FastAPI + HTMX vs Django em times com IA, Cursor e GitLab 🚀
Quando falamos em construir um único sistema grande, com vários módulos (usuários, financeiro, relatórios, etc.), usando PostgreSQL e apoio pesado de IA no Cursor/Vibe Code, a escolha entre FastAPI + HTMX e Django vai muito além de performance. Entra na conta a experiência do time com trabalho colaborativo, Git, branches e merge requests no GitLab. 😅
1. Visão geral dos dois cenários
FastAPI + HTMX
- FastAPI: framework moderno, assíncrono, tipado e ótimo para APIs.
- HTMX: permite interações dinâmicas sem precisar de SPA pesada.
- Arquitetura mais aberta: você decide ORM, auth, estrutura de pastas, etc.
Django
- Framework "baterias incluídas": ORM, auth, templates, admin, etc.
- Estrutura de projeto bem definida (apps, urls, settings).
- Excelente para um monolito organizado em vários apps.
2. IA escrevendo código: quem se beneficia mais? 🤖
Com o Cursor e o Vibe Code gerando trechos de código, o framework que tiver padrões mais previsíveis sai na frente.
Django + IA
- Apps, models, views, urls, templates: tudo segue um padrão conhecido.
- A IA "sabe" preencher esse esqueleto com muita facilidade.
- Menos risco de virar um código todo fragmentado com vários estilos diferentes.
FastAPI + HTMX + IA
- A IA também lida muito bem com FastAPI.
- Mas, como a arquitetura é mais flexível, cada dev pode induzir a IA a criar estruturas diferentes (pastas, serviços, camadas).
- Isto exige um guia de arquitetura bem definido para humanos e IA seguirem o mesmo padrão.
3. Comparativo rápido 💡
| Critério | FastAPI + HTMX | Django |
|---|---|---|
| Arquitetura | Flexível; você define camadas e padrões. | Mais opinativo; estrutura de apps bem definida. |
| IA (Cursor / Vibe Code) | Funciona muito bem, mas exige guia de estilo forte. | IA se apoia em padrões consolidados do framework. |
| Curva de aprendizado em time colaborativo | Maior risco de divergência de estilos entre módulos. | Mais “trilhos” para o time seguir junto. |
| Admin interno | Depende de bibliotecas externas ou código próprio. | Django Admin pronto para uso. |
| Microservices no futuro | Naturalmente amigável a divisão em serviços. | Dá para fazer, mas o “modo padrão” é monolito. |
| Integração com PostgreSQL | Ótima (SQLAlchemy, etc.). | Ótima (Django ORM com suporte nativo). |
| Tamanho do time (2–4 devs) | Bom, se todos seguirem o mesmo padrão. | Muito bom, especialmente com menos experiência em Git. |
4. Organização do repositório e módulos 🧩
Em ambos os casos, faz muita diferença ter um monorepo bem organizado no GitLab, com módulos claros e responsabilidades definidas.
Exemplo de organização com Django
project/
manage.py
project/
settings.py
urls.py
apps/
usuarios/
models.py
views.py
urls.py
templates/usuarios/
financeiro/
relatorios/
Cada app representa um módulo de negócio. Isso facilita o trabalho em paralelo: um dev cuida de usuarios, outro de financeiro, e assim por diante.
Exemplo de organização com FastAPI
app/
main.py
core/
db/
modules/
usuarios/
routers.py
models.py
schemas.py
services.py
templates/
financeiro/
relatorios/
Aqui, os routers e services de cada módulo ficam agrupados. Também é uma boa abordagem, mas depende mais de disciplina da equipe.
5. GitLab, branches e merges para iniciantes em trabalho conjunto 🧵
Mesmo com desenvolvedores experientes em outras tecnologias, a parte de trabalhar no mesmo app e fazer merge de código é um desafio à parte.
Fluxo simples recomendado
- Manter uma branch principal:
mainoudev. - Para cada funcionalidade: criar uma feature branch,
por exemplo:
feature/usuarios-listagemfeature/financeiro-faturas
- Commits pequenos e frequentes.
- Abrir Merge Requests no GitLab para revisão, mesmo que rápida.
- Evitar codar diretamente na branch principal.
Cuidando do escopo da IA
Ao pedir ajuda para a IA no Cursor:
- Seja bem específico: "No arquivo X, crie apenas a função Y. Não altere outros módulos."
- Evite pedir refatorações gigantescas em muitos arquivos de uma vez.
- Use um README ou arquivo de regras explicando a arquitetura e peça para a IA seguir esse padrão.
6. Quando faz mais sentido usar cada stack? 🎯
Use FastAPI + HTMX se:
- Você quer muito foco em APIs modernas e assíncronas.
- Pensa em evoluir para microservices no médio prazo.
- Seu time tem boa disciplina de arquitetura e vai manter um padrão firme (apoiado por README/.rules).
Use Django se:
- O objetivo é um grande sistema único com vários módulos internos.
- O time ainda está aprendendo a trabalhar no mesmo código, fazendo merges e lidando com conflitos.
- Você quer usufruir do Django Admin e da estrutura de apps bem definida.
- Quer que a IA siga trilhos mais claros, com menos decisões arquiteturais no dia a dia.
7. Conclusão 💬
Em um cenário com 2 a 4 desenvolvedores, usando IA (Cursor/Vibe Code) para escrever boa parte do código e PostgreSQL como banco de dados, a escolha do framework não é só técnica: é também organizacional.
Se o time ainda está pegando o jeito de trabalhar junto, fazer branches, revisar e fazer merge sem conflitos enormes, Django tende a ser a escolha mais segura pela quantidade de padrões que ele já traz. Já o combo FastAPI + HTMX brilha quando há experiência maior em arquitetura e desejo de flexibilidade.
O mais importante é: definir padrões claros, registrar isso no repositório e ensinar esses padrões tanto ao time quanto à IA. Assim, o framework escolhido deixa de ser um problema e vira um aliado na entrega do produto. 💻✨
