplicativos. 

A compatibilidade do Python com diferentes ambientes também simplifica a implantação, seja em plataformas de nuvem, contêineres ou servidores tradicionais.

5. Ciência de dados e recursos de machine learning

Python é a linguagem que você deve usar para ciência de dados e machine learning. Suas bibliotecas avançadas, como NumPy, Pandas, TensorFlow e scikit-learn, facilitam a integração de recursos avançados de análise e IA em seus sistemas de back-end. Isso é particularmente valioso para aplicativos que exigem processamento e análise de dados.

Se você é novo no Python ou está procurando aprofundar suas habilidades, a DataCamp oferece uma variedade de cursos que podem ajudá-lo a começar e a avançar em seu conhecimento de back-end do Python.

Principais estruturas de back-end Python

O Python oferece várias estruturas para desenvolvimento de back-end, cada uma com pontos fortes e casos de uso. Compreender os recursos e os benefícios dessas estruturas ajudará você a escolher a ferramenta certa para o seu projeto.

Django

O Django é uma estrutura da Web de alto nível que incentiva o desenvolvimento rápido e o design limpo e pragmático. É uma estrutura "completa" que vem com muitos recursos integrados, o que a torna uma excelente opção para aplicativos de grande escala.

Recursos:

• Autenticação incorporada: O Django oferece recursos robustos de autenticação prontos para uso, incluindo gerenciamento de usuários e permissões.
• Mapeamento Objeto-Relacional (ORM): O ORM do Django permite que você interaja com bancos de dados usando código Python em vez de SQL, simplificando o gerenciamento de bancos de dados.
• Interface de administração: As interfaces de administração geradas automaticamente permitem o gerenciamento rápido dos dados do aplicativo.
• Segurança: O Django inclui muitos recursos de segurança, como proteção contra injeção de SQL, script entre sites e falsificação de solicitação entre sites.

Ideal para: Projetos grandes e complexos em que o desenvolvimento rápido, a escalabilidade e os recursos incorporados, como autenticação e painéis de administração, são importantes. A adesão do Django ao princípio DRY (Don't Repeat Yourself, não se repita) também reduz o código redundante, facilitando a manutenção.

Frasco

O Flask é uma microestrutura que oferece mais flexibilidade do que o Django. Ele é minimalista e dá aos desenvolvedores a liberdade de escolher os componentes necessários, permitindo uma abordagem mais personalizada para a criação de aplicativos.

Recursos:

• Núcleo minimalista: O Flask fornece apenas o essencial, como roteamento e tratamento de solicitações, deixando a cargo do desenvolvedor a escolha de ferramentas e bibliotecas adicionais.
• Arquitetura flexível: Sua simplicidade e natureza não opinativa permitem maior controle sobre a estrutura e as dependências do aplicativo.
• Extensível: O Flask pode ser facilmente estendido com várias bibliotecas para adicionar funcionalidades conforme necessário.

Ideal para: Projetos de pequeno e médio porte, APIs, microsserviços e desenvolvedores que preferem ter mais controle sobre a arquitetura do aplicativo. A simplicidade e a facilidade de uso do Flask fazem dele uma escolha popular para desenvolvedores que desejam criar aplicativos enxutos e eficientes sem a sobrecarga de uma estrutura maior.

FastAPI

FastAPI é uma estrutura da Web moderna e de alto desempenho projetada para criar APIs de forma rápida e eficiente. Ele aproveita as dicas de tipo padrão do Python para validação e serialização automáticas, o que o torna poderoso e fácil de usar.

Recursos:

• Desempenho: FastAPI é uma das estruturas Python mais rápidas, graças à sua programação assíncrona e validação automática.
• Documentação automática: O FastAPI gera automaticamente a documentação da OpenAPI e do esquema JSON, o que é inestimável para os desenvolvedores com APIs complexas.
• Tipo de segurança: Usando as dicas de tipo do Python, a FastAPI oferece melhor verificação de erros e qualidade de código.

Ideal para: Projetos focados na criação de APIs de alto desempenho, especialmente aqueles que exigem tempos de resposta rápidos e tratamento eficiente de tarefas assíncronas. O FastAPI também é adequado para aplicativos que precisam de documentação abrangente da API.

Pirâmide

O Pyramid é uma estrutura da Web versátil e dimensionável que pode lidar com tudo, desde pequenos aplicativos até sistemas grandes e complexos. Ele é conhecido por sua flexibilidade, permitindo que os desenvolvedores escolham os componentes necessários sem impor uma maneira específica de fazer as coisas.

Recursos:

• Flexibilidade: O Pyramid é altamente configurável, permitindo que os desenvolvedores estruturem seus aplicativos da maneira que desejarem. Ele suporta tanto projetos pequenos e simples quanto sistemas grandes e sofisticados.
• Escalabilidade: O Pyramid é adequado para projetos de qualquer tamanho, desde aplicativos de arquivo único até implementações de nível empresarial.
• Segurança: Assim como o Django, o Pyramid inclui recursos de segurança robustos, como proteção contra vulnerabilidades comuns da Web.

Ideal para: Desenvolvedores que desejam uma abordagem equilibrada entre a natureza de recursos completos do Django e o minimalismo do Flask. O Pyramid é ideal para quem precisa de uma estrutura que possa crescer com o projeto, adaptando-se à complexidade e à escala crescentes.

Tabela de comparação de estruturas de back-end Python

Criando um back-end Python: Um guia passo a passo

Nesta seção, examinaremos passo a passo o processo de criação de um backend Python. O objetivo deste guia é dar a você uma noção das etapas envolvidas na criação de um backend com Python.

1. Configuração do ambiente de desenvolvimento

Para começar, você precisa de um editor de código confiável ou de um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE), como PyCharm, VS Code ou Sublime Text. 

A configuração de ambientes virtuais usando ferramentas como venv é necessária para gerenciar dependências e manter um espaço de trabalho limpo.

Veja como você pode configurar um ambiente virtual:

python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate

Você pode desativar o ambiente posteriormente executando deactivate.

Para saber mais sobre como configurar seu ambiente de desenvolvimento e outras ferramentas essenciais, considere explorar o curso Introduction to Python da DataCamp.

2. Escolha de uma estrutura (Django ou Flask)

Mencionamos o Django e o Flask, seus recursos e quando você deve usá-los. Para este exemplo, usaremos o Django. Primeiro, instale o Django usando o pip:

pip install django

Crie um novo projeto Django e navegue até o diretório do projeto:

django-admin startproject myproject
cd myproject

3. Crie e configure seu projeto

Defina a estrutura inicial do projeto e configure as definições, incluindo conexões de banco de dados e manipulação de arquivos estáticos.

python manage.py startapp myapp

Você também precisará configurar o site settings.py para definir o banco de dados, o fuso horário, os arquivos estáticos e outras configurações específicas do projeto.

4. Instalando as bibliotecas essenciais do Python

O ecossistema do Python oferece bibliotecas para diversas necessidades de desenvolvimento de back-end. Dependendo do seu projeto, você pode precisar de bibliotecas para lidar com tarefas específicas.

• Estrutura REST do Django: Para criar APIs no Django.
• PostgreSQL: Como um banco de dados (via psycopg2).
• Aipo ou RQ: Para gerenciamento de tarefas assíncronas.
• Asyncio: Para que você possa programar de forma assíncrona em Python.

Para o nosso exemplo, instalaremos a estrutura Django REST:

pip install djangorestframework

Adicione rest_framework ao seu INSTALLED_APPS nas configurações do Django.

5. Projetando o esquema do banco de dados

O projeto de um esquema de banco de dados robusto é necessário para garantir o desempenho e a escalabilidade. Isso envolve a definição de tabelas, campos, relacionamentos e restrições para garantir a integridade dos dados e a eficiência das consultas.

Como exemplo, veja como você pode definir seus modelos de banco de dados em models.py:

from django.db import models

class Employee(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    age = models.IntegerField()
    department = models.CharField(max_length=100)

Depois de criar os modelos, é assim que você executaria as migrações para criar o esquema do banco de dados:

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

6. Implementação da funcionalidade principal

Em seguida, você precisará codificar a lógica de negócios, o processamento de dados e outras funções essenciais do seu aplicativo. Desenvolva a lógica comercial, incluindo exibições e serializadores para pontos de extremidade da API. No Django, você pode usar exibições baseadas em classe e serializadores para lidar com a transformação de dados.

Aqui está um exemplo básico de uma exibição do Django que retorna uma lista de todos os funcionários do banco de dados:

# views.py
from django.http import JsonResponse
from .models import Employee

def employee_list(request):
    employees = Employee.objects.all().values('name', 'age', 'department')
    return JsonResponse(list(employees), safe=False)

Essa visualização recupera todos os objetos Employee do banco de dados, seleciona os campos name, age e department e os retorna como uma resposta JSON.

Para manter a qualidade e a legibilidade do código, siga as práticas recomendadas em padrões de codificação e padrões de design.

7. Manipulação de autenticação e autorização

A implementação de autenticação e autorização seguras é vital para proteger os dados do usuário e garantir que somente usuários autorizados possam acessar determinados recursos ou dados. O Django tem um sistema de autenticação integrado, enquanto o Flask oferece extensões como Flask-Login e Flask-Security.

Aqui está um exemplo básico de uso do sistema de autenticação integrado do Django para proteger uma exibição que somente usuários conectados podem acessar:

# views.py
from django.contrib.auth.decorators import login_required
from django.http import HttpResponse

@login_required
def dashboard(request):
    return HttpResponse("Welcome to your dashboard!")

Essa visualização usa o decorador @login_required para garantir que somente usuários autenticados possam acessar a visualização dashboard. Se um usuário não estiver conectado, ele será redirecionado para a página de login.

8. Desenvolvimento e documentação de APIs

O desenvolvimento de APIs restful ou pontos de extremidade graphQL permite uma comunicação eficiente entre o front e o back-end. 

A documentação adequada usando ferramentas como o PostMan garante que suas APIs sejam compreensíveis e acessíveis. A documentação das APIs também ajuda outros desenvolvedores e usuários a entender como interagir com o seu aplicativo.

Use a estrutura Django REST para criar e documentar APIs. Defina seus serializadores e exibições para lidar com a serialização e a desserialização de dados.

Aqui está um exemplo simples que usa a estrutura REST do Django para criar um endpoint de API básico que retorna dados de funcionários:

# serializers.py
from rest_framework import serializers
from .models import Employee
class EmployeeSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = Employee
        fields = ['name', 'age', 'department']

# views.py
from rest_framework.response import Response
from rest_framework.decorators import api_view
from .models import Employee
from .serializers import EmployeeSerializer

@api_view(['GET'])
def api_employee_list(request):
    employees = Employee.objects.all()
    serializer = EmployeeSerializer(employees, many=True)
    return Response(serializer.data)

Este exemplo inclui um serializer para converter o modelo Employee em formato JSON e uma exibição de API que retorna uma lista de todos os funcionários. O decorador @api_view especifica que essa visualização só lida com solicitações GET.

9. Testando seu aplicativo

O teste é uma parte essencial do processo de desenvolvimento. Use testes unitários, de integração e de ponta a ponta para garantir que seu aplicativo funcione corretamente. A estrutura unittest do Python e as ferramentas de teste integradas do Django fornecem um ambiente de teste abrangente.

Escreva testes usando a estrutura de testes do Django. Certifique-se de que você cobre testes unitários, de integração e de ponta a ponta.

Este é um exemplo de um teste de unidade:

from django.test import TestCase
from .models import Employee

class EmployeeTestCase(TestCase):
    def setUp(self):
        Employee.objects.create(name="John Doe", age=30, department="HR")
    def test_employee_creation(self):
        john = Employee.objects.get(name="John Doe")
        self.assertEqual(john.age, 30)

10. Implementação do aplicativo

A implantação do seu aplicativo envolve a instalação de um servidor, a configuração de um domínio e a garantia de que ele seja seguro e dimensionável. 

AWS, Heroku e DigitalOcean são hosts populares de aplicativos Python. Ferramentas de implantação como Docker e Kubernetes também podem ser usadas para conteinerização e orquestração.

Para que você possa aprender mais, o programa de carreira DataCamp Python Developer oferece insights detalhados sobre essas etapas.

Tópicos avançados em desenvolvimento de back-end em Python

À medida que avança no desenvolvimento de back-end em Python, você encontrará tópicos mais avançados que podem ajudá-lo a otimizar seus aplicativos e adicionar recursos complexos. Estes são alguns exemplos:

Programação assíncrona

A programação assíncrona em Python permite que você escreva código sem bloqueio. Isso é particularmente útil para tarefas vinculadas a E/S, como solicitações de rede, operações de arquivo ou interações de banco de dados. Ele pode melhorar significativamente o desempenho e a capacidade de resposta de seus aplicativos.

• Asyncio: A biblioteca asyncio integrada do Python fornece a base para você escrever código assíncrono. Ele permite que você use as palavras-chave async e await para definir funções assíncronas, possibilitando a simultaneidade em seus aplicativos.
• FastAPI: Como mencionado anteriormente, o FastAPI aproveita os recursos assíncronos do Python, tornando-o a escolha ideal para a criação de APIs de alto desempenho.

Otimização do desempenho

A otimização do desempenho do backend é necessária para que os aplicativos sejam executados sem problemas, mesmo sob carga pesada. Isso envolve melhorar a eficiência do seu código, otimizar as consultas ao banco de dados e ajustar as configurações do servidor.

• Barra de ferramentas de depuração do Django: Essa ferramenta ajuda você a analisar e depurar seus aplicativos Django, fornecendo insights sobre consultas SQL, tempos de renderização de modelos e muito mais. É de grande valia para identificar gargalos em seu aplicativo.
• Flask-Debug: Semelhante à barra de ferramentas de depuração do Django, o Flask-Debug fornece ferramentas de depuração e monitoramento de desempenho para aplicativos Flask, ajudando você a identificar as áreas que precisam de otimização.

Dicas adicionais:

• Cache: Implemente estratégias de cache usando ferramentas como Redis ou Memcached para reduzir a carga no seu banco de dados e acelerar os tempos de resposta.
• Otimização de consultas: Use a indexação do banco de dados e as consultas SQL otimizadas para reduzir o tempo necessário para recuperar dados.

Manuseio de dados em tempo real

O tratamento eficaz de dados em tempo real é essencial para aplicativos que exigem atualizações em tempo real, como sistemas de bate-papo, painéis de controle ao vivo e ferramentas de colaboração.

• Protocolo WebSocket: Os WebSockets fornecem um canal de comunicação full-duplex em uma única conexão TCP, permitindo a transmissão de dados em tempo real entre o cliente e o servidor. Isso é especialmente útil para aplicativos que exigem fluxo contínuo de dados.
• Django Channels: Os canais do Django estendem os recursos do Django para lidar com WebSockets e outros protocolos assíncronos. Isso permite que você crie recursos em tempo real, como notificações, atualizações ao vivo e funcionalidade de bate-papo no seu aplicativo Django.

Desafios comuns e práticas recomendadas

O desenvolvimento de back-end vem com seu próprio conjunto de desafios. Aqui estão alguns problemas comuns e as práticas recomendadas para superá-los:

1. Depuração e tratamento de erros

A depuração e o tratamento de erros são aspectos cruciais do desenvolvimento de back-end. O gerenciamento adequado de erros e exceções garante que o seu aplicativo possa lidar com situações inesperadas de forma elegante, sem travar.

• Registro em log: Implemente um registro abrangente para capturar informações sobre o comportamento do aplicativo em tempo de execução. Ferramentas como o módulo logging integrado do Python e serviços como Sentry ou Loggly podem ajudar você a monitorar e diagnosticar problemas na produção.
• Tratamento de erros: Tanto o Django quanto o Flask fornecem mecanismos internos para o tratamento de erros. Certifique-se de que você lida com exceções de forma eficaz para fornecer mensagens de erro significativas e evitar a exposição de informações confidenciais.

Práticas recomendadas:

• Use blocos try-except para capturar e tratar exceções com elegância.
• Registre os erros com detalhes suficientes para ajudar na depuração, mas evite registrar informações confidenciais.
• Configure o registro centralizado para ambientes de produção para monitorar e analisar os registros em vários servidores.

2. Segurança

A segurança é fundamental no desenvolvimento de back-end. Um backend comprometido pode levar a violações de dados, acesso não autorizado e consequências graves. Seguir as práticas recomendadas de segurança ajuda a proteger seu aplicativo e seus usuários.

• HTTPS: Sempre use HTTPS para criptografar os dados transmitidos entre o cliente e o servidor, protegendo-os contra ataques do tipo man-in-the-middle.
• Autenticação segura: Implemente mecanismos de autenticação robustos. Use bibliotecas como o sistema de autenticação integrado do Django ou o Flask-Security para o gerenciamento seguro de usuários. Considere o uso de autenticação multifator (MFA) para aumentar a segurança.
• Proteção contra vulnerabilidades comuns: Proteja seu aplicativo contra vulnerabilidades comuns, como injeção de SQL, XSS (cross-site scripting) e CSRF (cross-site request forgery).

Práticas recomendadas:

• Atualize regularmente as dependências para corrigir as vulnerabilidades de segurança.
• Use cabeçalhos de segurança como Content Security Policy (CSP) e HTTP Strict Transport Security (HSTS).
• Realize auditorias de segurança regulares e testes de penetração para identificar e corrigir vulnerabilidades.

3. Escalabilidade e manutenção

À medida que seu aplicativo cresce, a escalabilidade e a manutenção tornam-se preocupações essenciais. Projetar seu aplicativo para escalonar com eficiência garante que ele possa lidar com o aumento do tráfego e das cargas de dados sem prejudicar o desempenho.

• Cache: Implemente mecanismos de cache para reduzir a carga no seu banco de dados e acelerar os tempos de resposta. Conforme mencionado, ferramentas como Redis ou Memcached podem armazenar dados acessados com frequência na memória, reduzindo a necessidade de consultas repetidas ao banco de dados.
• Balanceamento de carga: Distribua o tráfego de entrada entre vários servidores para evitar que um único servidor se torne um gargalo. Os balanceadores de carga também podem fornecer recursos de failover, melhorando a confiabilidade do seu aplicativo.
• Otimização do banco de dados: Otimize as consultas ao banco de dados e as estratégias de indexação para melhorar o desempenho. Use sharding de banco de dados, replicação e pooling de conexões para lidar com grandes volumes de dados.
• Manutenção regular: Atualize suas dependências, refatore seu código e limpe regularmente os recursos não utilizados. Isso mantém a base de código limpa, reduz o débito técnico e garante que o aplicativo permaneça eficiente e seguro.

Práticas recomendadas:

• Use o controle de versão (por exemplo, Git) para gerenciar alterações e facilitar a colaboração.
• Implemente pipelines de integração e implantação contínuas(CI/CD) para automatizar os testes e a implantação.
• Documente o código e a arquitetura para facilitar a manutenção e a extensão do aplicativo para futuros desenvolvedores.

Conclusão

Neste guia, abordamos os fundamentos do desenvolvimento de back-end em Python, desde a configuração do seu ambiente de desenvolvimento até a exploração de tópicos avançados, como programação assíncrona e manipulação de dados em tempo real. 

A versatilidade do Python, a facilidade de uso e o suporte robusto da comunidade fazem dele uma excelente opção para o desenvolvimento de back-end. Você pode criar aplicativos da Web eficientes, dimensionáveis e passíveis de manutenção com as estruturas, bibliotecas e práticas recomendadas essenciais.

Para o aprendizado contínuo, a DataCamp oferece uma série de recursos para ajudar você a aprimorar suas habilidades:

• Introdução ao Python - Um ótimo ponto de partida para você construir uma base sólida em Python.
• Programa de habilidades de programação Python - Aprofunde-se na programação Python e aprimore suas habilidades.
• Programa Python Developer Career Track - Prepare-se para uma carreira em programação Python com este programa abrangente.

Esses recursos o ajudarão a continuar crescendo como desenvolvedor, garantindo que você permaneça à frente no desenvolvimento de back-end do Python.