FastAPI — современный фреймворк для API
Создавайте высокопроизводительные, асинхронные и самодокументируемые API с помощью FastAPI — одного из самых быстрых фреймворков для Python (наравне с Node.js и Go).
FastAPI идеален для бэкенда мобильных приложений, SPA (React/Vue), микросервисов, приложений реального времени (WebSockets). Ключевые фичи: автогенерация интерактивной документации Swagger UI и ReDoc, валидация типов данных через Python type hints (pydantic), асинхронность из коробки (async/await), высокая скорость.
В уроках разбираем: эндпоинты (декораторы @app.get, @app.post), пути и query-параметры, тело запроса (pydantic модели), зависимости (Depends), обработку ошибок, WebSockets, фоновые задачи, CORS, middleware. Интеграция с базами данных: SQLAlchemy, databases, MongoDB.
Примеры: API для чат-бота, сервис сокращения ссылок, аналитический дашборд. Деплой на облачные платформы. FastAPI — выбор современных Python-разработчиков. Изучайте и создавайте API, которые выдержат высокие нагрузки. Переходите к урокам прямо сейчас.
Сравнение трёх главных Python-фреймворков: FastAPI, Flask и Django. Разбираем производительность (запросы в секунду), архитектуру, встроенные возможности, сложность изучения. FastAPI — асинхронный и быстрый для API, Flask — гибкий и минималистичный, Django
Создайте полноценный To-Do лист на FastAPI с подключением к базе данных SQLite. В проекте реализованы все CRUD операции: создание задач, получение списка, обновление статуса и удаление. Используем SQLAlchemy для работы с БД, Pydantic для валидации данных.
Создайте API погоды на FastAPI с интеграцией OpenWeatherMap: получение текущей погоды, прогноз на 5 дней, кэширование для снижения нагрузки на внешний API. Обработка ошибок, валидация города, документация. Практический мини-проект для закрепления навыков.
Полное руководство по деплою FastAPI-приложения на production-сервер: настройка Gunicorn с Uvicorn-воркерами, Nginx как reverse proxy, systemd для автозапуска, SSL-сертификаты через Certbot. Оптимальные настройки worker'ов, обработка статики, переменные
Изучите тестирование FastAPI с помощью TestClient: написание автоматических тестов, проверка статус-кодов, валидация ответов, работа с зависимостями. Использование pytest и фикстур для чистой и поддерживаемой тестовой среды. Практические примеры и частые ошибки.
Изучите автоматическую документацию в FastAPI с Swagger UI и ReDoc. Аннотации и описания эндпоинтов, Pydantic модели, примеры запросов и ответов. Настройка и кастомизация документации. Практические примеры. Урок для продолжающих.
Реализуйте аутентификацию JWT в FastAPI: регистрация пользователей, логин с выдачей токена, защита эндпоинтов. Refresh-токены, роли и права доступа. Хеширование паролей, настройка безопасности. Практические примеры и частые ошибки. Урок для продолжающих.
Изучите работу с базами данных в FastAPI с SQLAlchemy: настройка подключения, создание моделей, управление сессиями, CRUD операции. Интеграция с PostgreSQL и SQLite. Миграции с Alembic. Практические примеры. Урок для продолжающих.
Изучите фоновые задачи в FastAPI с помощью BackgroundTasks: выполнение длительных операций после отправки ответа клиенту. Отправка email, обработка данных, генерация отчётов, уведомления. Отличия от Celery. Практические примеры. Урок для продолжающих.
Изучите WebSockets в FastAPI: создание чата в реальном времени, управление подключениями, отправка сообщений, комнаты. Обработка ошибок, отключение клиентов. Практические примеры. Урок для продолжающих.
Изучите настройку CORS в FastAPI: что такое Cross-Origin Resource Sharing, как разрешить доступ с других доменов, настройка методов и заголовков. CORSMiddleware, параметры allow_origins, allow_methods, allow_headers. Практические примеры для фронтенда.
Изучите middleware в FastAPI: обработка запросов и ответов, логирование, CORS, аутентификация. Создание кастомных middleware. Порядок выполнения. Практические примеры. Урок для продолжающих.
Изучите обработку ошибок в Django REST Framework: кастомные исключения, обработчики ошибок, валидация данных. Создание своих классов исключений. Глобальная обработка ошибок. Практические примеры. Урок для продолжающих.
Изучите асинхронность в FastAPI: async/await, конкурентность, работа с I/O операциями. Когда использовать async, а когда — синхронные функции. Примеры с базами данных, HTTP-запросами, веб-сокетами. Практические советы по производительности. Урок для продолжающих.
Изучите использование Depends в FastAPI для внедрения зависимостей, разделения логики, аутентификации. Глобальные, эндпоинт- и вложенные зависимости. Переиспользование кода. Практические примеры с базой данных, аутентификацией и валидацией. Урок для продолжающих.
Изучите валидацию path-параметров в FastAPI: типы данных (int, str, float, bool), проверка значений через Field. Enum для ограниченного набора значений. Практические примеры. Урок для продолжающих.
Изучите валидацию данных в FastAPI: использование Pydantic моделей, Field для дополнительных проверок, валидаторы для сложной логики. Проверка типов, опциональные поля, вложенные модели. Практические примеры. Урок для продолжающих.
Изучите Pydantic модели в FastAPI для работы с телом запроса: создание моделей, валидация данных, типы полей. Опциональные поля, вложенные модели, валидация на уровне полей. Практические примеры. Урок для продолжающих.
Изучите пути и query-параметры в FastAPI: передача данных через URL, параметры пути (path parameters), параметры запроса (query parameters). Типы параметров: int, str, float, bool. Валидация данных. Практические примеры создания гибких API. Урок для продолжающих.
Установка FastAPI и создание первого API-эндпоинта: создание виртуального окружения, установка FastAPI и Uvicorn. Написание первого эндпоинта с декоратором @app.get(). Запуск сервера, документация Swagger и ReDoc. Урок для начинающих.