Chúng ta sẽ bắt đầu với các tính năng chính và trường hợp sử dụng cốt lõi của FastAPI. Sau đó, bạn sẽ chạy ứng dụng đầu tiên và thử nghiệm nó! Cuối cùng, chúng ta sẽ tìm hiểu chi tiết cách hỗ trợ các thao tác GET và POST có tham số request, rồi xây dựng và kiểm thử các endpoint đó.

Vì sao chọn FastAPI?

Ứng dụng đầu tiên

FastAPI và Django

Các thao tác GET

Hello world

Xin chào ai thế?

Các thao tác POST

Mô hình Pydantic

Thực hành thao tác POST

Những điều cơ bản về FastAPI

Chúng ta sẽ bắt đầu bằng cách học cách hỗ trợ các thao tác PUT và DELETE với FastAPI. Tiếp theo, chúng ta sẽ học cách xử lý các loại lỗi khác nhau và luôn trả về mã trạng thái phù hợp trong response. Cuối cùng, chúng ta sẽ học cách dùng async để cho phép các request đồng thời, giúp xử lý khối lượng công việc cao hơn.

Thao tác PUT và 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

Thao tác PUT trong thực tế

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 {}

Thao tác DELETE trong thực tế

Xử lý lỗi

Tùy chọn

Thành công

Không thành công

Phân loại mã trạng thái

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 {}

Xử lý lỗi từ phía client

Dùng async để xử lý đồng thời

Khi nào nên dùng 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"}

Thao tác DELETE bất đồng bộ

Các chủ đề nâng cao của FastAPI

Chúng ta sẽ bắt đầu bằng cách học cách viết kiểm thử hệ thống để xác thực từng endpoint FastAPI. Tiếp theo, chúng ta sẽ xây dựng một JSON CRUD API hoàn chỉnh để quản lý vòng đời đối tượng qua HTTP. Cuối cùng, chúng ta sẽ học cách kiểm thử sự phối hợp của các endpoint ứng dụng bằng kiểm thử chức năng thủ công.

Kiểm thử tự động với FastAPI

Unit test vs. System test

Kiểm thử hệ thống

Xây dựng một API JSON kiểu CRUD

Các thao tác HTTP & các bước CRUD

Phản hồi cho thao tác DELETE

Hoàn thiện JSON CRUD API

Viết một kiểm thử chức năng thủ công

System tests và functional tests

Kiểm thử chức năng

Tổng kết

Xây dựng và kiểm thử một JSON CRUD API

Khóa học này hướng dẫn bạn xây dựng ứng dụng web đạt chuẩn vận hành với FastAPI, một framework Python phổ biến để tạo API. Bạn sẽ học cách xử lý cả bốn thao tác HTTP, định nghĩa schema cho request và response, xác thực request, và trả về mã trạng thái HTTP phù hợp. Bạn cũng sẽ học về thực thi bất đồng bộ để tăng hiệu năng, và đến cuối khóa, bạn sẽ phát triển một CRUD API và kiểm thử quy trình với module requests của Python. Dành cho lập trình viên Python có kinh nghiệm, khóa học trang bị cho bạn kỹ năng quản lý dữ liệu với FastAPI, sẵn sàng xây dựng các pipeline quản lý dữ liệu và phục vụ mô hình ML vững chắc.

Introduction to APIs in Python

Introduction to Object-Oriented Programming in Python

Xây dựng API mạnh mẽ với FastAPI, nắm vững HTTP, xác thực và thực thi bất đồng bộ cho dữ liệu hiệu quả.

Nhập môn FastAPI

Xây dựng API mạnh mẽ, sẵn sàng cho production với FastAPI, thành thạo HTTP operations, validation và async execution để tạo data và ML pipelines hiệu quả.


Khi nào nên dùng async?

Nhập môn FastAPI

Bài tập tương tác thực hành