Task Manager API

Uma API RESTful para gerenciamento de tarefas, desenvolvida com FastAPI, PostgreSQL e SQLAlchemy 2.0. Este projeto demonstra práticas modernas de desenvolvimento backend, incluindo autenticação robusta, tipagem estrita, testes automatizados e prontidão para deploy em nuvem (Cloud Run).

🚀 Visão Geral

A Task Manager API oferece uma plataforma segura para usuários gerenciarem suas tarefas pessoais. Funcionalidades principais:

• Identificadores Únicos (UUID): Todas as entidades utilizam UUID v4 para maior segurança e escalabilidade.
• Autenticação de Usuários: Registro e login seguros usando JWT (Tokens de Acesso e Refresh).
• Domínio de Tarefas: CRUD completo com validação de propriedade (um usuário só acessa suas próprias tarefas).
• Integridade e Auditoria: Rastreamento automático de criação (created_at) e atualização (updated_at) via triggers no banco de dados.
• Robustez Operacional: Tratamento global de exceções, logs estruturados, CORS configurável e endpoints de saúde.

🛠️ Stack Tecnológica

• Framework: FastAPI (Python 3.12+)
• Banco de Dados: PostgreSQL
• ORM: SQLAlchemy 2.0 (Estilo Declarativo Moderno)
• Migrações: Alembic
• Autenticação: JWT (Jose) + Bcrypt (Passlib)
• Validação: Pydantic v2
• Testes: Pytest
• Ambiente/Build: uv e Docker

💡 Decisões Técnicas

Identificadores UUID

Migramos de Integer para UUID como chaves primárias para evitar enumeração de recursos e facilitar integrações futuras em sistemas distribuídos.

Lógica no Banco de Dados (Triggers)

Para garantir a integridade dos dados de auditoria, utilizamos triggers e funções PL/pgSQL nativas do PostgreSQL para gerenciar o campo updated_at, garantindo que a data seja atualizada mesmo se a alteração vier de fora da aplicação.

Prontidão para Produção

A aplicação foi configurada pensando em ambientes serverless (como Google Cloud Run):

• Configurações via variáveis de ambiente com Pydantic Settings.
• Suporte a SSL_MODE para conexões seguras (essencial para Supabase/Cloud SQL).
• Gerenciamento de pool de conexões otimizado.
• CORS configurável para integração com frontends específicos.

🏁 Como Rodar Localmente

Pré-requisitos

• Python 3.12+
• Docker e Docker Compose (Recomendado)
• uv (opcional, para rodar sem Docker)

Opção A: Usando Docker (Mais Rápido)

O projeto inclui um docker-compose.yml que configura tanto o banco de dados quanto a API.

1. Subir os serviços:

   docker compose up -d

2. Rodar as migrações:

   docker compose exec api alembic upgrade head

A API estará disponível em http://localhost:8080.

Opção B: Rodando Manualmente

1. Configurar o ambiente: Crie um arquivo .env baseado no .env.example:

   DATABASE_URL="postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/task_manager"
   SSL_MODE="disable"
   SECRET_KEY="sua_chave_secreta_super_segura"
   BACKEND_CORS_ORIGINS="http://localhost:3000,http://localhost:8080"

2. Instalar dependências e rodar:

   uv sync
   uv run alembic upgrade head
   uv run scripts/dev.py

🧪 Scripts Utilitários

• Popular Banco: uv run scripts/seed.py (Cria usuários e tarefas de teste)
• Limpar Banco: uv run scripts/clean_db.py (Apaga todos os registros)

🧪 Testes

Para rodar a suíte de testes automatizados:

uv run pytest

🔍 Testes Manuais (Arquivos .http)

O projeto inclui arquivos .http na pasta http/ para uso com a extensão REST Client (VS Code).

• auth.http: Fluxo de autenticação.
• tasks.http: Operações de tarefas.
• health.http: Verificação de status.

📄 Documentação (Swagger)

Acesse a documentação interativa em: http://localhost:8080/docs