API Star é um framework de APIs Web feito para Python 3. Esse framework tem chamado atenção da comunidade por conta de seu criador: Tom Christie, o mesmo que criou o Django REST Framework (DRF). Documentação interativa sincronizada com o código e um sistema de tipos correspondente ao JSON Schema são algumas das principais funcionalidades desse framework.

Nesse tutorial irei abordar os principais conceitos relacionados ao API Star: injeção de dependência por meio de função, mapeamento de tipos com JSON Schema, testes e mocks para a API. Todos esses conceitos serão abordados durante o processo de transformação de  uma API de um todo list escrita em DRF para uma API Star.

Outline:

1. Hello World


2. Documentação Interativa


3. Injeção de Dependências em Funções


4. Sistema de Tipos


5. Testes


6. Mock


7. API Realtime
   

Duração: 4h
Nível: Intermediário
Material necessário para o tutorial: computador com Python 3 e Git instalados

Mais de 80% das pessoas que têm acesso à internet no Brasil se conectam através de smartphones. Por isso, temos uma demanda crescente por sites que se pareçam com apps: devem ser simples, rápidos e responsivos para diferentes devices. Falando em responsividade e rapidez, pensamos logo em Single Page Applications (SPA), certo? Mas será que a sua aplicação web precisa, necessariamente, ser um SPA? Quais as vantagens e desvantagens de um Multi Page Application (MPA)? Como fica a arquitetura de uma aplicação Django para cada abordagem?

Essa palestra irá abordar a definição de SPA e MPA, mostrando através de exemplos as principais diferenças entre as duas abordagens, tanto com relação à arquitetura como com relação à experiência do usuário final. Também serão mostrados os prós e contras, bem como soluções para as desvantagens de cada abordagem. Finalmente, serão discutidos quais os requisitos que a aplicação deve ter para ser MPA ou SPA.

Você já parou pra pensar quantos relacionamentos você tem na sua vida virtual? Cada amigo no Facebook, cada página curtida, cada conexão no Linkedin ou cada perfil seguido no Twitter. Só no Brasil, temos 160 milhões de usuários do Facebook. Como representar e manipular todas essas relações? Graph Databases são banco de dados que usam estruturas de grafos (vértices e arestas) para representar e armazenar dados de forma semântica.

A palestra será iniciada com a problematização da representação de relacionamentos em Bancos de Dados Relacionais e com a apresentação de uma solução mais amigável usando Grafos. Será abordada a definição de Graph Database, suas vantagens e desvantagens, comparação de algumas ferramentas disponíveis (Neo4J, OrientDB e ArangoDB) e a aplicação de tais ferramentas em Python.

Você já parou pra pensar quantos relacionamentos você tem na sua vida virtual? Cada amigo no Facebook, cada página curtida, cada conexão no Linkedin ou cada perfil seguido no Twitter. Só no Brasil, temos 160 milhões de usuários do Facebook. Como representar e manipular todas essas relações? Graph Databases são banco de dados que usam estruturas de grafos (vértices e arestas) para representar e armazenar dados de forma semântica.

A palestra será iniciada com a problematização da representação de relacionamentos em Bancos de Dados Relacionais e com a apresentação de uma solução mais amigável usando Grafos. Será abordada a definição de Graph Database, suas vantagens e desvantagens, comparação de algumas ferramentas disponíveis (Neo4J, OrientDB e ArangoDB) e a aplicação de tais ferramentas em Python.