Injeção de Dependência em Python sem Frameworks

Existe uma sequência bastante comum em projetos Python: você escreve uma classe, ela funciona bem, aí chega a hora de testar — e percebe que não dá para testar sem subir um banco de dados, sem fazer uma chamada HTTP real, sem criar um arquivo em disco. O código funciona, mas ele não é testável. E não testável, na prática, significa frágil. O problema quase sempre tem a mesma raiz: a classe criou as próprias dependências em vez de recebê-las. ...

24 de fevereiro de 2026 · 12 min · 2475 words · Riverfount

Como aplicar o Princípio da Inversão de Dependência em Python: um guia prático para sistemas flexíveis

Resumo: O Princípio da Inversão de Dependência (DIP), parte do conjunto SOLID, é fundamental para criar sistemas sustentáveis, extensíveis e fáceis de testar. Este artigo explora como aplicá-lo em Python usando typing.Protocol e injeção de dependência, com foco em arquiteturas limpas e aplicação prática em sistemas corporativos. Contexto Projetos orientados a objetos de longo prazo exigem mais do que modularidade: precisam de estabilidade arquitetural. O Princípio da Inversão de Dependência (Dependency Inversion Principle - DIP) aborda exatamente esse ponto. Ele recomenda que módulos de alto nível (os que contêm as regras de negócio) não conheçam os detalhes de baixo nível (implementações, drivers, frameworks), mas interajam por meio de abstrações. ...

14 de novembro de 2025 · 4 min · 752 words · Riverfount

Segregação de Interfaces em Python: projetando contratos enxutos com ABC e Protocol

O Princípio da Segregação de Interfaces (ISP — Interface Segregation Principle) é um dos pilares do SOLID e trata diretamente da qualidade dos contratos entre componentes. Em essência, ele afirma que uma classe não deve ser obrigada a depender de métodos que não utiliza. Essa regra incentiva o desenho de interfaces menores, mais coesas e representativas de um papel específico no sistema. Na prática, o ISP força uma reflexão arquitetural: qual é a verdadeira responsabilidade dessa abstração? Se a resposta envolve comportamentos heterogêneos, a interface provavelmente está concentrando demasiadas responsabilidades — um sinal de design frágil e baixo reuso. ...

12 de novembro de 2025 · 4 min · 690 words · Riverfount

Liskov, Duck Typing e Protocolos: Como Python Transforma o Princípio de Substituição

No mundo da programação orientada a objetos, o Princípio de Substituição de Liskov (LSP) é um guia essencial para criar sistemas robustos e flexíveis. Porém, em Python, esse princípio ganha uma nuance especial graças ao duck typing e aos protocolos, que mudam completamente a forma como pensamos em substituição e hierarquia. Neste post, vamos explorar como esses conceitos se entrelaçam, por que o LSP faz tanto sentido na linguagem pythonica e como seu entendimento ajuda a escrever códigos mais limpos, seguros e reutilizáveis — tudo isso sem depender exclusivamente de herança formal. Prepare-se para olhar para o LSP através das lentes de Python e descobrir ferramentas poderosas para o design de software elegante e eficiente. ...

11 de novembro de 2025 · 3 min · 602 words · Riverfount

Como o Princípio Aberto-Fechado Pode Transformar Seu Código Python

O Princípio Aberto-Fechado (Open-Closed Principle), um dos pilares do SOLID, é essencial para quem busca escrever código Python orientado a objetos mais flexível, escalável e de fácil manutenção. Ele estabelece que entidades de software — como classes, módulos e funções — devem estar abertas para extensão, mas fechadas para modificação. Em outras palavras, o comportamento do sistema deve poder evoluir sem necessidade de alterar o código existente. Entendendo o Princípio Aberto-Fechado Aberto para extensão significa que o sistema pode adquirir novas funcionalidades. Fechado para modificação significa que essas melhorias não devem exigir alterações nas implementações originais, reduzindo a chance de regressões e preservando a integridade do código já testado. Em Python, a aplicação desse princípio está fortemente relacionada ao uso de abstrações, polimorfismo e injeção de dependências. Projetar para interfaces (ou classes abstratas) é o caminho para permitir evolução sem quebrar funcionalidades existentes. ...

10 de novembro de 2025 · 3 min · 508 words · Riverfount

O Princípio da Responsabilidade Única em Python: menos é mais

Em Python, é comum — especialmente pela flexibilidade da linguagem e pelo foco em produtividade — cairmos na armadilha de escrever grandes blocos de código em uma única função, método ou rota. Às vezes, é tentador resolver “tudo em um só lugar”: validar os dados, consultar o banco, tratar erros e ainda montar a resposta final. Mas essa abordagem tem um preço. O código cresce, as responsabilidades se misturam e, de repente, você tem uma função que faz de tudo — e nada bem feito. ...

9 de novembro de 2025 · 3 min · 513 words · Riverfount

DRY: o princípio que separa código amador de código profissional

Na prática de desenvolvimento, é comum ver blocos de código duplicados, copiados e colados em diferentes partes de um sistema. Parece inofensivo; afinal, “funciona”. Mas com o tempo, essa abordagem se torna um problema sério. É aqui que entra o princípio DRY — Don’t Repeat Yourself — um dos fundamentos mais importantes da engenharia de software moderna. O que é o princípio DRY O princípio DRY afirma que cada informação, comportamento ou lógica de negócio deve ter uma única representação dentro de um sistema. Repetir código é repetir responsabilidade, e cada duplicação se transforma em um ponto a mais para corrigir quando algo muda. ...

7 de novembro de 2025 · 3 min · 591 words · Riverfount