Vom începe prin a învăța funcționalitățile cheie și principalele cazuri de utilizare ale FastAPI. Apoi vom rula prima aplicație și o vom testa! În final, vom aprofunda detaliile operațiunilor GET și POST, inclusiv parametrii de cerere, și vom construi și testa acele endpoint-uri.

De ce FastAPI?

Prima aplicație

FastAPI vs. Django

Operațiuni GET

Hello world

Salut, cine ești?

Operațiuni POST

Model Pydantic

Operațiunea POST în acțiune

Noțiuni de bază FastAPI

Vom începe prin a învăța cum să suportăm operațiunile PUT și DELETE în FastAPI. Vom continua cu gestionarea diferitelor tipuri de erori și returnarea întotdeauna a unui cod de stare corespunzător în răspuns. La final, vom vedea cum să folosim `async` pentru a permite cereri concurente capabile să gestioneze volume de lucru mai mari.

Operațiuni PUT și 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

Operațiunea PUT în practică

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 {}

Operațiunea DELETE în acțiune

Gestionarea erorilor

Opțiuni

Succes

Fără succes

Clasificarea codurilor de stare

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 {}

Gestionarea unei erori de client

Utilizarea async pentru lucrul concurent

Când ar trebui să folosim 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"}

Operațiune DELETE asincronă

Subiecte avansate FastAPI

Vom începe prin a învăța cum să scriem teste de sistem pentru a valida endpoint-uri FastAPI individuale. Vom construi apoi un API CRUD JSON complet pentru a gestiona ciclul de viață al obiectelor prin HTTP. În final, vom învăța cum să testăm diferite endpoint-uri ale aplicației lucrând împreună, prin teste funcționale manuale.

Testare automată cu FastAPI

Teste unitare vs. teste de sistem

Test de sistem

Construirea unui API JSON CRUD

Operații HTTP și pașii CRUD

Răspunsul operației DELETE

API CRUD JSON complet

Scrierea unui test funcțional manual

Teste de sistem vs. teste funcționale

Test funcțional

Concluzie

Construirea și testarea unui API CRUD JSON

Acest curs te învață să construiești aplicații web de nivel producție folosind FastAPI, un framework Python popular pentru crearea de API-uri. Vei învăța să gestionezi toate cele patru operațiuni HTTP, să definești scheme de cereri și răspunsuri, să validezi cererile API și să returnezi codurile de stare HTTP corespunzătoare. Vei aborda, de asemenea, execuția asincronă a codului pentru a îmbunătăți performanța, iar la final vei dezvolta un API CRUD și vei testa fluxuri de lucru cu modulul `requests` din Python. Destinat programatorilor Python cu experiență, acest curs îți oferă abilitățile necesare pentru a gestiona date cu FastAPI, pregătindu-te să construiești pipeline-uri robuste de gestionare a datelor și de servire a modelelor ML.

<h2>Introducere în FastAPI și aplicațiile sale</h2> API-urile sunt folosite frecvent pentru a gestiona date pe web, iar FastAPI este un framework web nou și popular pentru construirea de API-uri cu Python. Inginerii de date și machine learning folosesc FastAPI pentru a construi aplicații care servesc drept tranzacții și pipeline-uri de date context-aware pe web.<br><br> <h2>Construirea de aplicații web de nivel de producție cu FastAPI</h2> În acest curs, vei învăța cum să construiești aplicații web de nivel de producție valorificându-ți abilitățile de Python cu framework-ul FastAPI. Până la final, vei înțelege principalele cazuri de utilizare pentru FastAPI în raport cu alte framework-uri web Python. Vei învăța să construiești API-uri folosind toate cele patru tipuri de operațiuni HTTP și să definești schemele de request și response. În plus, vei valida cererile API, vei răspunde cu coduri de stare HTTP și mesaje adecvate și vei executa codul asincron pentru a îmbunătăți performanța aplicației. Un proiect practic te va ghida prin construirea unui API CRUD clasic (Create, Read, Update, Delete), testând fluxurile de lucru folosind modulul requests din Python.<br><br> <h2>Obiectivele cursului și publicul țintă</h2> Acest curs este conceput pentru programatori Python cu experiență care vor să construiască aplicații web care gestionează date folosind FastAPI. După finalizarea acestui curs, vei avea baza necesară pentru a crea proiecte FastAPI potrivite pentru gestionarea datelor cu volum mare și pentru pipeline-uri de servire a modelelor ML.

Introduction to APIs in Python

Introduction to Object-Oriented Programming in Python

Construiește API-uri robuste cu FastAPI, stăpânind operațiunile HTTP, validarea și execuția asincronă.

Introducere în FastAPI

Creează API-uri robuste, de nivel producție, cu FastAPI, stăpânind operațiunile HTTP, validarea și execuția async pentru pipeline-uri eficiente de date și ML.


Când ar trebui să folosim async?

Introducere în FastAPI

Exercițiu interactiv practic