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Você já escreveu algo assim numa aplicação FastAPI? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 @router.get("/orders/{order_id}") async def get_order(order_id: int): db = SessionLocal() try: repo = OrderRepository(db) service = OrderService(repo, settings.TAX_RATE) return await service.get_order(order_id) finally: db.close() O código funciona. Mas há um problema sério: cada endpoint é responsável por montar sua própria árvore de dependências. Quando OrderService precisar de um CacheClient e de um EventPublisher, quem vai sofrer é quem escreve — e depois testa — cada endpoint. O FastAPI tem seu próprio sistema de Depends() que resolve parte disso, mas tem limites quando a aplicação cresce e os grafos de dependência ficam complexos. É aqui que entra o conceito de Inversão de Controle e, mais especificamente, uma biblioteca que acerta onde o Depends() tropeça: o Dishka. ...

Existe um padrão que aparece em quase todo projeto Python com mais de algumas semanas de vida. Ele tem variações, mas o esqueleto é sempre o mesmo: 1 2 3 4 5 6 conn = get_db_connection() try: resultado = conn.execute(query) return resultado finally: conn.close() Funciona. Fecha a conexão mesmo se der exceção. Ninguém vai questionar em code review. O problema é que esse bloco vai se repetir em todo lugar que precisar de uma conexão — e quando a lógica de encerramento mudar (adicionar log, métricas, rollback), você vai caçar essa duplicação pelo projeto inteiro. ...

Se você já usou o memory_profiler para inspecionar um script que processa arquivos grandes, provavelmente se deparou com um gráfico de consumo de RAM que sobe em escada — e não desce. O arquivo tem 500 MB, o script consome 600, 700, às vezes mais de 1 GB, e o culpado raramente é o que parece. Este artigo começa exatamente aí: num script real com consumo excessivo de memória, explica por que ele se comporta assim, e mostra como generators e itertools resolvem o problema sem mudar a lógica de negócio. ...

No artigo sobre injeção de dependência ficou um problema em aberto. A classe OrderService não dava para testar sem subir banco, sem fazer chamada HTTP real, sem criar arquivo em disco. A solução apresentada foi injetar as dependências pelo construtor — o que deixa o código testável. Mas testável não significa testado. Este artigo fecha esse loop. O objetivo aqui não é ensinar assert 1 == 1. É mostrar as ferramentas que separam uma suite de testes que protege o código de uma suite que só infla a cobertura: fixtures com escopo controlado, parametrize para eliminar duplicação, e mocks com pytest-mock para isolar dependências externas de verdade. ...

O blog tem bastante conteúdo sobre software, Python e hardware embarcado. Mas há um lado que nunca apareceu por aqui: o ambiente de trabalho em si. Este é o primeiro relato sobre o setup com o compositor Wayland niri e o DankMaterialShell — e começa pelo primeiro plugin criado do zero para esse ambiente. A motivação foi simples: queria ver no painel a versão do kernel em uso e o tempo de uptime do sistema. Sem abrir terminal, sem script externo. Só um widget discreto na barra mostrando 6.19.6-arch1-1 ⏱ 7h 54m. ...

O post anterior mostrou o Blink — o Hello World do hardware embarcado. Um LED piscando sozinho, controlado por um timer, sem nenhuma interação externa. Era o suficiente para validar o ambiente, mas deixava uma pergunta óbvia no ar: e se a gente quiser controlar esse LED de verdade? De outro dispositivo, em tempo real, sem cabos? Essa pergunta levou ao experimento deste post: usar o protocolo MQTT para acionar um LED no ESP32 a partir de um celular, com um broker Mosquitto rodando localmente no PC. O resultado funcionou. O caminho até lá teve algumas surpresas que valem ser documentadas. ...

Se você chegou até aqui provavelmente já passou pelo profiling e encontrou um gargalo. A tentação imediata é jogar async/await em cima do problema e torcer para que o tempo de execução caia. Na maioria das vezes, não cai. Às vezes, piora. Este artigo começa mostrando exatamente esse cenário — código assíncrono que não resolve nada — e explica por quê. Depois mostra um caso onde asyncio faz diferença real, e só então desce para o mecanismo que explica os dois resultados. ...

Se você já usou um set em Python apenas para remover duplicatas com um .add() aqui e ali, está deixando na mesa uma das estruturas de dados mais poderosas e mal compreendidas da linguagem. Sets não são apenas listas sem duplicatas — são implementações de conjuntos matemáticos otimizadas para operações de associate arrays com tempo constante O(1), suportando operações que vão de interseção até diferença simétrica com performance que impressiona. ...

O blog tem bastante conteúdo sobre software — princípios, boas práticas, Python, APIs. Mas há um lado da computação que sempre esteve no horizonte: o hardware embarcado. Este é o primeiro relato de experiência nessa direção, e começa pelo início: o famoso Blink — o Hello World do hardware. A ideia é simples. Pegar uma ESP32, um resistor, um LED, montar o circuito numa protoboard e gravar um programa que faça o LED piscar. O que parece ser coisa de uma tarde revelou algumas surpresas que valem ser registradas. ...

MD5, SHA-256 e bcrypt ainda aparecem em bases de código novas. O que está errado nessa escolha, como o Argon2 resolve o problema e por que o pepper é a camada extra que separa uma implementação boa de uma implementação sólida.