Seminar FastAPI Grundlagen: Einstieg in moderne Python-APIs

Inhaltsverzeichnis

• Abstract
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Agenda
• Lernziele
• Seminarstruktur und Inhalte
• Step-by-step-Anleitung: Erste FastAPI-CRUD-API
• Optionale Erweiterungen

Abstract
Das Grundlagenseminar führt in FastAPI als modernes Python-Framework für Web-APIs ein. Teilnehmende erstellen von Grund auf eine kleine, aber vollständige REST-API mit Validierung, Dokumentation und einfacher Persistenz. Der Kurs legt das Fundament für alle weiteren FastAPI-Seminare.

Zielgruppe

• Python-Entwickler mit ersten Erfahrungen
• Umsteiger von Flask, Django oder anderen Web-Frameworks
• Entwickler, die schnell produktive APIs erstellen müssen

Voraussetzungen

• Solide Kenntnisse in Python (Funktionen, Klassen, Pakete)
• Grundverständnis von HTTP, JSON und REST-Konzepten
• Grundlegende Erfahrung mit einer IDE oder einem Editor

Agenda

Tag 1

• Modul 1: Einführung und Architekturüberblick FastAPI
• Modul 2: Projektsetup, virtuelle Python-Umgebung, Basis-API
• Modul 3: Routing, Pfad- und Query-Parameter, Statuscodes
• Modul 4: Pydantic-Modelle, Validierung, Fehlerbehandlung

Tag 2

• Modul 5: FastAPI-Dokumentation mit OpenAPI und Swagger UI
• Modul 6: Dependency Injection Grundlagen und Konfiguration
• Modul 7: Einfache Persistenz (z. B. In-Memory oder JSON-Datei)
• Modul 8: Abschlussprojekt und Zusammenfassung

Lernziele

• Ein FastAPI-Projekt strukturieren und starten
• Routen mit Pfad- und Query-Parametern definieren
• Request- und Response-Daten mit Pydantic validieren
• Fehler- und Statuscodes verständlich zurückgeben
• Die interaktive API-Dokumentation von FastAPI nutzen
• Ein kleines API-Projekt als Vorlage für eigene Lösungen erstellen

Seminarstruktur und Inhalte

• Grundlagen FastAPI
  • Motivation und Vergleich zu klassischen Frameworks
  • ASGI-Konzept und Performance-Gedanke
• Projektgrundlage
  • Projektstruktur, virtuelle Umgebung, Abhängigkeiten
  • Starten der Anwendung, Uvicorn als ASGI-Server
• Routing und HTTP-Grundlagen
  • GET, POST, PUT, DELETE
  • Pfadparameter, Typannotationen und automatische Validierung
  • Query-Parameter, Standardwerte, Optionals
• Datenmodelle mit Pydantic
  • BaseModel, Typannotationen, Standardwerte
  • Validierung und Fehlermeldungen
  • Response-Modelle und Response-Serialisierung
• Dokumentation
  • OpenAPI-Generierung
  • Swagger UI und ReDoc nutzen
  • Tags, Beschreibungen und Beispiele hinzufügen
• Einfache Persistenz
  • Temporäre In-Memory-Speicherung
  • Persistenz in Datei oder einfachem Datenspeicher
• Abschlussprojekt
  • Kleine CRUD-API mit wenigen Endpunkten
  • Gemeinsame Durchsicht und Optimierung

Step-by-step-Anleitung: Erste FastAPI-CRUD-API

• Projektstruktur anlegen
  • Neues Verzeichnis anlegen, z. B. fastapi_basics
  • Unterordner app erstellen
• Virtuelle Umgebung vorbereiten
  • Virtuelle Umgebung erzeugen
  • FastAPI und Uvicorn installieren
• Einstiegspunkt definieren
  • Datei main.py im Ordner app erstellen
  • FastAPI-Instanz erzeugen
  • Erste GET-Route implementieren
• Datenmodell definieren
  • Datei schemas.py anlegen
  • Pydantic-Modell für ein Beispielobjekt (z. B. Item) erstellen
• In-Memory-Speicher erstellen
  • Liste oder Dictionary in main.py anlegen
• CRUD-Operationen konzeptionell planen
  • POST-Endpunkt implementieren
    • Route für das Anlegen von Objekten
    • Eingehende Daten mit Pydantic validieren
    • Objekt in In-Memory-Speicher hinzufügen
  • GET-Endpoints implementieren
    • Route für Liste aller Objekte
    • Route für ein Objekt anhand einer ID
  • PUT- und DELETE-Endpunkte implementieren
    • Aktualisierung eines Objekts
    • Löschen eines Objekts
    • Fehlerfälle für nicht gefundene IDs behandeln
• Dokumentation prüfen
  • Anwendung starten
  • Browser-Dokumentation aufrufen
  • Endpunkte testen, Beispielpayloads anpassen

Optionale Erweiterungen

• Typisierte Fehlerantworten mit eigenen Schemas
• Einbau von einfachen Filtern und Paginierung
• Einführung in Hintergrundtasks für einfache Jobs