Analista de qualidade de software, estudante de Engenharia de Computação e de Análise e Desenvolvimento de Sistemas.
Faço parte do Scuba Team, exploradora do universo Python , e também gosto muito de DevOps.
Nas horas vagas gosto de falar sobre cultura geek e café.
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Ao pesquisar sobre FastAPI, é comum encontrar referências a esse framework como uma forma de construir APIs em Python com alta performance, fácil aprendizado, simplicidade na programação e pronto para produção, conforme destaca sua documentação oficial.
Mas, afinal, o que essas características realmente significam?
Sebastián Ramírez, criador do FastAPI, trabalha há muitos anos desenvolvendo APIs com requisitos complexos, e como parte deste cenário pôde conhecer e utilizar várias ferramentas em busca de algo que realmente atendesse às necessidades que ele e seu time de desenvolvedores tinham.
Após explorar inúmeros frameworks e plug-ins, ele percebeu a necessidade de unir todas as funcionalidades que encontrava nessas ferramentas em um único lugar.
Com base em toda essa experiência, criou um framework pensado desde o início para ter uma abordagem moderna, utilizando programação assíncrona, suporte a type hints e com as funcionalidades mais recentes do Python.
Por que criar API em Python com FastAPI? Vantagens e recursos
Além da abordagem moderna, o FastAPI oferece uma grande variedade de funcionalidades. Entre seus principais recursos, destacam-se:
Uso de OpenAPI para criação de APIs, permitindo que sistemas internos de uma organização interajam de forma segura e autenticada com ambientes externos, estendendo funcionalidades e possibilitando usos inovadores.
Possui duas opções de documentação automática incluídas por padrão: Swagger UI, para navegação interativa e testes diretos da API pelo navegador; e ReDoc, alternativa navegável para documentação da API.
Utiliza a biblioteca Pydantic (atualmente na versão 2.x) para validação de dados usando type hints do Python o que garante validação para todos os tipos de dados Python usando type hints. Atualmente (março 2026), o FastAPI requer Python 3.10 ou superior e suporta até Python 3.14, garantindo acesso às funcionalidades modernas da linguagem.
O FastAPI foi projetado para ser de fácil utilização, incluindo suporte aos principais editores de código e funcionalidades como autocomplete presentes em várias partes do framework.
Possui padrões bem definidos, mas permite configuração conforme as necessidades do projeto.
Conta com um sistema de injeção de dependência fácil de utilizar, com validação automática e suporte para sistemas de autenticação complexos e conexões com bancos de dados.
Utiliza type annotations e possui 100% de cobertura de testes.
Ufa! E o mais fantástico é que esta lista não para por aí, e é graças a essa grande quantidade de recursos, sua fácil integração com outros frameworks como Django e Flask, e sua alta performance ao realizar tarefas de grande desempenho que vêm dando a ele popularidade entre quem busca como criar uma API com Python robusta e produtiva.
Grandes empresas, como Uber e Microsoft, usam FastAPI em aplicações que demandam alta performance e processamento de grandes volumes de dados.
Como criar uma API em Python passo a passo usando FastAPI
Vamos colocar a mão na massa? Após criar o projeto em sua IDE, vamos começar:
Criando o ambiente virtual, abra o terminal dentro da pasta criada e digite o comando:
python3 -m venv .venv
Instalando no terminal as dependências do FastAPI:
pip install fastapi
Instalando o uvicorn, que será utilizado como um servidor para rodar o código:
pip install "uvicorn[standard]"
Após a instalação e ativação do ambiente virtual (`source .venv/bin/activate` no Linux/Mac ou `.venv\Scripts\activate no Windows`), precisamos criar um arquivo, que neste exemplo será o main.py. Nele, vamos:
Importar o FastAPI
from fastapi importFastAPI
Criar uma instância para a classe FastAPI
app = FastAPI()
Definir um decorador de rota para tratar as requisições feitas à rota '/' usando o método GET.
Pronto! Agora é possível acompanhar o funcionamento da API diretamente no navegador:
Visualizar localmente a resposta em formato JSON;
Interagir com a documentação gerada automaticamente pelo Swagger UI;
Acessar a documentação alternativa automática fornecida pelo ReDoc.
Próximos passos para aprender mais sobre API em Python e FastAPI
Vamos relembrar, ponto a ponto, o que aprendemos:
Neste artigo, conhecemos um pouco mais sobre o framework FastAPI, explorando como e por que ele foi criado. Vimos também algumas de suas funcionalidades mais valorizadas pela comunidade e como elas funcionam.
Por fim, aprendemos os primeiros passos práticos para criar uma API.