Django-Boombox é um projeto base para o desenvolvimento API's RESTful feitas em python com o django e o rest_framework.
O objetivo do django-boombox é agilizar o inicio do desenvolvimento, instalando e configurando frameworks comuns a uma api, além de fornecer código com algumas funcionalidades úteis.
Inicialmente, o objetivo do repositório era servir como um projeto base para eu não ter que criar os mesmo aplicativos e modelos que sempre utilizaca, mas com o tempo vi que outros desenvolvedores utilizavam as mesmas configurações e dependências que as minhas, então decidi abrir o meu repositório.
O real motivo da escolha dessas tecnologias é: são as que eu domino, mas aqui vão alguns dos motivos porque eu, pessoalmente, recomendaria python e django para o seu projeto:
- muita liberdade e facilidade para criar objetos extremamente personalizados
- as bibliotecas padrão do python por si só já resolvem diversos problemas na criação de uma api, tais como: logging, warings, serialização de json, entre outros
- se bem configurado, python consegue excelentes métricas de performance, podendo ser ainda melhor, caso você configure o ambiente de produção com pypy
- gigantesca comunidade
- gigantesca gama de funcionalidades estáveis e de fácil implementação
- extremamente prático
- performático
- extrema fácilidade de personalização do que for melhor para o seu projeto
- grandes empresas utilizam o django, como por exemplo o instagram, pinterest e o youtube, mostrando o nível de confiabilidade do framework
Siga esses passos para iniciar o desenvolvimento da sua aplicação:
- Após clonar o repositório, exclua do git para remover o versionamento direto com o respositório do boombox
- Instale as dependencias
- Preencha as variáveis de ambiente
- Renomeie todas as constantes e suas utilizações que iniciem com o prefixo BOOMBOX_ com o nome do seu projeto.
- autenticação
- banco de dados
- multitenancy
- cache
- logs
- variáveis de ambiente
- deploy & produção
- CI
- ambiente de desenvolvimento
A autenticação é feita com a biblioteca djangorestframework-simplejwt o qual é desenvovlido e mantido pela jazzband, uma grande comunidade, já consolidada no mundo open-source, focada em projetos python.
Para mais informações de funcionamento da biblioteca acesse a documentação e caso não esteja familiarizado com o JWT, acesse o site oficial
O banco de dados escolhido foi o postgres, devido a sua robustez e ampla gama de funcionalidades que ele provê e outros bancos relacionais não. Além disso, o django possui funcionalidades que são exclusivas com o postgres, como por exemplo, a personalização dos campos que serão utilizados pelo método distinct da queryset do django, como descrito na documentação.
Porque postgres
Alguns podem não gostar da escolha por conta do que eu gosto de chamar de "lendas urbanas" que dizem que o postgres é lento, ou pelo menos mais lento que o MySQL, porém aqui está a minha opnião:
Performance nunca é um problema, até ser.
Em outras palavras, a velocidade de execução do seu projeto só vai ser um problema no dia em que ela faltar, a menos que seu projeto seja extremamente focado ou dependente da performance em si. Nesse caso, eu não recomendaria a utilização do python ou django para o desenvolvimento, mas sim escreve-la em GO com algum framework popular da linguagem.
Voltando para a questão inicial, bancos de dados são naturalmente extremamente rápidos e performáticos. Pode até ser que você visto um vídeo de um indiano falando do quanto MySQL é mais veloz em comparação ao postgres ou talvez tenha lido em 2 ou mais sites que, segundos dados dos benchmarks deles, o MySQL é 40% ou 50% mais rápido, mas na prática, estamos falando de 4ms ou 7ms a mais ou a menos na maioria das querys que a sua aplicação vai realizar, o que não representa um ganho significativo em comparação as features que o postgres fornece.
Além disso, como se tudo o que já foi dito não bastasse, o postgres tem a fama de ser mais estável e seguro do que o MySQL.
Conclusão: não compensa trocar toda todo o universo de funcionalidades e extensões do posgres e a sua robustez por um ganho de 4ms a 7ms. E mais, tais funcionalidades resolvem, diversas vezes, problemas complexos de maneira simples e fácil, desde que você conheça o postgres o suficiente para isso, fora que, caso sua aplicação precise de alguma dessas funcionalidades, você terá de desenvolve-las por contra própria, ou procurar alguma biblioteca externa.
Devido o django-boombox ser uma aplicação pensada para um SaaS, ele possui um esquema nativo para multi-tenancy, em cada requisição é setado o tenant no qual os dados serão acessados.
Isso é feito em apps/system/core/authentications.py
O framework de cache escolhido foi o django-cachalot devido a sua abordagem, facilidade de configuração e quantidade de testes que possui.
Devido o django-boombox ter uma multitênancia física - cada tenant tem seu banco de dados, o "cacheamento" é feito também, dessa forma, separando cada informação pelo seu tenant.
Important
O tipo de abordagem de cache ideal varia de aplicação para aplicação, no caso do django-cachalot ele guarda os dados retornados de uma query quando ela é executada, guardando toda a tabela no cache, pouco a pouco, mas caso você esteja desenvolvendo uma rede social ou algo uma aplicação que tenha um alto volume de escrita no banco, o django-cachalot não seria a ferramenta ideal. Para entender melhor, acesse a documentação do projeto
Os logs dos modelos são feitos com o framework django-auditlog, funcionando apenas a nível de api, ou seja, caso o seu banco de dados sofra qualquer alteração fora da api - seja via triggers do banco de dados ou alterações manuais, elas não serão registras e terão de ser feitas manualmente.
Os logs podem ser feitos manualmente, ou automáticamente, como no exemplo abaixo:
from auditlog.registry import auditlog
auditlog.register(MyModel)Dessa forma todas as ações de criação, edição e deleção do registro serão feitas automáticamente. Caso vocẽ queira ter logs de visualização também é possível, além disso é possível personalizar quais campos serão auditados e quais não.
Para mais informações de funcionamento da biblioteca acesse a documentação
O django-boombox define alguns padrões para varíaveis de ambiente:
- Toda e qualquer varíavel deve ficar no arquivo
.env, no diretório raiz - Toda variável tem o prefixo do escopo onde vai ser utilizada, exemplo: DATABASE_PORT. Neste exemplo DATABASE é escopo.
O django-boombox também possui algumas variáveis de ambiente personalizada:
DJANGO_MODE
Ele se refere ao "modo de execução" da api naquele momento e a partir dele surgem 2 constantes no settings.py: a IN_DEVELOPMENT e a IN_PRODUCTION.
Isso é útil porque nem sempre a constante DEBUG do settings.py nos fala tudo o que precisamos saber do atual estado da aplicação. As vezes colocamos a aplicação em produção com DEBUG=True para resolvermos um bug crítico. Logo, isso que certas funcionalidades que são feitas para serem executadas somente durante o desenvolvimento são garantidas 100%, além de melhorar a legibilidade do código.
# menos legível
if settings.DEBUG:
...
# mais legível
if settings.IN_DEVELOPMENT:
...Tip
É uma boa prática não versionar o arquivo que contém as variáveis de ambiente, por isso quando for iniciar o versionamento do projeto descomente o arquivo .env do .gitignore.
DJANGO_EXECUTION_MODE
Essa variável serve para dizer à api se, em determinadas situações, deve lançar uma exceção ou se deve somente printar um warning no terminal, possuindo 2 possíveis valores:
risky - lança as exceções
safety - printa os warnings
As configurações do projeto para deploy são feitas com o Docker. Caso você não o conheça, ele é uma ferramenta open-source de containerizacão de processos, sendo a mais utilizada atualmente pelo mercado.
O django-boombox contém arquivos docker configurados de forma genérica para atender qualquer tipo de api que for desenvolvida a partir dele, mas caso você precise de algo mais específico, sinta-se livre para personaliza-los adicionando ou removendo alguns dos passos do processo de build.
Estrutura
As configurações e estrutura foram pensadas e voltadas para o ambiente de produção.
A estrutura, por padrão, conta com 4 containers: o proxy, a api, o banco de dados e o cache.
O porque do proxy
Colocar um proxy na frente da sua api, além de ser uma boa prática, garante mais segurança para sua aplicação, uma vez que possíveis invasores não terão acesso direto a sua api, mas sim a um web server que oculta tudo o que está por trás dele, mantendo assim escondido detalhes que poderiam ser explorados para descobrir vulnerabilidades na sua api. Além disso, o proxy serve para servir os arquivos estáticos da sua aplicação, uma vez que você pense em utilizar o site administrativo do django ou os formulários do rest_framework, isso se torna essencial. Um outro bom motivo para tê-lo configurado é que, no futuro, caso você precise, o proxy pode servir como um load balancer, balanceando a carga de trabalho para mais de uma api, ou como um gateway garantindo mais segurança para o seu projeto.
graph TD;
Proxy-->API;
API-->Banco;
API -->Cache;
Django em produção
O django suporta oficialmente 2 interfaces de comunicação para web servers: WSGI e ASGI. A interface escolhida foi o WSGI devido a famíliariadade do desenvolvedor com o a interface e com o web server escolhido para servir a aplicação, o gunicorn.
Para mais detalhes e informações sobre como configurar o django para produção, acesse a documentação.
Como subir o deploy
Antes de tudo é necessário ter o docker instalado em sua máquina, seja ela linux ou windows.
Após instalado o docker, mova todos os arquivos da pasta docker para o diretório raiz.
Logo em seguida, execute o comando abaixo para iniciar a aplicação.
docker compose up --build -d
Caso tudo dê certo, você deve ver uma saída parecida com essa:
[+] Running 4/4
⠿ Container django-boombox-proxy Started
⠿ Container django-boombox-api Started
⠿ Container django-boombox-cache Started
⠿ Container django-boombox-db Started
Para mais informações sobre as configurações do deploy, acesse a documentação do docker
O projeto é configurado com o github actions, que é uma plataformade CI do próprio github. Caso você utilize outra plataforma para versionamento, exclua a pasta .github/.
Também tenho planos de incluir uma configuração para CI e CD com o Jenkins no futuro.
Note
Para utilizar o ambiente de desenvolvimento é necessário ter o docker instalado na sua máquina.
O ambiente de desenvolvimento foi pensado para ser utilizado com o VSCode e sua extensão dev containers. Ele configura um container docker com python para o desenvolvimento, um para servir como banco de dados da aplicação e outro para servir como cache
O django-boombox não oferece suporte nativo para outras IDEs além do VSCode.
Sim, contudo, é recomendável que você remova todas as depedências que são diretamente ligadas a criação de uma api, perdendo uma grande parte das funcionalidades unidas no projeto do django-boombox, como por exemplo a autenticação e confirmação de email.
A resposta curta é sim, mas acredito que será menos trabalhoso somente copiar/baixar os arquivos que você precisa do que clonar o repositório e remover as dependências e ajustar o código que você precisar.
Infelizmente o único jeito a se fazer isso no momento é apagar manualmente os arquivos e desisntalando as dependências com o comando pip uninstall ou apagando elas do arquivo requirements.txt. Contudo, já tenho em mente a criação de um CLI para configurar de maneira automática e personalizada as depedências de acordo com a preferencia do desenvolvedor.
Até a construação de CLI, vou tentar deixar o mais explícito e claro possível a localização dos arquivos e depedências, onde são usados e onde eles impactam.