📊 Capítulo 13: Background Tasks Nativas

Especialização Backend com Python & FastAPI

🗺️ O Funcionamento das BackgroundTasks do Starlette/FastAPI

sequenceDiagram
    autonumber
    actor C as Cliente HTTP
    participant API as FastAPI Endpoint
    participant BG as BackgroundTasks Runner
    participant SMTP as Servidor de E-mail / Log

    C->>API: POST /pedidos/123/checkout
    API->>API: Processa transação no banco (50 ms)
    API->>BG: tasks.add_task(enviar_email_confirmacao, "cliente@email.com")
    API-->>C: Retorna HTTP 202 Accepted Imediatamente! ⚡
    Note over BG,SMTP: A conexão HTTP já foi encerrada com o cliente
    BG->>SMTP: Conecta e envia e-mail em background (1.200 ms)

🎯 Slide 1: Quando Usar as BackgroundTasks Nativas?

• Casos Ideais:
  • Envio de e-mails transacionais e notificações simples.
  • Gravação de logs de auditoria não críticos.

  • Limpeza de arquivos temporários após download.

• Vantagem: Zero dependência de workers externos ou brokers como Celery/RabbitMQ.

🎯 Slide 2: Exemplo de Implementação Simples e Elegante

from fastapi import BackgroundTasks, APIRouter

router = APIRouter()

def enviar_notificacao(email: str, mensagem: str):
    # Simula chamada de rede lenta
    time.sleep(2)
    print(f"E-mail enviado para {email}: {mensagem}")

@router.post("/notificar")
async def disparar_notificacao(email: str, background_tasks: BackgroundTasks):
    background_tasks.add_task(enviar_notificacao, email, "Seu pedido foi faturado!")
    return {"status": "Notificação agendada com sucesso"}

🎯 Slide 3: Limitações Importantes

• Processo em Memória: Se o servidor for reiniciado antes da tarefa terminar, ela será perdida (não é persistente).

• Tarefas Pesadas: Para processamento de vídeo, relatórios de horas e pipelines de ML, utilize Celery com Redis (Capítulo 14).