Plan Szkolenia
Wprowadzenie
- Porównanie FastAPI, Django i Flask
- Przegląd funkcji i zalet FastAPI
Rozpoczęcie pracy
- Instalacja FastAPI
- Definiowanie schematu przy użyciu OpenAPI
Parametry ścieżki i zapytań
- Deklarowanie typów parametrów ścieżki
- Parsowanie i walidacja danych
- Deklarowanie parametrów wymaganych i opcjonalnych
- Konwersja typów parametrów zapytań
- Wiele parametrów ścieżki i zapytań
Deklarowanie ciała żądania z modelami Pydantic
- Tworzenie modelu danych
- Łączenie parametrów ścieżki, zapytań i ciała
- Deklarowanie walidacji i metadanych
- Używanie głęboko zagnieżdżonych modeli
- Definiowanie przykładowych danych
- Modele odpowiedzi i dodatkowe modele
Definiowanie formularzy i plików
- Używanie pól formularza zamiast JSON
- Tworzenie parametrów plików
- Używanie parametrów plików i formularzy
Obsługa błędów
- Używanie HTTPException
- Dodawanie niestandardowych nagłówków
- Instalacja niestandardowych handlerów wyjątków
- Nadpisywanie domyślnych handlerów wyjątków
Praca z bazami danych
- ORMy i struktura plików
- Tworzenie części SQLAlchemy
- Tworzenie modeli bazodanowych
- Tworzenie modeli Pydantic
- Wykonywanie operacji CRUD
- Tworzenie tabel, zależności i operacji ścieżki
- Przeglądanie i sprawdzanie plików
- Interakcja z bazą danych
Zabezpieczenia i uwierzytelnianie
- Używanie Oauth2 i OpenID Connect
- Definiowanie wielu schematów zabezpieczeń z OpenAPI
- Korzystanie z narzędzi FastAPI
Wdrażanie
- Koncepcje, etapy i narzędzia wdrażania
- Praca z Gunicorn i Uvicorn
- Używanie systemów kontenerowych (Docker i Kubernetes)
Rozwiązywanie problemów
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Zrozumienie koncepcji API
- Doświadczenie w programowaniu w Pythonie
Odbiorcy
- Programiści
Opinie uczestników (4)
Instruktor był bardzo dostępny, aby odpowiedzieć na wszystkie rodzaje pytań, które zadawałem.
Caterina - Stamtech
Szkolenie - Developing APIs with Python and FastAPI
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Szybko przystąpiliśmy do pracy z kodem, co pomogło w utrwaleniu pojęć przedstawionych na slajdach wykładu.
Keith - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Szkolenie - Developing APIs with Python and FastAPI
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Strukturalny sposób prowadzenia treningu e2e. Ćwiczenia pozwalają na dotykanie kodu, aby przygotować podstawowe API, a wykłady omawiają szczegóły, na które należy zwracać szczególną uwagę podczas tworzenia API.
Piotr - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Szkolenie - Developing APIs with Python and FastAPI
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Bardzo dobre przygotowanie i ekspertiza trenera, doskonała komunikacja po angielsku. Kurs był praktyczny (ćwiczenia + udostępnianie przykładów zastosowań)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Szkolenie - Developing APIs with Python and FastAPI
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
