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.

Operações PUT e DELETE

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

# Define model Item
class Item(BaseModel):
    ____: str
    ____: str

# Define items at application start
items = {"bananas": "Yellow fruit."}

app = FastAPI()


@app.put("/items")
def update_item(item: Item):
    name = item.name
    # Update the description
    items[____] = item.____
    return item

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

# Define model Item
class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str

# Define items at application startup
items = {"bananas": "Yellow fruit."}

app = FastAPI()


@app.put("/items")
def update_item(item: Item):
    name = item.name
    # Update the description
    items[name] = item.description
    return item

Operação PUT em ação

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

# Define model Item
class Item(BaseModel):
    ____: str

# Define items at application start
items = {"apples", "oranges", "bananas"}

app = FastAPI()


@app.delete("/items")
def delete_item(item: Item):
    name = item.name
    # Delete the item
    items.remove(____)
    return {}

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

# Define model Item
class Item(BaseModel):
    name: str

# Define items at application startup
items = {"apples", "oranges", "bananas"}

app = FastAPI()


@app.delete("/items")
def delete_item(item: Item):
    name = item.name
    # Delete the item
    items.remove(name)
    return {}

Operação DELETE em ação

Tratando erros

Opções

Sucesso

Sem sucesso

Classificação de status codes

from fastapi import FastAPI, ____
from pydantic import BaseModel

# Define model Item
class Item(BaseModel):
    name: str

# Define items at application startup
items = {"apples", "oranges"}

app = FastAPI()


@app.delete("/items")
def delete_item(item: Item):
    name = item.name
    if name in items:
        items.remove(name)
    else:
        # Raise HTTPException with status code for "not found"
        raise ____(status_code=____, detail="Item not found.")
    return {}

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel

# Define model Item
class Item(BaseModel):
    name: str

# Define items at application startup
items = {"apples", "oranges"}

app = FastAPI()


@app.delete("/items")
def delete_item(item: Item):
    name = item.name
    if name in items:
        items.remove(name)
    else:
        # Raise HTTPException with status code for "not found"
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Item not found.")
    return {}

Tratando um erro do cliente

Usando async para trabalho concorrente

Quando devemos usar async?

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel

# Define model Item
class Item(BaseModel):
    name: str

app = FastAPI()

items = {"rock", "paper", "scissors"}


@app.delete("/items")
# Make asynchronous
____ def root(item: Item):
    name = item.name
    # Check if name is in items
    if ____ not in ____:
        # Return the status code for not found
        raise HTTPException(status_code=___, detail="Item not found.")
    items.remove(name)
    return {"message": "Item deleted"}

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel

# Define model Item
class Item(BaseModel):
    name: str

app = FastAPI()

items = {"rock", "paper", "scissors"}


@app.delete("/items")
# Make asynchronous
async def root(item: Item):
    name = item.name
    # Check if name is in items
    if name not in items:
        # Return the status code for not found
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Item not found.")
    items.remove(name)
    return {"message": "Item deleted"}

Operação DELETE assíncrona

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.

FastAPI automated testing

Unit tests vs. system tests

System test

Building a JSON CRUD API

HTTP operations & CRUD steps

DELETE operation response

Complete JSON CRUD API

Writing a manual functional test

System tests vs. functional tests

Functional test

Wrap up

Building and testing a JSON CRUD API

Este curso ensina você a criar aplicações web em nível de produção usando FastAPI, um framework Python popular para criar APIs. Você vai aprender a lidar com as quatro operações HTTP, definir esquemas de requisição e resposta, validar requisições de API e retornar os códigos de status HTTP apropriados. Também verá execução assíncrona para aumentar o desempenho e, ao final, você vai desenvolver uma API CRUD e testar fluxos com o módulo requests do Python. Voltado para programadores Python experientes, este curso oferece as habilidades para gerenciar dados com FastAPI, preparando você para construir pipelines robustos de gerenciamento de dados e de serving de modelos de ML.

<h2>Introdução ao FastAPI e suas aplicações</h2> As APIs são muito usadas pra gerenciar dados na web, e o FastAPI é uma nova estrutura web popular pra criar APIs com Python. Os engenheiros de dados e machine learning usam o FastAPI pra criar aplicativos que funcionam como transações e pipelines de dados sensíveis ao contexto na web.<br><br> <h2>Criando aplicativos web de nível profissional com FastAPI</h2> Neste curso, você vai aprender a criar aplicativos web de nível profissional usando suas habilidades em Python com a estrutura FastAPI. No final, você vai entender os principais casos de uso do FastAPI em relação a outras estruturas web Python. Você vai aprender a criar APIs usando os quatro tipos de operações HTTP e definir esquemas de solicitação e resposta. Além disso, você vai validar solicitações de API, responder com códigos e mensagens de status HTTP apropriados e executar código de forma assíncrona para melhorar o desempenho do aplicativo. Um projeto prático vai te ajudar a criar uma API CRUD (Create, Read, Update, Delete) clássica, testando fluxos de trabalho usando o módulo requests do Python.<br><br> <h2>Objetivos do curso e público-alvo</h2> Esse curso é feito pra quem já tem experiência em programação Python e quer criar aplicativos web que gerenciem dados usando FastAPI. Ao concluir este curso, você terá a base necessária para criar projetos FastAPI adequados para gerenciamento de dados de alto rendimento e pipelines de serviço de modelos de ML.

Introduction to APIs in Python

Introduction to Object-Oriented Programming in Python

Crie APIs robustas com FastAPI, dominando operações HTTP, validação e execução assíncrona.

Classificação de status codes

Introdução ao FastAPI

exercicio interativo prático