Testar grátis
4 min leitura Guide 193 of 877

Planejamento de Sprints para Desenvolvimento Python

Projetos Python variam de scripts simples a sistemas complexos de data science e APIs robustas. GitScrum ajuda equipes Python a estruturar sprints que respeitam as particularidades do ecossistema—testes lentos, notebooks Jupyter, pipelines de dados e dependências complexas.

Sprints para Tipos de Projeto Python

Por Contexto

SPRINT STRUCTURE POR TIPO DE PROJETO:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ADAPTANDO SPRINTS AO SEU PROJETO PYTHON                     │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│ 🌐 WEB APIs (Django/Flask/FastAPI):                         │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ Sprint: 2 semanas                                       ││
│ │ Foco: Endpoints, models, serializers                    ││
│ │ Labels: api, model, auth, docs, tests                   ││
│ │ Entrega: Deploy em staging/production                   ││
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘│
│                                                             │
│ 📊 DATA SCIENCE/ML:                                         │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ Sprint: 3 semanas (experimentos levam tempo)            ││
│ │ Foco: Notebooks, modelos, ETL, análises                 ││
│ │ Labels: experiment, data, model, viz, report            ││
│ │ Entrega: Notebooks documentados, modelos treinados      ││
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘│
│                                                             │
│ 🔧 AUTOMAÇÃO/SCRIPTS:                                       │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ Sprint: 1 semana                                        ││
│ │ Foco: Scripts, CLI tools, cron jobs                     ││
│ │ Labels: script, cli, cron, migration                    ││
│ │ Entrega: Scripts testados e documentados                ││
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘│
│                                                             │
│ 📦 BIBLIOTECAS/PACKAGES:                                    │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ Sprint: 2 semanas                                       ││
│ │ Foco: API pública, docs, versioning                     ││
│ │ Labels: api, docs, tests, breaking, minor, patch        ││
│ │ Entrega: Release no PyPI                                ││
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘│
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Story Points para Python

Escala de Esforço

ESTIMATIVAS PYTHON:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PONTOS POR TIPO DE TAREFA                                   │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│ BACKEND/API:                                                │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ 1 pt  → Endpoint simples CRUD                           ││
│ │ 2 pts → Endpoint com validação complexa                 ││
│ │ 3 pts → Feature com múltiplos endpoints                 ││
│ │ 5 pts → Integração externa (Stripe, S3, etc.)           ││
│ │ 8 pts → Sistema completo (auth, payments)               ││
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘│
│                                                             │
│ DATA SCIENCE:                                               │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ 1 pt  → Query SQL, análise básica                       ││
│ │ 2 pts → ETL pipeline simples                            ││
│ │ 3 pts → Modelo ML baseline                              ││
│ │ 5 pts → Feature engineering + tuning                    ││
│ │ 8 pts → Pipeline end-to-end com deploy                  ││
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘│
│                                                             │
│ TESTES (adicione ao esforço base):                          │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ +1 pt → Cobertura de unit tests                         ││
│ │ +2 pts → Integration tests                              ││
│ │ +3 pts → E2E tests com fixtures complexas               ││
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘│
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Integração com Ecossistema Python

Ferramentas Comuns

FerramentaIntegração GitScrum
pytestLink resultados a sprints
mypyTrack issues de tipos
black/ruffAutomatize em PRs
Poetry/pipTrack dependências
JupyterLink notebooks a tarefas
CeleryTrack jobs assíncronos

Workflow de Código

Git Flow Python

BRANCHES E TAREFAS:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ CONVENÇÃO DE BRANCHES                                       │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│ feature/TASK-123-user-api     → Nova funcionalidade         │
│ fix/TASK-124-auth-bug         → Correção de bug             │
│ refactor/TASK-125-models      → Refatoração                 │
│ data/TASK-126-etl-pipeline    → Pipeline de dados           │
│ exp/TASK-127-model-v2         → Experimento ML              │
│                                                             │
│ GitScrum vincula automaticamente:                           │
│ • Commits com TASK-XXX na mensagem                          │
│ • PRs com referência à tarefa                               │
│ • Status de CI/CD                                           │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Soluções Relacionadas