Začneme klíčovými funkcemi FastAPI a hlavními scénáři použití. Potom spustíme první aplikaci a vyzkoušíme ji! Nakonec si projdeme podporu operací GET a POST včetně parametrů požadavků a takové endpointy společně postavíme a otestujeme.

Proč FastAPI?

První aplikace

FastAPI vs. Django

Operace GET

Ahoj světe

Ahoj kdo?

Operace POST

Model Pydantic

POST v akci

Základy FastAPI

Nejprve se naučíme, jak ve FastAPI podporovat operace PUT a DELETE. Potom si ukážeme, jak zpracovávat různé typy chyb a vždy vracet do odpovědi odpovídající status kód. Nakonec si vysvětlíme, jak použít async pro paralelní zpracování požadavků a zvládat vyšší zátěž.

Operace PUT a DELETE

Akce s operací PUT

Operace DELETE v praxi

Zpracování chyb

Klasifikace stavových kódů

Zpracování chyby na straně klienta

Použití async pro souběžné zpracování

Kdy používat async?

Asynchronní operace DELETE

Pokročená témata FastAPI

Nejprve se naučíme psát systémové testy pro ověření jednotlivých endpointů FastAPI. Dále postavíme plnohodnotné JSON CRUD API pro správu životního cyklu objektů přes HTTP. Nakonec si ukážeme, jak ručně napsat funkční test, který ověřuje spolupráci více endpointů aplikace.

Automatizované testování ve FastAPI

Možnosti

Unit testy

Systémové testy

Unit testy vs. systémové testy

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from typing import Optional

# define model Item
class Item(BaseModel):
    name: str
    quantity: Optional[int] = 0

app = FastAPI()

items = {"scissors": Item(name="scissors", quantity=100)}


@app.get("/items")
def read(name: str):
    if name not in items:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Item not found")
    return items[name]

# Import TestClient
from fastapi.testclient import ____
from main import app

# Create test client with application context
client = TestClient(____)

def test_main():
    response = client.get("/items?name=scissors")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {"name": "scissors",
                               "quantity": ____}

# Import TestClient
from fastapi.testclient import TestClient
from main import app

# Create test client with application context
client = TestClient(app)

def test_main():
    response = client.get("/items?name=scissors")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {"name": "scissors",
                               "quantity": 100}

Systémový test

Vytvoření JSON CRUD API

Create

Read

Update

Operace HTTP a kroky CRUD

Odpověď na operaci DELETE

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from typing import Optional

# define model Item
class Item(BaseModel):
    name: str
    quantity: Optional[int] = 0

app = FastAPI()

items = {}


@app.____("/items")
def create(item: Item):
    name = item.name
    if name in items:
        raise HTTPException(status_code=409, detail="Item exists")
    items[name] = item
    return {"message": f"Added {name} to items."}
  
@app.____("/items")
def read(name: str):
    if name not in items:
        raise HTTPException(status_code=____, detail="Item not found")
    return items[name]  
  
@app.____("/items")
def update(item: Item):
    name = item.name
    if name not in items:
        raise HTTPException(status_code=____, detail="Item not found")
    items[name] = item
    return {"message": f"Updated {name}."}
  
@app.delete("/items")
def delete(item: Item):
    name = item.name
    if name not in items:
        raise HTTPException(status_code=____, detail="Item not found")
    del items[name]
    return {"message": f"Deleted {name}."}

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from typing import Optional

# define model Item
class Item(BaseModel):
    name: str
    quantity: Optional[int] = 0

app = FastAPI()

items = {}


@app.post("/items")
def create(item: Item):
    name = item.name
    if name in items:
        raise HTTPException(status_code=409, detail="Item exists")
    items[name] = item
    return {"message": f"Added {name} to items."}
  
@app.get("/items")
def read(name: str):
    if name not in items:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Item not found")
    return items[name]  
  
@app.put("/items")
def update(item: Item):
    name = item.name
    if name not in items:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Item not found")
    items[name] = item
    return {"message": f"Updated {name}."}
  
@app.delete("/items")
def delete(item: Item):
    name = item.name
    if name not in items:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Item not found")
    del items[name]
    return {"message": f"Deleted {name}."}

Dokonči JSON CRUD API

Psaní manuálního funkčního testu

Funkční testy

Systémové vs. funkční testy

import requests

ENDPOINT = "http://localhost:8000/items"

# Create item "rock" without providing quantity
r = requests.post(ENDPOINT, json={"name": "rock"})
assert r.status_code == ____
assert r.json()["message"] == "Added rock to items."

# Verify that item "rock" has quantity 0
r = requests.get(ENDPOINT + "?____=____")
assert r.status_code == 200
assert r.json()["quantity"] == 0

# Update item "rock" with quantity 100
r = requests.put(ENDPOINT, json={"name": "rock", "quantity": 100})
assert r.status_code == 200
assert r.json()["message"] == "Updated rock."

# Verify that item "rock" has quantity 100
r = requests.get(ENDPOINT + "?name=rock")
assert r.status_code == 200
assert r.json()["quantity"] == ____

# Delete item "rock"
r = requests.delete(ENDPOINT, json={____: ____})
assert r.status_code == 200
assert r.json()["message"] == "Deleted rock."

# Verify that item "rock" does not exist
r = requests.get(ENDPOINT + "?name=rock")
assert r.status_code == ____

print("Test complete.")

import requests

ENDPOINT = "http://localhost:8000/items"

# Create item "rock" without providing quantity
r = requests.post(ENDPOINT, json={"name": "rock"})
assert r.status_code == 200
assert r.json()["message"] == "Added rock to items."

# Verify that item "rock" has quantity 0
r = requests.get(ENDPOINT + "?name=rock")
assert r.status_code == 200
assert r.json()["quantity"] == 0

# Update item "rock" with quantity 100
r = requests.put(ENDPOINT, json={"name": "rock", "quantity": 100})
assert r.status_code == 200
assert r.json()["message"] == "Updated rock."

# Verify that item "rock" has quantity 100
r = requests.get(ENDPOINT + "?name=rock")
assert r.status_code == 200
assert r.json()["quantity"] == 100

# Delete item "rock"
r = requests.delete(ENDPOINT, json={"name": "rock"})
assert r.status_code == 200
assert r.json()["message"] == "Deleted rock."

# Verify that item "rock" does not exist
r = requests.get(ENDPOINT + "?name=rock")
assert r.status_code == 404

print("Test complete.")

Funkční test

Shrnutí

Tvorba a testování JSON CRUD API

Tento kurz tě naučí vytvářet produkční webové aplikace pomocí FastAPI, oblíbeného Python frameworku pro tvorbu API. Naučíš se obsloužit všechny čtyři HTTP operace, definovat schémata požadavků a odpovědí, validovat API požadavky a vracet odpovídající HTTP status kódy. Podíváme se také na asynchronní běh kódu pro vyšší výkon a na konci vyvineš CRUD API a otestuješ workflow pomocí Python modulu requests. Kurz je určený pro zkušené programátory v Pythonu a vybaví tě dovednostmi pro práci s daty ve FastAPI, abys mohl/a stavět robustní pipeline pro správu dat a nasazování ML modelů.

<h2>Úvod do FastAPI a jeho využití</h2> API se běžně používají ke správě dat na webu a FastAPI je populární nový webový framework pro tvorbu API v Pythonu. Datoví a strojoví inženýři využívají FastAPI k vytváření aplikací, které na webu slouží jako kontextově uvědomělé datové transakce a pipeline.<br><br> <h2>Tvorba webových aplikací produkční kvality s FastAPI</h2> V tomto kurzu se naučíte, jak vytvářet webové aplikace produkční kvality s využitím svých dovedností v Pythonu a frameworku FastAPI. Na konci budete rozumět hlavním případům použití FastAPI ve vztahu k dalším Python webovým frameworkům. Naučíte se vytvářet API pomocí všech čtyř typů operací HTTP a definovat schémata požadavků a odpovědí. Kromě toho budete ověřovat požadavky API, odpovídat vhodnými stavovými kódy a zprávami HTTP a spouštět kód asynchronně, abyste zlepšili výkon aplikace. Praktický projekt vás provede vytvořením klasického CRUD (Create, Read, Update, Delete) API a testováním workflow pomocí modulu requests v Pythonu.<br><br> <h2>Cíle kurzu a cílová skupina</h2> Tento kurz je určen pro zkušené programátory v Pythonu, kteří chtějí vytvářet webové aplikace pro správu dat pomocí FastAPI. Po absolvování tohoto kurzu budete mít potřebné základy pro vytváření projektů ve FastAPI vhodných pro správu dat s vysokou propustností a pipeline pro nasazování ML modelů.

Introduction to APIs in Python

Introduction to Object-Oriented Programming in Python

Vytvářejte robustní API s FastAPI, ovládněte HTTP operace, validaci a asynchronní provádění.

Úvod do FastAPI

Vytvářej robustní produkční API s FastAPI a zvládni HTTP operace, validaci i async execution pro efektivní datové a ML pipeline.


Unit testy vs. systémové testy

Úvod do FastAPI

Interaktivní praktické cvičení