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 ve DELETE işlemleri

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

PUT işlemini uygulayalım

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 {}

DELETE işlemini uygulama

Hataları yönetme

Seçenekler

Başarılı

Başarısız

Durum kodu sınıflandırması

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 {}

İstemci hatasını ele alma

Eşzamanlı işler için async kullanma

Async ne zaman kullanılmalı?

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"}

Asenkron DELETE işlemi

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

Bu kurs, API'ler oluşturmak için popüler bir Python çerçevesi olan FastAPI ile üretim seviyesinde web uygulamaları geliştirmeyi öğretir. Dört HTTP işleminin tümünü nasıl yöneteceğini, istek ve yanıt şemalarını tanımlamayı, API isteklerini doğrulamayı ve uygun HTTP durum kodlarını döndürmeyi öğreneceksin. Ayrıca performansı artırmak için asenkron kod yürütmeyi de ele alacağız ve sonunda bir CRUD API geliştirip Python'un requests modülüyle iş akışlarını test edeceksin. Deneyimli Python programcıları için tasarlanan bu kurs, FastAPI ile veriyi yönetme becerileri kazandırır ve sağlam veri yönetimi ile ML model sunum hatları kurmaya hazırlar.

<h2>FastAPI ve Uygulamalarına Giriş</h2> API'ler genellikle web'deki verileri yönetmek için kullanılır ve FastAPI, Python ile API'ler oluşturmak için popüler bir yeni web çerçevesidir. Veri ve Makine Öğrenimi Mühendisleri, FastAPI'yi kullanarak web üzerinde bağlam farkında veri işlemleri ve boru hatları olarak hizmet veren uygulamalar geliştirir.<br><br> <h2>FastAPI ile Üretim Sınıfı Web Uygulamaları Oluşturma</h2> Bu kursta, FastAPI çerçevesini kullanarak Python becerilerinizden yararlanarak üretim düzeyinde web uygulamaları oluşturmayı öğreneceksiniz. Sonunda, diğer Python web çerçeveleriyle karşılaştırıldığında FastAPI'nin temel kullanım alanlarını anlayacaksınız. Dört tür HTTP işlemini kullanarak API'ler oluşturmayı ve istek ve yanıt şemalarını tanımlamayı öğreneceksiniz. Ayrıca, API isteklerini doğrulayacak, uygun HTTP durum kodları ve mesajlarıyla yanıt verecek ve uygulama performansını iyileştirmek için kodu eşzamansız olarak çalıştıracaksınız. Uygulamalı bir proje, klasik bir CRUD (Oluştur, Oku, Güncelle, Sil) API'sı oluşturmanıza ve Python'un istek modülünü kullanarak iş akışlarını test etmenize rehberlik edecektir.<br><br> <h2>Kurs Hedefleri ve Hedef Kitlesi</h2> Bu kurs, FastAPI kullanarak verileri yöneten web uygulamaları geliştirmek isteyen deneyimli Python programcıları için tasarlanmıştır. Bu kursu tamamladıktan sonra, yüksek verimli veri yönetimi ve ML model sunma boru hatları için uygun FastAPI projeleri oluşturmak için gerekli temeli edinmiş olacaksınız.

Introduction to APIs in Python

Introduction to Object-Oriented Programming in Python

FastAPI ile sağlam API'ler oluşturun, HTTP işlemleri, doğrulama ve async yürütmeyi öğrenin.

Async ne zaman kullanılmalı?

FastAPI'ye Giriş

Uygulamalı interaktif egzersiz