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コース概要
はじめに
- FastAPIとDjango、Flaskの比較
- FastAPIの主な機能および利点の概要
始め方
- FastAPIのインストール手順
- OpenAPIを用いたスキーマ定義法
パスパラメーターとクエリパラメーター
- パスパラメーターの型宣言方法
- データの解析および妥当性検証
- 必須・任意パラメーターの定義法
- クエリパラメーターの型変換手法
- 複数のパス/クエリパラメーターの活用方法
Pydanticモデルを用いたリクエストボディの宣言
- データモデルの作成手順
- パス・クエリ・ボディパラメーターの統合法
- 妥当性検証およびメタデータの設定法
- 深くネストされたモデル構造の利用法
- サンプルデータの定義方法
- レスポンス用・補助的なモデルの作成法
フォームおよびファイルパラメーターの扱い方
- JSON以外でフォームフィールドを利用する手法
- ファイルパラメーターの定義方法
- ファイルとフォーム両方のパラメーター使用法
エラーハンドリング
- HTTPExceptionの利用法
- カスタムヘッダーの追加手順
- 独自例外ハンドラーの導入方法
- 既定の例外処理機構の上書き実装
データベースとの連携手法
- ORMおよびファイル構成の基本原則
- SQLAlchemy関連コンポーネントの作成法
- データベースモデルの設計手順
- Pydanticモデルの生成方法
- CRUD操作の実行手法
- テーブル定義・依存関係設定・パス処理ロジック作成法
- ファイル内容の確認および検証作業
- データベースとのインタラクション方法
セキュリティおよび認証機能
- OAuth2およびOpenID Connectの導入法
- OpenAPIを活用した複数セキュリティ方式の定義手順
- FastAPI専用ユーティリティ機能の応用法
デプロイ手法
- デプロイの基本概念・段階および関連ツール群
- GunicornとUvicornの運用方法
- コンテナ技術（DockerやKubernetes）の導入手順
問題解決法
まとめおよび今後の学習方針
要求
- APIの基本概念に関する知識
- Pythonプログラミングの経験
受講対象者
- 開発者
14 時間
お客様の声 (4)
トレーナーは私のあらゆる質問に答えるために常に利用可能でした
Caterina - Stamtech
コース - Developing APIs with Python and FastAPI
機械翻訳
私たちはコードに素早く取り組むことができ、これは講義スライドで学んだ概念を強化するのに役立ちました。
Keith - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
コース - Developing APIs with Python and FastAPI
機械翻訳
E2Eトレーニングの体系的な方法。演習ではコードに触れる機会があり、APIの基本を準備できます。また、講義では開発中に特に注意を払うべき詳細について触れられています。
Piotr - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
コース - Developing APIs with Python and FastAPI
機械翻訳
トレーナーの非常に良い準備と専門知識、英語での完璧なコミュニケーション。コースは実践的でした（演習 + 使用例の共有）
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
コース - Developing APIs with Python and FastAPI
機械翻訳
