Почнемо з ключових можливостей FastAPI та основних сценаріїв використання. Потім запустимо наш перший застосунок і перевіримо його в роботі. Нарешті, розглянемо деталі підтримки операцій GET і POST із параметрами запиту та створимо й протестуємо відповідні кінцеві точки.

Чому FastAPI?

Перший застосунок

FastAPI проти Django

Операції GET

Hello world

Привіт, хто?

Операції POST

Модель Pydantic

Дія POST-операції

Основи FastAPI

Почнемо з того, як реалізувати операції PUT і DELETE у FastAPI. Далі навчимося опрацьовувати різні типи помилок і завжди повертати доречний код стану у відповіді. Насамкінець розберемо, як використовувати async, щоб обробляти кілька запитів одночасно та витримувати вищі навантаження.

Операції PUT і DELETE

Операція PUT у дії

Операція DELETE на практиці

Оброблення помилок

Класифікація кодів стану

Обробка помилки на боці клієнта

Використання async для паралельного виконання

Коли варто використовувати async?

Асинхронна операція DELETE

Просунуті теми FastAPI

Спершу навчимося писати системні тести для перевірки окремих кінцевих точок FastAPI. Далі створимо повний JSON CRUD API для керування життєвим циклом об’єктів через HTTP. Нарешті, розглянемо, як вручну написати функціональні тести для перевірки взаємодії різних кінцевих точок застосунку.

Автоматизоване тестування FastAPI

Варіанти

Юніт-тести

Системні тести

Юніт-тести vs. системні тести

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}

Системний тест

Створення JSON CRUD API

Параметри

Create

Read

Update

Операції HTTP і кроки CRUD

Відповідь на операцію 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}."}

Завершіть JSON CRUD API

Написання ручного функціонального тесту

Функціональні тести

Системні тести vs. функціональні тести

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.")

Функціональний тест

Підсумки

Створення й тестування JSON CRUD API

У цьому курсі ви навчитеся створювати промислові вебзастосунки з FastAPI — популярним Python-фреймворком для побудови API. Ви опanuєте всі чотири операції HTTP, визначення схем запитів і відповідей, валідацію запитів до API та повернення відповідних кодів стану HTTP. Також розглянемо асинхронне виконання коду для підвищення продуктивності, а наприкінці ви розробите CRUD API та протестуєте робочі процеси за допомогою модуля requests у Python. Курс розрахований на досвідчених Python-розробників і дає навички керування даними з FastAPI, готуючи вас до створення надійних конвеєрів для керування даними та розгортання моделей ML.

<h2>Вступ до FastAPI та його застосувань</h2> API часто використовуються для керування даними в інтернеті, а FastAPI — це популярний новий вебфреймворк для створення API на Python. Інженери з даних і машинного навчання використовують FastAPI для створення застосунків, які в інтернеті працюють як контекстно-залежні транзакції даних і конвеєри.<br><br> <h2>Створення вебзастосунків промислового рівня з FastAPI</h2> У цьому курсі ви навчитеся створювати вебзастосунки промислового рівня, використовуючи свої навички Python із фреймворком FastAPI. Наприкінці ви зрозумієте основні варіанти використання FastAPI у порівнянні з іншими Python web-фреймворками. Ви навчитеся створювати API, використовуючи всі чотири типи HTTP-операцій, і визначати схеми запитів та відповідей. Крім того, ви будете перевіряти API-запити, відповідати відповідними HTTP-кодами статусу та повідомленнями, а також виконувати код асинхронно, щоб підвищити продуктивність застосунку. Практичний проєкт проведе вас через створення класичного CRUD (Create, Read, Update, Delete) API та тестування робочих процесів за допомогою модуля Python requests.<br><br> <h2>Цілі курсу та цільова аудиторія</h2> Цей курс створений для досвідчених програмістів Python, які хочуть створювати вебзастосунки для керування даними за допомогою FastAPI. Після завершення цього курсу ви матимете необхідну базу для створення проєктів FastAPI, придатних для високопродуктивного керування даними та конвеєрів розгортання ML-моделей.

Introduction to APIs in Python

Introduction to Object-Oriented Programming in Python

Створюйте надійні API з FastAPI, освоюйте HTTP, валідацію та асинхронність для ефективних ML-процесів.

Вступ до FastAPI

Створюйте надійні production-grade API з FastAPI, опановуючи HTTP-операції, валідацію та async-виконання для ефективних data та ML pipelines.


Створення API в Python

Перевіряють функцію системи

Використовують `pytest` із `TestClient`

Тестують один endpoint окремо

Перевіряють застосунок загалом

Використовують `requests` у скрипті

Тестують кілька endpoint-ів разом

Системні тести vs. функціональні тести

Вступ до FastAPI

Практична інтерактивна вправа