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コース概要
導入
- FastAPI vs Django vs Flask
- FastAPIの特徴と利点の概要
開始方法
- FastAPIのインストール
- OpenAPIを使用したスキーマの定義
パスパラメータとクエリパラメータ
- パスパラメータタイプの宣言
- データの解析と検証
- 必須パラメータとオプションパラメータの宣言
- クエリパラメータタイプの変換
- 複数のパスパラメータとクエリパラメータ
Pydanticモデルを使用したリクエストボディの宣言
- データモデルの作成
- パス、クエリ、およびボディパラメータの組み合わせ
- 検証とメタデータの宣言
- ネストされたモデルの使用
- サンプルデータの定義
- レスポンスと追加のモデル
フォームとファイルの定義
- JSONの代わりにフォームフィールドを使用
- ファイルパラメータの作成
- ファイルとフォームパラメータの使用
エラー処理
- HTTPExceptionの使用
- カスタムヘッダーの追加
- カスタム例外ハンドラーのインストール
- デフォルトの例外ハンドラーのオーバーライド
データベースとの連携
- ORMとファイル構造
- SQLAlchemy部品の作成
- データベースモデルの作成
- Pydanticモデルの作成
- CRUD操作の実行
- テーブル、依存関係、およびパス操作の作成
- ファイルの確認とチェック
- データベースとの連携
セキュリティと認証
- Oauth2とOpenID Connectの使用
- OpenAPIを使用した複数のセキュリティスキームの定義
- FastAPIユーティリティの使用
デプロイメント
- デプロイメント概念、段階、およびツール
- GunicornとUvicornの使用
- コンテナシステム（DockerとKubernetes）の使用
トラブルシューティング
まとめと次ステップ
要求
- API概念の理解
- Pythonプログラミング経験
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
