Oii, Samuel.
Pra um sistema de análise de dados que exige alto processamento, a escolha depende de onde está o gargalo: na organização das regras de negócio ou na velocidade de resposta das requisições.
Django Completo (ORM + Rotas):
Essa é a escolha padrão pra sistemas que precisam de um painel administrativo pronto, autenticação nativa e segurança sólida desde o dia um. O Django facilita a gestão de modelos complexos.
Exemplo de código:
# models.py
from django.db import models
class Analise(models.Model):
dados = models.JSONField()
data_criacao = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
# views.py
from django.http import JsonResponse
from .models import Analise
def listar_analises(request):
# O ORM do Django é integrado às rotas
dados = list(Analise.objects.values())
return JsonResponse(dados, safe=False)
FastAPI + Django ORM:
Essa combinação busca o melhor dos dois mundos: a velocidade do FastAPI pra os endpoints e a maturidade do ORM do Django para lidar com o banco de dados. É possível usar o pacote django-environ para configurar o Django de forma isolada dentro do FastAPI.
Exemplo de código:
import os
import django
from fastapi import FastAPI
# Configuração mínima para usar o ORM do Django fora dele
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "meu_projeto.settings")
django.setup()
from meu_app.models import Analise
app = FastAPI()
@app.get("/analises")
async def read_analises():
# O acesso ao banco ocorre via Django ORM
return list(Analise.objects.values())
3. Django + SQLAlchemy:
Embora tecnicamente possível, essa é a opção menos recomendada. O Django foi construído para trabalhar em harmonia com seu próprio ORM. Substituí-lo por SQLAlchemy dentro do Django retira as principais vantagens do framework, como o Admin e os formulários automáticos.
Qual a melhor escolha para produção?
Para um sistema de análise de dados, a recomendação atual do mercado costuma seguir dois caminhos:
- Django Puro: Se o foco for um sistema de gestão complexo, onde a equipe precisa de produtividade e ferramentas de administração prontas.
- FastAPI + SQLAlchemy (ou Tortoise ORM): Se o foco for performance bruta e processamento assíncrono. O SQLAlchemy é extremamente potente para consultas complexas de dados que o Django ORM às vezes torna difíceis de otimizar.
Misturar Django e FastAPI (Opção 2) pode trazer uma complexidade de configuração que, a longo prazo, talvez não compense. Se você já utiliza FastAPI com SQLAlchemy e o sistema exige processamento de grandes volumes, manter essa stack e focar em otimizar as queries no SQLAlchemy costuma ser a trilha mais sólida para produção.
Espero que essas explicações ajudem na sua decisão.
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!
