我們先從認識 FastAPI 的關鍵功能與核心應用情境開始。接著會執行你的第一個應用程式並進行測試。最後，我們將深入了解如何支援包含請求參數的 GET 與 POST 作業，並實作與測試這些端點。

為什麼選擇 FastAPI？

第一個應用程式

FastAPI 與 Django

GET 作業

Hello world

Hello who?

POST 作業

Pydantic 模型

POST 作業實戰

FastAPI 基礎

我們會先學習如何在 FastAPI 中支援 PUT 與 DELETE 作業。接著學習如何處理各種錯誤，並在回應中一律回傳合適的狀態碼。最後，我們將學會使用 async 啟用並行請求，以承載更高的工作量。

PUT 與 DELETE 作業

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

實作 PUT 作業

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 {}

實作 DELETE 作業

錯誤處理

選項

成功

非成功

狀態碼分類

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 {}

處理用戶端錯誤

使用 async 進行並行作業

什麼時候該使用 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"}

非同步 DELETE 作業

FastAPI 進階主題

我們會先學習如何撰寫系統測試來驗證個別的 FastAPI 端點。接著，建立一個完整的 JSON CRUD API，以透過 HTTP 管理物件生命週期。最後，將學習如何以手動功能測試來驗證不同應用端點之間的協同運作。

FastAPI 自動化測試

單元測試 vs. 系統測試

系統測試

建立 JSON CRUD API

HTTP 作業與 CRUD 步驟

DELETE 作業的回應

完成 JSON CRUD API

撰寫手動功能測試

系統測試 vs. 功能測試

功能測試

結語

建置與測試 JSON CRUD API

本課程帶你使用 FastAPI 建立可上線的 Web 應用程式。FastAPI 是用來打造 API 的熱門 Python 框架。你會學到如何處理四種 HTTP 作業、定義請求與回應的結構（schema）、驗證 API 請求，並回傳合適的 HTTP 狀態碼。你也會學到使用非同步程式碼來提升效能。課程最後，你將開發一個 CRUD API，並使用 Python 的 requests 模組測試工作流程。這門課為有經驗的 Python 程式設計師量身打造，能讓你掌握以 FastAPI 管理資料的技巧，為建立穩健的資料管理與 ML 模型服務管線做好準備。

<h2>FastAPI 及其應用簡介</h2> API 常用於管理網路上的資料，而 FastAPI 是一個以 Python 建立 API 的新興熱門網頁框架。 資料與機器學習工程師運用 FastAPI 建立應用程式，讓這些應用程式能在網路上作為具備情境感知的資料交易與資料管道。<br><br> <h2>使用 FastAPI 打造生產等級的網路應用程式</h2> 本課程將帶您學習如何運用您的 Python 技能，結合 FastAPI 框架，打造生產等級的網路應用程式。 完成本課程後，您將能理解 FastAPI 與其他 Python 網頁框架相比的核心應用情境。 您將學習如何使用所有四種 HTTP 操作來建立 API，並定義請求與回應的結構。 此外，您將驗證 API 請求，回應適當的 HTTP 狀態碼與訊息，並以非同步方式執行程式碼，以提升應用程式效能。 一個實作專案將帶領您建立一個經典的 CRUD（建立、讀取、更新、刪除）API，並使用 Python 的 requests 模組來測試工作流程。<br><br> <h2>課程目標與適合對象</h2> 本課程專為有經驗的 Python 程式設計師設計，適合希望利用 FastAPI 建立管理資料的網頁應用程式的人士。 完成本課程後，您將具備建立適用於高吞吐量資料管理與機器學習模型部署流程的 FastAPI 專案所需的基礎能力。

Introduction to APIs in Python

Introduction to Object-Oriented Programming in Python

使用FastAPI構建穩定的生產級API，掌握HTTP操作、驗證和異步執行，創建高效數據和ML管道。

FastAPI 入門

精通 FastAPI，打造高效且穩定的 API，掌握 HTTP 操作、驗證與非同步執行，優化資料與 ML 流程。


使用 async 進行並行作業

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