FastAPI для начинающих

Курс по FastAPI предназначен для разработчиков, желающих быстро и эффективно создавать API для веб-приложения. FastAPI - это современный веб-фреймворк на Python, который позволяет разрабатывать высокопроизводительные приложения с минимальными затратами времени. В рамках нашего курса вы изучите основы FastAPI, проектирование RESTful API, а также работу с базами данных через SQLAlchemy.

Курс включает в себя теоретические занятия и практические задания, что поможет вам освоить лучшие практики разработки. Мы рассмотрим генерирование документации API, аутентификацию и авторизацию, а также тестирование приложений. Знания, полученные на курсе, позволят вам создавать масштабируемые сервисы и интегрировать их с популярными библиотеками и фреймворками.

Модуль 1: «Введение в API» мы рассмотрим различные типы API, их ключевые характеристики, и как они могут быть использованы для оптимизации бизнес-процессов и разработки новых технологий. Изучим основные HTTP методы и коды ответа сервера.

Модуль 2: «Знакомство с FastAPI» откроет перед нами мир основ FastAPI, и мы создадим наше первое API, которое возвратит «Hello World». Мы детально рассмотрим процесс создания конечных точек с помощью системы маршрутизации FastAPI, а также научимся валидировать параметры, поступающие из пути и тела запросов.

Модуль 3: «Создание CRUD-приложения на FastAPI» разработаем и осуществим проект с базовыми CRUD операциями, изучим ключевые методы запросов: GET, POST, PUT, DELETE, а также освоим процесс создания и валидации моделей с использованием Pydantic. Мы также узнаем, как создавать Pydantic модели для наших запросов и добавлять параметры пути и запроса к нашим операциям пути. В результате мы создадим приложение с CRUD операциями, чтобы применить на практике все, что мы узнали до этой части курса. Мы познакомимся с ответами, моделированием ответов и обработкой ошибок в FastAPI, о кодах состояния и о том, как их использовать в объектах ответа, а также о правильной обработке ошибок. Мы изучим моделирование ответов, обработку ошибок и коды состояния, а также обсудим использование шаблонов Jinja для формирования представлений и вывода ответов из API.

Модуль 4: «Внедрения зависимостей» изучим шаблон внедрения зависимостей в FastAPI, который помогает организовать экземпляры и структуру проекта, используя директиву Depends() в сочетании с внешними модулями расширения. Использование зависимостей в FastAPI не только улучшает структуру вашего кода, но и повышает его читаемость. Это особенно полезно для крупных проектов, где множество компонентов взаимодействуют друг с другом.

Модуль 5: «Интернет магазин на FastAPI»  посвящен основным возможностям FastAPI, структуре проектов, использованию APIRouter и SQLAlchemy для подключения к БД. Мы освоим Alembic для миграций, а также аутентификацию с использованием HTTP Basic Auth и OAuth2. В этом модуле мы узнаем, как структурировать приложение FastAPI и реализовать маршруты и модели для приложения интернет магазина. Мы будем использовать основы маршрутизации и знания о маршрутизации и моделировании, полученные в предыдущих модулях курса. Также мы изучим, как добавлять базы данных SQLite и PostgreSQL с помощью SQLAlchemy и Alembic соответственно. Мы познакомимся с защитой приложения, изучив основы аутентификации, а также различные методы аутентификации, доступным разработчикам FastAPI. Затем мы внедрим систему аутентификации, основанную на JSON веб-токенах (JWT), и защитим маршруты для создания, обновления и удаления событий.

Модуль 6: «Продвинутые возможности в FastAPI» Мы изучим версионирование API, механизмы логирования и использование промежуточного ПО, а также применим Celery и Redis для организации асинхронных фоновых задач. В конечном итоге мы создадим веб-чат, используя FastAPI и WebSocket.

Модуль 7: «Docker + FastAPI» мы рассмотрим основы Docker и его использование. Мы научимся создавать образы, запускать контейнеры. Также мы создадим простое Python-приложение, обернем его в образ и запустим контейнер. Узнаем что такое Docker Compose и сможем упаковать туда наш FastAPI проект с использованием PostgreSQL. И в итоге мы подготовим наш проект к деплою, добавив Gunicorn> и NGINX.

Модуль 8: «Деплой проекта через Docker» мы подробно рассмотрим, как осуществить развертывание FastAPI приложения, которое будет включать в себя базу данных PostgreSQL и веб-сервер Gunicorn, применяя при этом Docker Compose.

Присоединяйтесь к нашему курсу по FastAPI и станьте экспертом в разработке высоконагруженных приложений! Улучшите свои навыки программирования Python и изучите, как создавать эффективные и быстрые веб-сервисы. Запишитесь прямо сейчас, и начните свой путь к успешной карьере разработчика!