Duração: 3h30 (210 minutos) Data: 23/10/2025, 09:00–12:30 Local: Impacta - Sala 206

• Testar todas as etapas do tutorial
• Verificar se as dependências estão atualizadas
• Revisar este documento

• Chegar na sala e testar equipamento
• Testar projetor/tela
• Testar conexão com internet
• Abrir todos os terminais e abas necessárias
• Colocar fonte grande no terminal (legibilidade)
• Desligar notificações do sistema

1. Terminal para rodar fastapi
2. Navegador com abas:
   • http://localhost:8000/docs (Swagger)
   • http://localhost:8000/redoc
   • https://fastapi.tiangolo.com (documentação oficial)
3. Editor de código com o projeto aberto

Objetivos:

• Apresentar-se brevemente
• Nivelar expectativas
• Fazer participantes se sentirem à vontade

Roteiro:

1. Apresentação pessoal (2 min)

   • Seu nome e experiência com Python/FastAPI
   • Por que você gosta de FastAPI

2. Visão geral do tutorial (3 min)

   • "Vamos construir APIs do zero"
   • "Foco 100% prático"
   • "Vocês vão sair daqui com uma API funcionando"

3. Verificar pré-requisitos (5 min)

   • Perguntar: "Quem já programa em Python?"
   • Perguntar: "Quem já trabalhou com APIs?"
   • Ajudar quem precisar instalar uv

Frase de abertura sugerida:

"Bom dia! Eu sou o Felipe e nas próximas 3h30 vamos aprender a criar APIs com FastAPI. A ideia é ser bem prático - você vai codar comigo, testar, quebrar, consertar. No final, vocês vão ter uma API completa rodando na máquina de vocês!"

Objetivos:

• Contextualizar o que é API
• Explicar por que FastAPI

Tópicos:

1. O que é uma API? (3 min)

   • "Forma de programas conversarem"
   • Analogia: "Como um garçom entre você e a cozinha"
   • Exemplo real: app de clima consultando API de meteorologia

2. O que é REST? (2 min)

   • Usa HTTP (como sites)
   • Métodos: GET (ler), POST (criar), PUT (atualizar), DELETE (remover)
   • Retorna JSON (formato de dados)

3. Por que FastAPI? (5 min)

   • Rápido (performance)
   • Fácil de aprender
   • Validação automática
   • Documentação automática (esse é o GRANDE diferencial!)
   • Usado por empresas reais (Microsoft, Uber, Netflix)

Slides/Demo:

• Mostrar exemplo de JSON no navegador
• Mostrar rapidamente como é a doc automática

Objetivos:

• Todo mundo com ambiente funcionando
• Instalar dependências

Roteiro:

1. Instalar uv (se necessário) (5 min)

   # macOS/Linux
   curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
   
   # Windows
   powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

   • Compartilhar o comando no chat/slides
   • Circular pela sala ajudando

2. Clonar/baixar o repositório (3 min)

   git clone <url-do-repositorio>
   # OU baixar o ZIP e extrair

   • Fornecer a URL do repositório

3. Entrar na pasta do projeto (1 min)

   cd tutorial-fast-api

4. Instalar dependências com uv sync (6 min)

   uv sync

   • Isso cria o ambiente virtual E instala as dependências automaticamente
   • Não precisa ativar manualmente, use uv run para executar comandos

Dica: Enquanto instala, explicar:

• uv: gerenciador de pacotes Python moderno e rápido
• uv sync: cria ambiente virtual + instala dependências do pyproject.toml
• FastAPI já vem instalado com todas as dependências necessárias

Objetivos:

• Primeira API funcionando
• Entender o básico
• Ver documentação automática

Roteiro:

1. Criar arquivo main.py (5 min)

   • Codar junto, linha por linha
   • Explicar cada linha

   from fastapi import FastAPI
   
   app = FastAPI()
   
   @app.get("/")
   def raiz():
       return {"mensagem": "Olá Python Brasil!"}

2. Rodar servidor (3 min)

   uv run fastapi dev 01-hello-world/main.py

   • Explicar cada parte do comando:
     • uv run: executa usando o ambiente virtual do projeto
     • fastapi dev: comando do FastAPI CLI para desenvolvimento
     • 01-hello-world/main.py: arquivo da aplicação
     • Modo dev já inclui auto-reload automático

3. Testar no navegador (2 min)

   • Abrir http://localhost:8000
   • Mostrar o JSON retornado

4. MOMENTO WOW: Documentação automática (10 min)

   • Abrir http://localhost:8000/docs
   • Explorar a interface
   • Testar a rota pelo Swagger
   • Mostrar http://localhost:8000/redoc também
   • Enfatizar: "Não escrevemos NADA de documentação!"

Checkpoint: Perguntar se todos conseguiram ver a resposta no navegador

Objetivos:

• Múltiplas rotas
• Path parameters
• Query parameters

Roteiro:

1. Criar lista de livros (3 min)

   • Explicar que é simulação de banco de dados

2. Rota para listar todos (3 min)

   @app.get("/livros")
   def listar_livros():
       return livros

3. Path parameter (7 min)

   @app.get("/livros/{livro_id}")
   def obter_livro(livro_id: int):
       ...

   • Enfatizar a tipagem (: int)
   • Testar com ID válido
   • Mostrar validação: testar com /livros/abc
   • "Olha o erro que o FastAPI dá automaticamente!"

4. Query parameter (7 min)

   @app.get("/livros/buscar")
   def buscar(q: str):
       ...

   • Explicar diferença entre path e query
   • Testar: /livros/buscar?q=python

Exercício rápido (se der tempo):

• "Criem uma rota que retorna o livro mais recente"

• Ir ao banheiro
• Beber água
• Ajudar quem ficou para trás

Durante a pausa: Preparar código da próxima etapa

Objetivos:

• Receber dados do cliente
• Introduzir Pydantic
• CRUD completo

Roteiro:

1. Introduzir Pydantic (5 min)

   from pydantic import BaseModel
   
   class Tarefa(BaseModel):
       titulo: str
       descricao: str
       concluida: bool = False

   • "Pydantic define a estrutura dos dados"
   • "FastAPI valida automaticamente!"

2. Rota POST (8 min)

   @app.post("/tarefas")
   def criar_tarefa(tarefa: Tarefa):
       ...

   • Criar tarefa pelo /docs
   • Mostrar validação automática

3. PUT e DELETE (7 min)

   • Implementar rapidamente
   • Focar em mostrar funcionando

Momento importante:

• "Vejam: não escrevemos nenhum código de validação!"
• "FastAPI + Pydantic fazem tudo por nós"

Objetivos:

• Validações avançadas
• Field()
• Validadores customizados

Roteiro:

1. Field() com restrições (8 min)

   nome: str = Field(min_length=2, max_length=100)
   idade: int = Field(ge=18, le=120)

   • Mostrar cada tipo de validação
   • Testar valores inválidos

2. EmailStr (3 min)

   from pydantic import EmailStr
   email: EmailStr

   • Testar email inválido

3. Validador customizado (9 min)

   @field_validator('nome')
   @classmethod
   def nome_sem_numeros(cls, valor):
       if any(char.isdigit() for char in valor):
           raise ValueError('Nome não pode ter números')
       return valor

   • Testar validação

Enfatizar:

• "Com Pydantic, seus dados chegam sempre válidos"
• "Menos bugs em produção!"

Objetivos:

• Separar código em arquivos
• APIRouter
• Estrutura profissional

Roteiro:

1. Problema de ter tudo em um arquivo (3 min)

   • "Imagina 50 rotas no mesmo arquivo"
   • "Difícil de manter"

2. Criar models.py (5 min)

   • Mover modelos Pydantic

3. Criar routers.py (7 min)

   • Explicar APIRouter

   router = APIRouter(prefix="/livros", tags=["livros"])

   • Criar algumas rotas

4. Incluir no main.py (5 min)

   app.include_router(router_livros)

   • Mostrar que funciona igual
   • Mostrar tags na documentação

Checkpoint:

• "Agora vocês sabem estruturar uma API de verdade!"

Objetivos:

• Consolidar aprendizado
• Inspirar a continuar

Roteiro:

1. Revisão do que foi visto (5 min)

   • GET, POST, PUT, DELETE ✅
   • Pydantic e validação ✅
   • Documentação automática ✅
   • Organização de código ✅

2. Próximos passos (5 min)

   • Banco de dados (SQLAlchemy)
   • Autenticação (OAuth2, JWT)
   • Testes (pytest)
   • Deploy (Railway, Render)
   • Compartilhar recursos

Frase de encerramento:

"Vocês agora têm a base para criar qualquer API! O resto é praticar e ir adicionando funcionalidades conforme precisarem."

• Responder dúvidas
• Ajudar individualmente
• Circular pela sala
• Trocar contatos/redes sociais

Ritmo:

• Fale devagar e pausadamente
• Dê tempo para as pessoas digitarem
• Pause depois de conceitos importantes

Interação:

• Pergunte constantemente: "Deu certo aí?"
• Incentive perguntas: "Sem pergunta boba!"
• Use nomes dos participantes quando possível

Problemas Técnicos:

• Tenha paciência
• Use tempo de instalação para explicar conceitos
• Tenha código de backup pronto

Energia:

• Mostre entusiasmo pelo FastAPI
• Comemore quando algo funciona
• "Olha que legal isso!"

Para ganhar tempo:

• "Enquanto instala, deixa eu explicar..."
• "Quem já terminou pode ajudar o colega do lado"

Para verificar entendimento:

• "Faz sentido até aqui?"
• "Alguém com dúvida nessa parte?"

Para motivar:

• "Vocês estão indo muito bem!"
• "Isso que vocês fizeram, muita gente acha difícil"
• "Em poucas linhas, olha o que conseguimos!"

Se estiver atrasado:

• Pule exemplos extras
• Mostre código pronto ao invés de digitar
• Foque no essencial

Se estiver adiantado:

• Exercícios extras
• Perguntas e discussões
• Aprofunde em tópicos de interesse

Internet cair:

• Toda documentação deve estar offline
• Exemplos funcionam sem internet
• Use tempo para Q&A

Projetor parar:

• Continue no terminal, pessoas podem acompanhar
• Use mais tempo individual

Sua máquina travar:

• Tenha backup em outra máquina/USB
• Use máquina de participante (último caso)

1. Link do repositório GitHub

   • Código completo
   • READMEs de cada etapa

2. Recursos adicionais:

   • Documentação FastAPI: https://fastapi.tiangolo.com
   • Tutorial oficial: https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/
   • Pydantic docs: https://docs.pydantic.dev

3. Comunidade:

   • Discord FastAPI (se houver)
   • Grupo Python Brasil no Telegram
   • Suas redes sociais para contato

• Compartilhar slides (se tiver)
• Disponibilizar gravação (se houver)
• Pedir feedback

Você está bem preparado!

• O material está completo e testado
• Os participantes querem aprender
• Erros acontecem e tudo bem
• O importante é a jornada de aprendizado

Respire fundo e divirta-se! 🚀

Você está compartilhando conhecimento valioso com a comunidade Python brasileira. Isso é incrível!

Boa sorte na Python Brasil 2025! 🐍🇧🇷