Practicare FastAPI

O Practicare é um sistema de desenvolvido inicialmente como projeto de aprendizagem para aprimorar minhas habilidades e conhecimentos em desenvolvimento de software. Ele é composto por este projeto Practicare FastAPI e o Practicare Frontend.

O Practicare FastAPI foi desenvolvido utilizando FastAPI, um framework web moderno e de alta performance para Python. A escolha desse framework foi feita devido à sua crescente adoção no mercado de trabalho, devido ao seu bom suporte a typehints (permitindo um estudo mais declarativo sobre tipagem em Python) e devido ao seu carater menos opinativo, permitindo maior flexibilidade na implementação arquitetural, o que permite estudar melhor os fundamentos do desenvolvimento web.

🚀 Tecnologias Utilizadas

O projeto utiliza um conjunto de tecnologias modernas para garantir performance e manutenibilidade:

• FastAPI: Framework web moderno e de alta performance para Python.
• SQLAlchemy: Toolkit SQL e ORM para mapeamento de banco de dados.
• Alembic: Ferramenta de migrações leve para SQLAlchemy.
• Pydantic: Validação de dados e gestão de configurações.
• PyJWT: Implementação de JSON Web Tokens para autenticação.
• Argon2: Algoritmo de hashing de senhas seguro (via pwdlib).
• Pytest: Framework de testes para garantir a qualidade do código.
• Ruff: Linter e formatador de código extremamente rápido.
• uv: Gerenciador de dependências Python ultra-veloz.

🏗️ Arquitetura

O projeto segue uma arquitetura organizada por responsabilidades, facilitando a escalabilidade:

graph TD
    A[Client] --> B[FastAPI APP]
    B --> C[Routers]
    C --> D[Services/Dependencies]
    D --> E[Models/SQLAlchemy]
    E --> F[Database]
    D --> G[Schemas/Pydantic]
    G --> B

Loading

• src/main.py: Ponto de entrada da aplicação, onde o app FastAPI é instanciado e as rotas e middlewares são registrados.
• src/routers/: Define os endpoints da API, agrupados por funcionalidade (auth, users, patients).
• src/services/: (Opcional/Implementado conforme necessidade) Contém a lógica de negócio separada dos endpoints.
• src/models.py: Define os modelos de dados utilizando SQLAlchemy ORM.
• src/schemas/: Define os modelos de dados Pydantic para validação de entrada e saída (DTOs).
• src/security.py: Contém utilitários para hashing de senhas e geração/validação de tokens JWT.
• src/database.py: Configuração da conexão com o banco de dados e sessão.

✨ Funcionalidades

1. Autenticação e Segurança

• Login e geração de access_token e refresh_token.
• Middleware CORS configurado.
• Controle de acesso baseado em JWT.
• Hashing de senhas com Argon2.

2. Gestão de Usuários

• CRUD completo de usuários.
• Diferentes níveis de acesso ou papéis (Roles). (a implementar...)

3. Gestão de Pacientes e Tratamentos

• Listagem de pacientes com filtros avançados.
• Vínculo de tratamentos a pacientes em uma única unidade lógica.
• Ordenação, paginação e busca.

4. Gestão de Prontuários (A implementar...)

• Listagem de prontuários com filtros avançados.
• Vínculo de prontuários a tratamentos em uma única unidade lógica.
• Ordenação, paginação e busca.

5. Gestão de Relatórios (A implementar...)

• Listagem de relatórios com filtros avançados.
• Vínculo de relatórios a tratamentos em uma única unidade lógica.
• Ordenação, paginação e busca.

6. Gestão de Agendamentos (A implementar...)

• Listagem de agendamentos com filtros avançados.
• Vínculo de agendamentos a tratamentos em uma única unidade lógica.
• Ordenação, paginação e busca.

7. Gestão de Prescrições (A implementar...)

• Listagem de prescrições com filtros avançados.
• Vínculo de prescrições a tratamentos em uma única unidade lógica.
• Ordenação, paginação e busca.

🛠️ Como Executar

Pré-requisitos

• Python 3.13+
• uv (Recomendado)

Configuração do Ambiente

1. Clone o repositório.
2. Crie um arquivo .env na raiz do projeto baseado no .env.exemple:

cp .env.exemple .env

3. Instale as dependências:

uv sync

4. Migre o banco de dados:

alembic upgrade head

5. Entre no ambiente virtual:

source .venv/bin/activate # Linux/Mac
.venv\Scripts\activate # Windows

Comandos Úteis (via taskipy)

• Rodar em Desenvolvimento:

  task run

• Executar Testes:

  task test

• Formatar Código:

  task format

• Linter:

  task lint

🧪 Testes e Cobertura

O projeto possui uma suíte de testes abrangente utilizando pytest. Para rodar os testes e gerar um relatório de cobertura HTML:

task test

Após a execução, abra o arquivo htmlcov/index.html no seu navegador para visualizar o relatório detalhado.

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Desenvolvido com ❤️ para a gestão de saúde moderna.