strider-framework 0.18.35

Strider - Django-inspired, FastAPI-powered. Alta performance, baixo acoplamento, produtividade extrema.

Stride

Framework Python para APIs REST de alta performance. Combina a produtividade do Django REST Framework com a velocidade do FastAPI.

Por que mais um framework?

FastAPI e excelente para performance, mas exige muito codigo repetitivo para CRUD. Django REST Framework e produtivo, mas lento e sem async nativo. Stride resolve esse trade-off.

# 30 linhas para uma API completa com CRUD, validacao, permissoes e documentacao
class UserViewSet(ModelViewSet):
    model = User
    input_schema = UserInput
    output_schema = UserOutput
    permission_classes = [IsAuthenticated]
    permission_classes_by_action = {"list": [AllowAny], "destroy": [IsAdmin]}

router = AutoRouter(prefix="/api/v1")
router.register("/users", UserViewSet)
app = StrideApp(routers=[router])

# Resultado: 6 endpoints REST, OpenAPI docs, validacao Pydantic, permissoes por acao

Benchmark

Testes realizados com wrk, 10 threads, 100 conexoes, 30 segundos. Endpoint GET /users/ retornando 100 registros.

Framework              Requests/sec    Latency (avg)    Latency (p99)
---------------------------------------------------------------------------
FastAPI puro           15,200          6.5ms            18ms
Stride         14,100          7.1ms            21ms
Django + DRF           2,100           47ms             180ms
Flask + SQLAlchemy     3,400           29ms             95ms

Stride mantem 93% da performance do FastAPI puro. A diferenca de 7% vem da camada de ViewSet e permissoes - overhead aceitavel considerando a reducao de boilerplate.

Por que Django e tao mais lento?

• WSGI sincrono bloqueia threads
• Django ORM nao e async (sync_to_async adiciona overhead)
• Serializers DRF usam reflexao pesada

Comparativo Tecnico

Aspecto	Django + DRF	FastAPI Puro	Stride
Async nativo	Parcial (sync_to_async)	Total	Total
Tipagem	Runtime	Compilacao	Compilacao
ORM	Django ORM (sync)	Manual	SQLAlchemy 2.0 (async)
Validacao	DRF Serializers	Pydantic	Pydantic
ViewSets	Sim	Manual	Sim
Permissoes	Sim	Manual	Sim
OpenAPI	drf-spectacular	Nativo	Nativo
Boilerplate CRUD	Baixo	Alto	Baixo
Performance	~2k req/s	~15k req/s	~14k req/s

Decisoes Arquiteturais

SQLAlchemy 2.0 ao inves de Django ORM

Django ORM nao foi projetado para async. O sync_to_async e um wrapper que executa queries em thread pool, adicionando overhead e complexidade. SQLAlchemy 2.0 tem async nativo com asyncpg.

# Django: sync_to_async adiciona ~2ms por query
users = await sync_to_async(list)(User.objects.filter(is_active=True))

# Stride: async nativo, sem overhead
users = await User.objects.using(db).filter(is_active=True).all()

Alem disso, SQLAlchemy 2.0 tem tipagem forte com Mapped[T], permitindo que IDEs e mypy detectem erros em tempo de desenvolvimento.

Pydantic ao inves de DRF Serializers

DRF Serializers usam reflexao pesada (__getattr__, metaclasses) para funcionar. Pydantic compila validadores em Rust, resultando em validacao 10-100x mais rapida.

# DRF: ~500us por validacao
class UserSerializer(serializers.Serializer):
    email = serializers.EmailField()
    name = serializers.CharField(max_length=100)

# Stride: ~5us por validacao
class UserInput(InputSchema):
    email: str
    name: str

ViewSets simplificados

DRF ViewSets tem dispatch complexo com multiplas camadas de mixins. Stride usa heranca simples e metodos async diretos.

# Hierarquia DRF: GenericAPIView -> mixins -> GenericViewSet -> ModelViewSet
# Hierarquia Core: ViewSet -> ModelViewSet

# Menos indiracao = menos overhead = codigo mais facil de debugar

Permissoes composiveis

Sistema de permissoes inspirado no DRF, mas com operadores Python para composicao.

# Permissao composta: autenticado E (dono OU admin)
permission = IsAuthenticated() & (IsOwner() | IsAdmin())

Dependencias

O framework usa apenas bibliotecas estaveis e bem mantidas:

Dependencia	Versao	Proposito
fastapi	>=0.100	Motor HTTP async, OpenAPI automatico
pydantic	>=2.0	Validacao e serializacao (core em Rust)
pydantic-settings	>=2.0	Configuracao via .env
sqlalchemy	>=2.0	ORM async com tipagem forte
asyncpg	>=0.28	Driver PostgreSQL async (opcional)
aiosqlite	>=0.19	Driver SQLite async (desenvolvimento)
uvicorn	>=0.23	Servidor ASGI
python-jose	>=3.3	JWT para autenticacao
passlib	>=1.7	Hash de senhas (bcrypt, argon2)
aiokafka	>=0.8	Cliente Kafka async (opcional)

Dependencias opcionais por feature:

• Messaging: aiokafka, aio-pika (RabbitMQ), redis
• PostgreSQL: asyncpg
• Argon2: argon2-cffi

Instalacao

Global (CLI disponivel em qualquer diretorio)

# Recomendado: pipx instala em ambiente isolado
pipx install stride

# Alternativa: pip global (requer --break-system-packages no Debian/Ubuntu)
pip install stride --break-system-packages

# Alternativa: pip no diretorio do usuario
pip install stride --user

Apos instalacao global, o comando core fica disponivel:

core --help
core startproject meu_projeto

Local (por projeto)

# Criar e ativar virtualenv
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Linux/Mac
# .venv\Scripts\activate   # Windows

# Instalar no projeto
pip install stride

# Com extras opcionais
pip install "stride[postgres,kafka]"
pip install "stride[enterprise]"  # Todas as features

Extras disponiveis

Extra	Dependencias
postgres	asyncpg, psycopg
mysql	aiomysql
kafka	aiokafka
redis	redis
rabbitmq	aio-pika
messaging	kafka + redis + rabbitmq + croniter
enterprise	messaging + postgres

Quick Start

# Criar projeto
stride init my-api
cd my-api

# Configurar banco e rodar
stride makemigrations --name initial
stride migrate
stride run

Acesse http://localhost:8000/docs para documentacao interativa.

Estrutura do Projeto

/my-api
  /.env                    # Configuracoes (DATABASE_URL, SECRET_KEY)
  /migrations              # Migracoes de banco (geradas automaticamente)
  /src
    /apps
      /users
        models.py          # Models SQLAlchemy
        schemas.py         # Input/Output Pydantic
        views.py           # ViewSets
        routes.py          # Rotas
        permissions.py     # Permissoes customizadas
    main.py                # Entry point

Documentacao

Guia	Descricao
Quickstart	Primeira API em 5 minutos
ViewSets	CRUD, actions, hooks
Authentication	JWT, permissoes
Messaging	Kafka, RabbitMQ, Redis
Deployment	Docker, Kubernetes

Documentacao completa

Roadmap

Suporte a WebSockets

Integracao nativa com WebSockets do FastAPI para aplicacoes real-time. Planejado: decorators para handlers, broadcast para grupos, integracao com sistema de permissoes.

# Planejado
@websocket("/ws/chat/{room_id}")
class ChatConsumer(WebSocketConsumer):
    permission_classes = [IsAuthenticated]
    
    async def on_connect(self, websocket, room_id):
        await self.channel_layer.group_add(f"room_{room_id}", websocket)
    
    async def on_message(self, websocket, data):
        await self.channel_layer.group_send(f"room_{data['room_id']}", data)

Cache integrado (Redis)

Camada de cache transparente para QuerySets e respostas de ViewSet. Invalidacao automatica em create/update/delete.

# Planejado
class PostViewSet(ModelViewSet):
    model = Post
    cache_timeout = 300  # 5 minutos
    cache_key_prefix = "posts"
    
    # Cache automatico em list() e retrieve()
    # Invalidacao automatica em create(), update(), destroy()

Rate limiting

Limitacao de requisicoes por IP, usuario ou API key. Configuravel por ViewSet ou action.

# Planejado
class APIViewSet(ModelViewSet):
    throttle_classes = [AnonRateThrottle, UserRateThrottle]
    throttle_rates = {
        "anon": "100/hour",
        "user": "1000/hour",
    }

Background tasks

Sistema de tarefas em background ja implementado. Suporta filas, retry, scheduling.

# Ja disponivel
@task(queue="default", max_retries=3)
async def send_email(user_id: int, template: str):
    user = await User.objects.get(id=user_id)
    await email_service.send(user.email, template)

# Chamar
await send_email.delay(user_id=1, template="welcome")

Admin interface

Interface administrativa auto-gerada a partir dos models. Inspirada no Django Admin, mas com frontend moderno (React/Vue).

# Planejado
from strider.admin import AdminSite, ModelAdmin

class UserAdmin(ModelAdmin):
    list_display = ["id", "email", "is_active", "created_at"]
    list_filter = ["is_active", "role"]
    search_fields = ["email", "name"]

admin = AdminSite()
admin.register(User, UserAdmin)

CLI para scaffolding

CLI ja disponivel para operacoes comuns:

# Ja disponivel
stride init my-api              # Criar projeto
stride makemigrations --name x  # Gerar migracao
stride migrate                  # Aplicar migracoes
stride run                      # Rodar servidor
core worker                   # Rodar worker de tasks
core consumer                 # Rodar consumer de mensagens
core docker generate          # Gerar docker-compose.yml

# Planejado
core generate app users       # Gerar app com estrutura padrao
core generate model Post      # Gerar model com CRUD
core generate viewset Post    # Gerar ViewSet a partir de model

Contribuindo

# Clonar e instalar
git clone https://github.com/user/stride.git
cd stride
pip install -e ".[dev]"

# Rodar testes
pytest

# Rodar linter
ruff check .
mypy core/

Licenca

MIT