Design Spec — Trilha Python

Cobertura ausente adicionada ao Roadmap em 2026-07-09 (junto com Go). Escala e método iguais à trilha Java (18→19 galhos): profundidade didática do básico (Iniciado) ao avançado (Magus), POV fullstack backend. IA-com-Python fica fora do escopo — vai virar parte de uma trilha futura cross-language (Java/Go/Python/JS) para IA, ainda não desenhada.

Ponto de vista (travado com o usuário 2026-07-09)

Trilha didática de ponta a ponta, não uma trilha de “tradução rápida” como as notas de fronteira em Comunicação entre Sistemas (que só citam Python en passant). Aqui o galho é a casa canônica da linguagem — mesmo nível de profundidade e mesmo padrão estrutural do Java: notas atômicas numeradas, 3 fases (Iniciado/Adepto/Magus), seção “Em entrevista”, frontmatter com fase:.

Consequências:

• Do zero ao avançado dentro de cada galho de linguagem (galhos 1-6) — diferente das trilhas de System Design/Operação/Comunicação, que assumem sênior. Aqui o leitor pode estar pegando Python pela primeira vez.
• POV fullstack backend nos galhos de framework/persistência/arquitetura (9-15): Django, FastAPI, SQLAlchemy — não cobre data science/ML/notebooks.
• Links de referência sempre que possível — Real Python, material do Dunossauro (FastAPI do Zero), e os livros-fonte (ver “Fontes canônicas”) citados nota a nota, não só na seção de Recursos.

Pesquisa prévia — mercado e fontes (2026-07-09)

• Fontes do usuário: stub atual (Python.md/Python Backend.md/Instalando Anaconda no Ubuntu.md), 04-Sendas/Senda Python.md (lista de cursos/vídeos — mesmo conteúdo do export Notion fornecido, nada adicional), Real Python (realpython.com), material do Dunossauro (FastAPI do Zero, exercícios), livro Python Fluente (Ramalho).
• Pesquisa de mercado (WebSearch): cursos BR mais recomendados hoje cobrem Django/DRF/FastAPI com foco em API/backend (Codar.me, Academify) e TDD/Clean Code/deploy (Python Pro — Renzo Nuccitelli) — confirma os galhos 10-13 e 17.
• Lacuna encontrada e incorporada: Architecture Patterns with Python (Percival & Gregory) aparece constantemente ao lado de Effective Python (Slatkin) e High Performance Python (Gorelick/Ozsvald) como leitura essencial de sênior — cobre Repository/Unit of Work, DDD, hexagonal/clean architecture, arquitetura orientada a eventos. Motivou o galho 13 novo (Arquitetura e Design Patterns em Python), ausente do rascunho inicial. O mesmo autor tem Test-Driven Development with Python — reforça o galho 12 (Testes).

Contexto: o que já existe

03-Dominios/Tecnologia/Python/ hoje é uma estante rasa: Python.md (24 ln, MOC redundante), Python Backend.md (297 ln — mistura Django/FastAPI/troubleshooting de produção sem estrutura de fase), Instalando Anaconda no Ubuntu.md (setup). Sem nenhum padrão de galho/fase — equivalente ao estado do Java antes da reforma (Java Fundamentals.md, Java Concurrency.md como troncos).

Estrutura de pastas

Mesmo padrão do Java: galhos flat sob Tecnologia/Python/, sem pasta “Trilha” intermediária. Cada galho tem index.md (agrupa notas por fase Iniciado/Adepto/Magus + rotas alternativas de leitura + dataview) e roadmap.md (roadmap-folha, convenção atual do vault — ver project_roadmap_tree). Um roadmap.md de nível Python/ (galho-pai) mapeia o estado dos 19 galhos.

Tecnologia/Python/
├── index.md            (MOC — lista os 19 galhos, mesmo padrão do Java/index.md)
├── roadmap.md           (roadmap recursivo do domínio)
├── Core/
├── Collections e Comprehensions/
├── OO e Data Model/
├── Funcional e idiomas avançados/
├── Tipagem moderna/
├── CPython internals/
├── Concorrência e paralelismo/
├── Programação Reativa e Assíncrona/
├── Persistência de dados/
├── Web e APIs REST/
├── Segurança/
├── Testes/
├── Arquitetura e Design Patterns/
├── Mensageria/
├── Microservices e sistemas distribuídos/
├── Build e tooling/
├── Observabilidade e produção/
├── Cloud-native e produção/
└── Certificação (PCEP-PCAP)/

Python Backend.md vira tronco podado quando os galhos 9-11/17 absorverem o conteúdo (troubleshooting de produção → Observabilidade; Django/FastAPI → Web e APIs REST). Instalando Anaconda no Ubuntu.md permanece como referência de setup (fora do escopo didático).

Roster de galhos (19, ~250-300 notas planejadas ao todo — escala Java)

Núcleo da linguagem (Iniciado→Adepto)

#	Galho	Fase predominante	Escopo
1	Core	Iniciado	Sintaxe, tipos, controle de fluxo, funções, erros/exceções, módulos/imports
2	Collections e Comprehensions	Iniciado→Adepto	list/dict/set/tuple, comprehensions, itertools, desempacotamento
3	OO e Data Model	Adepto	Classes, dunder methods, properties, dataclasses, ABC/Protocol — coração do Python Fluente
4	Funcional e idiomas avançados	Adepto→Magus	Generators, iterators, decorators, closures, context managers, functools
5	Tipagem moderna	Adepto	Type hints, mypy/pyright, Pydantic, structural typing (Protocol)
6	CPython internals	Magus	GIL de verdade, memory management, GC, profiling — equivalente ao galho JVM do Java

Concorrência e execução (Adepto→Magus)

| 7 | Concorrência e paralelismo | Adepto→Magus | GIL, threading, multiprocessing, asyncio fundamentals | | 8 | Programação Reativa e Assíncrona | Magus | asyncio deep-dive, aiohttp, async frameworks, back-pressure |

Backend e arquitetura (Adepto→Magus, POV fullstack)

| 9 | Persistência de dados | Adepto→Magus | SQLAlchemy, Django ORM, migrations, N+1, transações | | 10 | Web e APIs REST | Adepto | Django vs FastAPI vs Flask, routing, serialização, validação (Pydantic) | | 11 | Segurança | Adepto→Magus | Auth (JWT/OAuth), OWASP, validação de input, secrets | | 12 | Testes | Adepto | pytest, fixtures, mocking, coverage, TDD (Percival) | | 13 | Arquitetura e Design Patterns | Magus | Por que GoF clássico é menos necessário em Python; Repository/UoW, DI, hexagonal/clean architecture (Percival & Gregory) |

Plataforma distribuída e produção (Magus)

| 14 | Mensageria | Adepto→Magus | Celery, RQ, aio-pika, kafka-python/aiokafka | | 15 | Microservices e sistemas distribuídos | Magus | Comunicação entre serviços em Python, cliente de API Gateway | | 16 | Build e tooling | Iniciado→Adepto | Packaging moderno (uv, poetry), virtual envs, pyproject.toml, ruff/black | | 17 | Observabilidade e produção | Magus | Logging, OpenTelemetry, WSGI/ASGI (gunicorn/uvicorn), deploy | | 18 | Cloud-native e produção | Magus | Containers Python, serverless/Lambda Python |

Certificação (Magus, opcional, planejada por último — mesmo padrão do Java)

| 19 | Certificação (PCEP/PCAP) | Magus | Guia de estudo mapeado aos galhos 1-6 |

Fronteiras anti-duplicação

Tópico	Papel aqui	Mora em	Regra
SOLID, GoF genérico, arquitetura agnóstica de linguagem	reforço com exemplo Python	Design de Software	linkar; galho 13 é a reinterpretação idiomática Python (duck typing muda o cálculo de quais patterns fazem sentido)
Testes genérico (pirâmide, TDD conceitual)	reforço com pytest	Testes	linkar; galho 12 é ferramental pytest
REST/GraphQL/gRPC conceitual, idempotência, versionamento, mensageria conceitual	reforço com implementação Python	Comunicação entre Sistemas	linkar sem reexplicar; galhos 10/14/15 mostram “como isso é em Python”
System Design (escala, CAP, patterns)	referência	System Design	linkar
DevOps/observabilidade/deploy genérico	reforço com stack Python	Operação	linkar; galhos 17/18 são a ótica Python
Segurança genérica (OWASP Top 10, RBAC/ABAC)	reforço com libs Python	Segurança	linkar; galho 11 é ferramental
IA com Python (LangChain, agentes, RAG)	fora de escopo	trilha futura cross-language IA (não existe ainda)	não entrar

Padrão de escrita (herdado do Java, adaptado)

Mesmo padrão-mestre de capítulo de livro das outras trilhas, mas replicando a convenção estrutural específica do Java: index.md do galho agrupa notas por cabeçalho de fase (## Iniciado, ## Adepto, ## Magus), oferece rotas alternativas de leitura (linear, entrevista internacional, projetando produção, etc. — como o galho Web e APIs REST do Java), e usa dataview pra listar todas as notas. Frontmatter com fase:. Seção “Em entrevista” obrigatória (mesmo em galhos de fundamentos, ao contrário das trilhas de arquitetura que só têm isso em fases avançadas). Densidade-alvo ~440-540 linhas / 5-7k palavras por nota, ≥1 Mermaid, callouts [!question]-/[!warning], ## Fontes datadas. Links de referência inline para Real Python, Dunossauro (FastAPI do Zero), e os livros-fonte sempre que a nota tocar o tema deles — não só na seção Recursos final.

Fontes canônicas da trilha

• Livros: Python Fluente / Fluent Python 2ª ed. (Luciano Ramalho — fonte central para galhos 3-4); Effective Python (Brett Slatkin); High Performance Python (Gorelick & Ozsvald); Architecture Patterns with Python (Percival & Gregory — fonte central do galho 13); Test-Driven Development with Python (Percival — reforço do galho 12); Fluent Python já citado cobre também Data Model/descriptors/metaclasses.
• Online/comunidade: Real Python (fonte primária de artigos por tema); FastAPI do Zero — Dunossauro; documentação oficial (docs.python.org, PEPs — especialmente PEP 8, PEP 484/type hints, PEP 703/GIL opcional); SQLAlchemy docs; FastAPI docs; Django docs; Talk Python Training / PyBites como referência complementar.
• Palestras/vídeos: palestras do Ramalho já mapeadas em Senda Python.md (descritores, geradores, metaprogramação, assíncrono) — usar como fonte quando o tema bater.

Plano de execução (ritmo Java — um galho por vez, sem branch dedicada)

1. Criar Tecnologia/Python/index.md (MOC) + roadmap.md (galho-pai) — feito neste spec-turn.
2. Semear um galho por vez, ordem sugerida = ordem da tabela (núcleo da linguagem primeiro, produção por último, certificação ao final — mesmo padrão do Java, que também deixou a certificação pro fim). Cada galho: index.md + roadmap.md + notas via subagente-por-nota (≤3/onda, Sonnet, barra de densidade explícita, WebSearch inline citando Real Python/Dunossauro/livros-fonte).
3. Commit por galho fechado (paths explícitos, sem Co-Authored-By, push manual) — direto na main, sem branch (mesma convenção do Java a partir do Galho 6, ver feedback_galhos_direto_main).
4. Esta é uma trilha de múltiplas sessões (escala Java — semanas, não uma sessão). Cada sessão fecha 1 galho (ou 2 pequenos) e para; não tentar completar tudo de uma vez.
5. Ao fechar cada galho, atualizar roadmap-folha + roadmap-pai + memória.

Pontos em aberto

• EXEMPLAR: usar Java/Web e APIs REST/index.md e suas notas 01-05 como referência estrutural até a trilha Python ter seu próprio exemplar consolidado (o Galho 1 — Core — vira o exemplar próprio assim que fechar).
• Destino final de Python Backend.md: tronco podado, redistribuído entre galhos 9/10/17 no fechamento de cada um.
• Certificação (galho 19): confirmar se PCEP/PCAP são as certs relevantes (equivalente PCEP≈nível básico, PCAP≈nível associate da Python Institute) antes de escrever — pesquisar no momento de abrir esse galho, não agora.