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Construindo uma Aplicação Modular com apywire e starlette

Alexandre Gomes Gaigalas – 12 de Fevereiro de 2026

Este post explica como usar o apywire para construir uma aplicação modular com injeção de dependências usando starlette. Vamos passo a passo para conectar serviços, handlers e um banco de dados usando um config.yaml declarativo.

O código completo deste tutorial está disponível em github.com/alganet/apywire-starlette.

O problema

Em muitas aplicações web Python, a cola entre dependências (conexões com banco, serviços e controllers) é feita manualmente no ponto de entrada da aplicação ou usando frameworks que dependem muito de reflection em tempo de execução e decorators. Isso pode causar:

• Código fortemente acoplado: difícil de testar e refatorar.
• Overhead em tempo de execução: reflection atrasa inicialização e o tempo de resposta de requisições.
• Dependências implícitas: o grafo de dependências fica difícil de visualizar.

O apywire resolve isso oferecendo uma maneira declarativa de definir o grafo de dependências em um arquivo YAML, que é então compilado em código Python eficiente e transparente.

Passo 1: Os componentes

Primeiro, definimos nossos componentes como classes Python simples. Note que elas não dependem de apywire nem de nenhum framework de DI — apenas declaram o que precisam em __init__.

Serviços (src/services.py)

class UserService:
    def __init__(self, db):
        self.db = db

    def get_user(self, screen_name: str):
        # ... lógica pra obter o usuário ...
        pass

class MigrationService:
    def __init__(self, db):
        self.db = db

    def run(self):
        # ... lógica pra executar as migrações ...
        pass

Handlers (src/handlers.py)

Os handlers (controllers) são callables simples que recebem dependências.

from starlette.responses import JSONResponse
from starlette.requests import Request
import services

class UserHandler:
    def __init__(self, users: services.UserService):
        self.users = users

    async def __call__(self, scope, receive, send):
        request = Request(scope, receive)
        screen_name = request.path_params["screen_name"]
        user = self.users.get_user(screen_name)
        # ... retorna a resposta ...

Passo 2: A ligação (config.yaml)

Aqui acontece a mágica. Declaramos nosso grafo de dependências em config.yaml.

# 1. Define a conexão com o banco de dados. Usa APSW diretamente, sem necessidade de wrapper.
apsw.Connection db:
  filename: "db.sqlite"

# 2. Conecta os serviços. Injetamos o 'db' definido acima nos nossos serviços.
services.UserService users:
  db: {db}

services.MigrationService migrations:
  db: {db}

# 3. Conecta os handlers. Injetamos o serviço 'users' no UserHandler.
handlers.UserHandler user_handler:
  users: {users}

handlers.HomeHandler home_handler: {}

# 4. Define as rotas. Vinculamos o 'user_handler' a um path.
starlette.routing.Route user_route:
  path: "/users/{screen_name}"
  endpoint: {user_handler}
  methods: ["GET"]

starlette.routing.Route hello_route:
  path: "/"
  endpoint: {home_handler}

# 5. A Aplicação - Montamos a aplicação com nossas rotas.
starlette.applications.starlette app:
  routes:
    - {user_route}
    - {hello_route}

Principais observações:

• {db}: referencia o componente chamado db.
• Nomes totalmente qualificados: usamos module.ClassName para especificar tipos.
• Sem mudanças no código: não alteramos as classes Python para fazer o wiring.

Passo 3: Compilação

O apywire compila esse YAML em um arquivo Python (src/container.py). Esse código gerado é o que sua aplicação realmente usa — ele lida com carregamento preguiçoso e garante que singletons sejam compartilhados corretamente.

Para compilar:

python src/app.py --compile

Isso gera src/container.py. Você não edita esse arquivo, mas pode inspecioná‑lo para ver exatamente como sua aplicação foi ligada — é apenas código Python comum!

Passo 4: Executando a aplicação

O entrypoint src/app.py simplesmente importa o container compilado e o utiliza.

from container import compiled

def create_app():
    return compiled.app()

if __name__ == "__main__":
    # ... lógica da CLI ...
    uvicorn.run("app:create_app", factory=True)

Como compiled é importado de um arquivo gerado, não há overhead de framework em tempo de execução.

Conclusão

Ao isolar o wiring em config.yaml, alcançamos:

1. Arquitetura limpa: a lógica de negócio não conhece o framework.
2. Performance: a compilação "assenta" o grafo de dependências em código otimizado.
3. Flexibilidade: trocar a implementação do banco ou de um serviço é apenas uma mudança de configuração.

Experimente o apywire no seu próximo projeto Python!

CC BY-NC-SA 4.0