We’ll start by learning FastAPI’s key features and core use cases. Then we will run our first application and test it out! Finally, we will learn the details of supporting GET and POST operations that include request parameters and build and test those endpoints.

Why FastAPI?

First application

FastAPI vs. Django

GET operations

Hello world

Hello who?

POST operations

Pydantic model

POST operation in action

FastAPI Basics

We’ll start by learning how to support PUT and DELETE operations using FastAPI. Then we will learn how to handle different kinds of errors and always return an appropriate status code in the response. Lastly we'll learn how to use async to enable concurrent requests that can handle higher workloads.

PUT and DELETE operations

PUT operation in action

DELETE operation in action

Handling errors

Status code classification

Handling a client error

Using async for concurrent work

When should we use async?

Asynchronous DELETE operation

FastAPI Advanced topics

We'll start by learning how to write system tests to validate individual FastAPI endpoints. Next we'll build a full JSON CRUD API to manage object lifecycles over HTTP. Finally, we'll learn how to test different application endpoints working together with manual functional tests.

Geautomatiseerd testen met FastAPI

Opties

Unit tests

Systeemtests

Unit tests vs. systeemtests

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}

Systeemtest

Een JSON CRUD-API bouwen

Create

Read

Update

HTTP-bewerkingen & CRUD-stappen

Respons op DELETE-operatie

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}."}

Volledige JSON CRUD-API

Een handmatige functionele test schrijven

Functionele tests

Systeemtests vs. functionele tests

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.")

Functionele test

Afronding

Building and testing a JSON CRUD API

In deze cursus leer je productieklare webapplicaties bouwen met FastAPI, een populair Python-framework voor het maken van API's. Je leert alle vier de HTTP-bewerkingen afhandelen, request- en response-schema's definiëren, API-verzoeken valideren en de juiste HTTP-statuscodes teruggeven. Je behandelt ook asynchrone code-uitvoering om de prestaties te verbeteren, en aan het einde bouw je een CRUD-API en test je workflows met de requests-module van Python. Deze cursus is bedoeld voor ervaren Python-programmeurs en geeft je de vaardigheden om data te beheren met FastAPI, zodat je robuuste datapijplijnen en pipelines voor het uitserveren van ML-modellen kunt bouwen.

<h2>Inleiding tot FastAPI en zijn toepassingen</h2> API's worden vaak gebruikt om gegevens op het web te beheren, en FastAPI is een populair nieuw webframework voor het bouwen van API's met Python. Data- en machine learning-ingenieurs gebruiken FastAPI om apps te maken die als contextbewuste datatransacties en pijplijnen op het web werken.<br><br> <h2>Productieklaar webapplicaties bouwen met FastAPI</h2> In deze cursus leer je hoe je met je Python-vaardigheden en het FastAPI-framework webapplicaties van productiekwaliteit kunt bouwen. Aan het einde begrijp je de belangrijkste toepassingen van FastAPI in vergelijking met andere Python-webframeworks. Je leert API's bouwen met alle vier soorten HTTP-bewerkingen en request- en response-schema's definiëren. Daarnaast valideer je API-verzoeken, reageer je met de juiste HTTP-statuscodes en -berichten en voer je code asynchroon uit om de prestaties van de app te verbeteren. Een praktisch project helpt je bij het bouwen van een klassieke CRUD-API (Create, Read, Update, Delete) en het testen van workflows met behulp van de requests-module van Python.<br><br> <h2>Cursusdoelen en voor wie is het bedoeld</h2> Deze cursus is bedoeld voor ervaren Python-programmeurs die webapplicaties willen bouwen die gegevens beheren met FastAPI. Na het afronden van deze cursus heb je de basis die je nodig hebt om FastAPI-projecten te maken die geschikt zijn voor het beheren van grote hoeveelheden data en ML-model-serving-pijplijnen.

Introduction to APIs in Python

Introduction to Object-Oriented Programming in Python

Bouw robuuste, productieklare API's met FastAPI, beheers HTTP, validatie en async voor efficiënte pipelines.

Unit tests vs. systeemtests

Introductie tot FastAPI

Interactieve oefening met praktijkervaring