Para realizar o setup do projeto é bem simple, baster ter o docker ou uma instancia do mongodb rodando em sua maquina.

docker:
    - make build
    - make migrations
    - make run-prod

sem o docker:
    - make setup
    - make migrations
    - make run

Uma das vantagens de utilizar o docker é que possui o nginx realizando o proxy das requisições para a aplicação, além de não existir a necessidade de instalar o mongodb nem o virtualenv - tudo isolado :)

Esse projeto utilizou recursos do mongodb 4, caso algo não funcione check se o ambiente está direitinho!

Como utilizar a api:

Nginx -> http://localhost:8080
App -> http://localhost:8000

Busca por nome:
    (GET) http://localhost:8080/planet?name=IV
    (GET) http://localhost:8080/movie?name=sith

Busca por id:
    (GET) http://localhost:8080/planet/{id}
    (GET) http://localhost:8080/movie/{id}

Lista:
    (GET) http://localhost:8080/planet/
    (GET) http://localhost:8080/movie/

Inserção:
    (POST) http://localhost:8080/planet
    (POST) http://localhost:8080/movie

Update:
    (POST) http://localhost:8080/planet/{id}
    (POST) http://localhost:8080/movie/{id}

Delete:
    (DELETE) http://localhost:8080/planet/{id}
    (DELETE) http://localhost:8080/movie/{id}

Com o nginx na frente da aplicação é possível inserir uma camada de autenticação, verificando se o usuário está autorizado a inserir, atualizar e deletar os dados. HTTP2? Poderia no futuro utilizar o memcached ou redis como camada de cache para guardar os dados vindo do mongodb, existe diversos benefícios um deles é a resiliência. Foi criado um indice no mongo para realizar a busca por nome, infelizmente o banco de dados não suporta fuzzy queries como o elasticsearch.

make tests

Existe um banco de dados para os testes e um para aplicação. A execução do make migrations irá popular o banco de dados e criar os indexes de busca. A requisitar um planet por id, os dados serão agregados aos relativos na coleção movie.