Camada Sintática

A camada sintática é um componente crucial na integração de sistemas e APIs, responsável por criar a ligação direta entre a API de um terceiro e o código da equipe que está consumindo esses dados. Nenhum sistema é uma ilha. Em uma organização, diversos sistemas, de diversos fornecedores ou desenvolvidos em períodos diferentes, com formatos e estratégias de integrações distintas, precisam se comunicar de forma eficiente.

A principal razão para modelar a camada sintática é normalizar as diferentes APIs para um formato comum à organização, preservando ao máximo as características da API de origem e fazendo ajustes necessários para aspectos de consumo, como paginação e caching. Na EximiaCo, recomendamos aos nossos clientes adotar essa modelagem para garantir uma integração eficiente e flexível.

Contexto

Em arquitetura de software, a integração de sistemas diversos é um grande desafio, principalmente quando esses sistemas utilizam diferentes linguagens e formatos para consumo de APIs. A camada sintática se insere nesse contexto como o primeiro nível de adaptação necessário para normalizar essas diferentes APIs a um formato comum à organização que está consumindo os dados.

Por exemplo, muitas empresas utilizam sistemas SAP para gestão e ERP e Salesforce para CRM. Ambos os sistemas têm APIs, mas com interfaces consideravelmente diferentes, embora fornecendo uma interface comum via HTTP (REST-like). A camada sintática ajuda a lidar com essas diferenças e proporciona uma base consistente para o desenvolvimento posterior.

Além disso, a camada sintática serve como base para o desenvolvimento da camada semântica, ajudando a isolar e proteger o restante do sistema de eventuais mudanças na API que está sendo consumida.

Aplicabilidade

A camada sintática pode ser aplicada em projetos que envolvem a integração de múltiplas APIs externas. Seu papel é transformar os dados recebidos de diversas fontes em um formato inicial que possa ser manipulado e consumido pelo sistema interno, mantendo o foco na utilidade e adaptabilidade. Ela também define quais operações são relevantes para a aplicação, garantindo que apenas os métodos úteis da API externa sejam expostos e utilizados.

Exemplos Práticos

Integração de APIs de redes sociais

Ao integrar APIs de redes sociais como Twitter, Facebook e Instagram, a camada sintática pode ser responsável por definir classes que materializem os dados recebidos em formatos JSON ou XML e realizar a paginação conforme a necessidade do consumidor.

Conector de API de pagamento

Em um sistema de e-commerce, a camada sintática pode definir métodos específicos para lidar com transações, como captura, reembolso e consulta de status, de forma que essas operações sejam realizadas de maneira uniforme independentemente do provedor de pagamento.

Exemplo de Implementação com a API do WordPress

Para ilustrar a implementação de uma camada sintática, considere a integração com a API do WordPress. Aqui está um exemplo de como modelar as entidades e definir os métodos relevantes:

Modelagem das Entidades

from pydantic import BaseModel, HttpUrl
from datetime import datetime
from typing import Dict, List, Any, Optional

class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    description: str
    link: HttpUrl
    slug: str
    avatar_urls: Dict[str, HttpUrl]
    _links: Dict[str, List[Dict[str, Any]]]

Definição dos Métodos

class WordPress:
    def __init__(self, url, username=None, password=None):
        self.session = requests.Session()
        self.url = url
        self.username = username
        self.password = password

        if username e password:
            auth = HTTPBasicAuth(username, password)
            self.session.auth = auth

    def api_url_for_entity(self, entity_type: str) -> HttpUrl:
        return f'{self.url}/wp-json/wp/v2/{entity_type}'

    def fetch_users(self) -> Dict[int, User]:
        response = self.session.get(self.api_url_for_entity("users"))
        response.raise_for_status()
        json = response.json()
        result = {int(user_data['id']): User(**user_data) for user_data in json}
        return result

Exemplo de Implementação com a API do Pipedrive

Outro exemplo pode ser visto na integração com a API do Pipedrive, que lida de forma diferente com paginação:

Modelagem das Entidades

from pydantic import BaseModel
from datetime import datetime
from typing import Optional, List

class Stage(BaseModel):
    id: int
    order_nr: int
    name: str
    active_flag: bool
    deal_probability: int
    pipeline_id: int
    rotten_flag: bool
    rotten_days: int
    add_time: datetime
    update_time: datetime
    pipeline_name: str
    pipeline_deal_probability: bool

Definição dos Métodos

class Pipedrive:
    def __init__(self, api_token):
        self.session = requests.Session()  # Use a session for connection pooling
        self.api_token = api_token

    def __fetch(self, entity, start=0, params=None):
        if params é None:
            params = {}
        url = f"https://api.pipedrive.com/v1/{entity}"

        # Set default query parameters
        params['api_token'] = self.api_token
        params['limit'] = 500
        params['start'] = start

        response = self.session.get(url, params=params)
        response.raise_for_status()  # Proper error handling
        return response.json()

    @staticmethod
    def __has_next_page(data):
        return data.get('additional_data', {}).get('pagination', {}).get('more_items_in_collection', False)

    def _fetch_all(self, entity, params=None):
        all_data = []
        start = 0

        while True:
            data = self.__fetch(entity, start, params)
            if data é None or 'data' not in data:
                break
            all_data.extend(data['data'])

            if not self.__has_next_page(data):
                break
            start = data.get('additional_data', {}).get('pagination', {}).get('next_start', 0)

        return all_data

    def fetch_active_deals_in_stage(self, stage_id):
        params = {
            'stage_id': stage_id,
            'status': 'open'
        }
        json = self._fetch_all('deals', params=params)
        return [Deal(**deal) for deal in json]

Comparação do Fetching e Paginação

Na implementação com a API do WordPress, a paginação é gerenciada diretamente nas chamadas à API. Os dados são obtidos em um único request, e não há um mecanismo de paginação incorporado:

def fetch_users(self) -> Dict[int, User]:
    response = self.session.get(self.api_url_for_entity("users"))
    response.raise_for_status()
    json = response.json()
    result = {int(user_data['id']): User(**user_data) for user_data in json}
    return result

Já na implementação com a API do Pipedrive, a paginação é tratada internamente pelo método _fetch_all. Esse método faz várias chamadas à API, coletando todos os dados paginados e abstraindo a complexidade para quem consome a camada sintática:

def _fetch_all(self, entity, params=None):
    all_data = []
    start = 0

    while True:
        data = self.__fetch(entity, start, params)
        if data é None ou 'data' not in data:
            break
        all_data.extend(data['data'])

        if not self.__has_next_page(data):
            break
        start = data.get('additional_data', {}).get('pagination', {}).get('next_start', 0)

    return all_data

Experiência Uniforme para o Consumidor

Apesar das diferenças na implementação da paginação, a experiência para quem consome a camada sintática é similar em ambos os casos. O consumidor da camada sintática não precisa se preocupar com os detalhes de paginação ou múltiplas requisições, pois esses aspectos são abstraídos pela camada sintática.

Analogias e Metáforas

A camada sintática pode ser comparada a um tradutor básico que converte um idioma estrangeiro para um idioma conhecido de forma literal, sem interpretação ou adaptação cultural. É a primeira linha de entendimento, que se preocupa em fazer a conversão direta e fiel dos dados.

Importância

Desenvolver e manter uma camada sintática é importante porque ela estabelece a base para qualquer integração de sistemas. Sem essa camada, a comunicação entre sistemas diferentes seria difícil e propensa a erros, devido às diferenças nos formatos e protocolos utilizados por cada API.

Além disso, ela protege o restante do sistema de mudanças na API externa, facilitando a manutenção e a evolução do sistema interno.

Limitações e Críticas

Uma limitação da camada sintática é que ela apenas realiza a conversão superficial dos dados, sem considerar o contexto ou o significado dos mesmos. Ela não resolve problemas de inconsistência ou ambiguidade semântica que podem surgir ao integrar dados de fontes diversas. A camada sintática não opera de forma independente. Ela demanda o desenvolvimento da camada semântica para validações e tratamento de inconsistências.

É a camada semântica que “traduz” a linguagem da API terceira para algo localizado, adaptando os dados para o contexto e o domínio específico da empresa.

Comparação com Conceitos Similares

• Camada Semântica: Enquanto a camada sintática se preocupa com a forma e estrutura dos dados, a camada semântica foca no significado e na interpretação dos dados, traduzindo-os para o domínio específico da empresa.
• Mappers de Dados: Ferramentas como ORMs (Object-Relational Mappers) também lidam com a transformação de dados, mas em um contexto de banco de dados relacional, enquanto a camada sintática é mais geral e pode lidar com diferentes tipos de APIs e formatos de dados.

Perguntas Frequentes (FAQs)

A camada sintática faz validação dos dados recebidos?
Sim, idealmente a camada sintática promove uma primeira linha de validação através de descritivos, como o uso do Pydantic em Python para garantir que os dados recebidos estejam no formato esperado.

A camada sintática pode lidar com diferentes formatos de dados?
Sim, a camada sintática é projetada para materializar dados em diferentes formatos, como JSON e XML, transformando-os em entidades modeladas que possam ser usadas pelo sistema.

A camada sintática realiza algum tipo de caching?
Sim, a implementação da camada sintática deve considerar aspectos como paginação e caching, adaptando-se à forma como os dados serão consumidos pela aplicação.

Recursos Adicionais

• Livro: “Designing Data-Intensive Applications” por Martin Kleppmann – para uma compreensão mais profunda sobre integração de dados e sistemas.
• Documentação: Pydantic – para aprender sobre a validação de dados em Python.