Api on Python Brasil — Aprenda Python em Português

MCP em Python: Criando Servidores de IA com FastMCP

Tue, 28 Apr 2026 00:00:00 +0000

Se você trabalha com inteligência artificial em Python, provavelmente já enfrentou o desafio de conectar LLMs a dados e ferramentas externas. Cada integração exigia código personalizado, cada API tinha seu próprio formato, e manter tudo funcionando era um pesadelo. O MCP (Model Context Protocol) resolve exatamente esse problema.

Criado pela Anthropic e adotado rapidamente pela comunidade, o MCP se tornou o padrão aberto para conectar modelos de linguagem a fontes de dados e funcionalidades externas. Pense nele como uma “USB-C para IA” — uma interface universal que qualquer aplicação pode implementar.

FastAPI vs Django: Comparativo Completo | Python Brasil

Fri, 10 Apr 2026 00:00:00 +0000

FastAPI e Django representam duas gerações de frameworks web Python. Django é o veterano full-stack, maduro e completo. FastAPI é o moderno, assíncrono e focado em APIs. Neste comparativo, vamos analisar quando cada um brilha.

Tabela Comparativa

Aspecto	FastAPI	Django
Criado em	2018 (Sebastián Ramírez)	2005 (Adrian Holovaty, Simon Willison)
Tipo	Framework de API	Full-stack web
Async	Nativo (ASGI)	Suporte parcial (Django 5.x)
Validação	Pydantic (automática)	Forms/Serializers (manual)
Documentação da API	Automática (Swagger/ReDoc)	Manual (drf-spectacular)
ORM	Nenhum (use SQLAlchemy, Tortoise)	Django ORM (incluso)
Admin	Não incluso	Django Admin (incluso)
Performance	Muito alta (~15K req/s)	Moderada (~3K req/s)
Tipagem	Obrigatória (type hints)	Opcional
Curva de aprendizado	Moderada	Íngreme
Maturidade	Jovem (7 anos)	Maduro (20+ anos)

Abordagem de Desenvolvimento

FastAPI: Type Hints como Contrato

FastAPI usa type hints e Pydantic para validação automática, serialização e documentação:

HTTPX: A Alternativa Moderna ao Requests em Python

Tue, 31 Mar 2026 00:00:00 +0000

O requests é a biblioteca HTTP mais popular do Python — simples, elegante e presente em praticamente todo projeto. Mas ela tem limitações: não suporta async nativamente e não fala HTTP/2. O HTTPX resolve essas duas questões mantendo uma API quase idêntica ao requests, tornando a migração natural.

Neste artigo, vamos explorar o HTTPX em detalhes: instalação, uso básico e avançado, async, HTTP/2 e um guia prático de migração.

Por Que HTTPX?

O HTTPX foi criado como um “requests para a era moderna” do Python. Veja os principais diferenciais:

Python e WhatsApp: Automatize Mensagens com API

Tue, 31 Mar 2026 00:00:00 +0000

Automatizar mensagens no WhatsApp é uma das demandas mais comuns em empresas brasileiras. Seja para notificações de pedido, confirmações de agendamento ou atendimento ao cliente, a WhatsApp Business API combinada com Python oferece uma solução robusta e escalável.

Neste artigo, vamos cobrir desde a configuração inicial na Meta até o envio de mensagens e recebimento de webhooks com código Python funcional.

WhatsApp Business API vs Bibliotecas Não-Oficiais

Antes de começar, é importante entender as opções disponíveis:

Python e LLMs: Como Usar APIs de IA nos Seus Projetos — 2026 | Python Brasil

Wed, 25 Mar 2026 00:00:00 +0000

Os Large Language Models (LLMs) transformaram o desenvolvimento de software nos últimos anos. Se antes integrar inteligência artificial em um projeto exigia conhecimento profundo de machine learning, hoje qualquer desenvolvedor Python consegue usar modelos como GPT, Claude e Gemini através de APIs simples e bem documentadas.

Neste guia, vamos explorar como integrar as principais APIs de LLMs nos seus projetos Python, com exemplos práticos que você pode usar imediatamente.

Panorama das APIs de LLMs em 2026

As três principais APIs de LLMs disponíveis para desenvolvedores são:

APIs REST com FastAPI: Tutorial Completo

Sun, 25 Jan 2026 00:00:00 +0000

FastAPI é o framework Python que mais cresce para criação de APIs. Ele combina alta performance, documentação automática e validação de dados nativa — tudo isso mantendo a simplicidade que a gente espera de Python. Neste tutorial, você vai construir uma API REST completa do zero.

Por que FastAPI?

Antes de colocar a mão na massa, veja por que FastAPI se destaca:

Performance: Uma das mais rápidas em Python (baseado em Starlette e Uvicorn)
Documentação automática: Swagger UI e ReDoc gerados automaticamente
Validação: Pydantic valida dados de entrada automaticamente
Tipagem: Usa type hints do Python para definir esquemas
Async: Suporte nativo a async/await
Fácil de aprender: Se você sabe Python, já sabe quase tudo

Configuração Inicial

# Instalação
# pip install fastapi uvicorn[standard]

# Para rodar o servidor:
# uvicorn main:app --reload

Hello World com FastAPI

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI(
    title="Minha API",
    description="API de exemplo com FastAPI",
    version="1.0.0",
)

@app.get("/")
def raiz():
    return {"mensagem": "Olá, FastAPI!", "status": "online"}

@app.get("/saudacao/{nome}")
def saudacao(nome: str):
    return {"mensagem": f"Olá, {nome}! Bem-vindo à nossa API."}

Acesse http://localhost:8000/docs para ver a documentação interativa automática.

Criando API GraphQL com Python — 2025 | Python Brasil

Sat, 22 Nov 2025 00:00:00 +0000

GraphQL e uma linguagem de consulta para APIs que permite ao cliente solicitar exatamente os dados que precisa. Diferente de REST, onde cada endpoint retorna uma estrutura fixa, GraphQL oferece flexibilidade total nas consultas. Neste guia, a gente vai construir uma API GraphQL completa com Python usando Strawberry e FastAPI.

Por Que GraphQL?

Em APIs REST tradicionais, dois problemas sao comuns: overfetching (receber dados demais) e underfetching (precisar de multiplas requisicoes). GraphQL resolve ambos com uma unica requisicao flexivel.

Criando Bots Telegram Python — 2025 | Python Brasil

Fri, 14 Nov 2025 00:00:00 +0000

Bots de Telegram são programas automatizados que interagem com usuários dentro da plataforma. Eles podem responder mensagens, enviar notificações, processar comandos e até integrar serviços externos. Com a biblioteca python-telegram-bot, criar um bot funcional em Python é surpreendentemente simples.

Neste artigo, vamos percorrer todo o caminho: desde o registro do bot no Telegram até a implementação de funcionalidades avançadas como teclados interativos e tratamento de conversas.

Criando o bot no BotFather

O primeiro passo é registrar seu bot junto ao BotFather, o bot oficial do Telegram que gerencia a criação de outros bots.

Consumindo APIs REST com Python — 2025 | Python Brasil

Thu, 28 Aug 2025 00:00:00 +0000

APIs REST (Representational State Transfer) são a principal forma de comunicação entre sistemas na web moderna. Desde consultar a previsão do tempo até integrar sistemas de pagamento, consumir APIs é uma habilidade essencial para qualquer desenvolvedor Python. A biblioteca requests torna esse trabalho simples e intuitivo.

Neste artigo, vamos aprender a fazer requisições HTTP, trabalhar com autenticação, tratar erros de rede e construir integrações robustas com APIs externas.

Instalação e primeira requisição

A biblioteca requests é o padrão da comunidade Python para requisições HTTP:

API REST: O que É e Como Funciona | Python Brasil

Tue, 12 Aug 2025 00:00:00 +0000

O que é uma API REST?

Uma API REST (Representational State Transfer) é um estilo de arquitetura para comunicação entre sistemas via protocolo HTTP. O termo foi definido por Roy Fielding em sua tese de doutorado em 2000, descrevendo um conjunto de restrições que, quando aplicadas, resultam em sistemas escaláveis, simples e interoperáveis.

APIs REST são o padrão mais usado para comunicação entre frontend e backend, aplicações mobile, microsserviços e integrações entre sistemas.

Trabalhando com JSON em Python — 2025 | Python Brasil

Mon, 28 Jul 2025 00:00:00 +0000

JSON (JavaScript Object Notation) e o formato de dados mais usado na web. Praticamente toda API retorna JSON, arquivos de configuracao usam JSON e ate bancos NoSQL armazenam documentos nesse formato. Python oferece suporte nativo excelente para trabalhar com JSON atraves do modulo json. Neste guia, a gente vai explorar tudo que voce precisa saber.

O Modulo json do Python

O modulo json ja vem incluso no Python e oferece quatro funcoes principais:

JSON: O que É e Como Funciona | Python Brasil

Sun, 20 Jul 2025 00:00:00 +0000

O que e JSON?

JSON (JavaScript Object Notation) e um formato leve de troca de dados, facil de ler e escrever para humanos e simples de interpretar e gerar para maquinas. Apesar do nome fazer referencia a JavaScript, JSON e independente de linguagem e se tornou o formato padrao para comunicacao entre APIs, arquivos de configuracao e armazenamento de dados estruturados.

Python possui o modulo embutido json que oferece suporte completo para codificar (serializar) objetos Python em strings JSON e decodificar (deserializar) strings JSON em objetos Python.

Requests: O que É e Como Funciona | Python Brasil

Wed, 18 Jun 2025 00:00:00 +0000

O que e Requests?

Requests e a biblioteca HTTP mais popular do Python, projetada para tornar requisicoes web simples e elegantes. Com o lema “HTTP for Humans”, ela abstrai a complexidade do protocolo HTTP, oferecendo uma API intuitiva para enviar requisicoes GET, POST, PUT, DELETE e outros metodos. Requests e usada por milhoes de projetos para consumir APIs REST, fazer web scraping, automatizar interacoes com servicos web e muito mais.

FastAPI: O que É e Como Funciona | Python Brasil

Sat, 08 Mar 2025 00:00:00 +0000

O que é FastAPI?

O FastAPI é um framework web moderno e de alta performance para construir APIs com Python. Criado por Sebastián Ramírez e lançado em 2018, ele se baseia em type hints do Python e no Pydantic para oferecer validação automática de dados, documentação interativa e desempenho comparável ao Node.js e Go.

O FastAPI se tornou um dos projetos Python de crescimento mais rápido da história, sendo adotado por empresas como Microsoft, Uber, Netflix e Mercado Livre.

Flask: O que É e Como Funciona | Python Brasil

Thu, 20 Feb 2025 00:00:00 +0000

O que é Flask?

O Flask é um microframework web para Python, criado por Armin Ronacher e lançado em 2010. Diferente do Django, o Flask segue uma filosofia minimalista: ele fornece apenas o essencial para criar aplicações web, deixando que você escolha as ferramentas e bibliotecas adicionais conforme a necessidade do seu projeto.

O Flask é construído sobre duas bibliotecas principais: Werkzeug (para WSGI e roteamento) e Jinja2 (para templates HTML). Juntas, elas formam uma base sólida e extensível.