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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/fastapi-avancado-2023-2-projetos-tdd-postgresql/
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课程名称：FastAPI 高级 2023 - 2 个 TDD 项目与 PostgreSQL 课程概述： 本课程旨在从 FastAPI 的基础知识出发，逐步建立一个完整的后端系统，使用多个 Python 开发栈工具，如 Docker、docker-compose 和 PostgreSQL等。课程关注如何利用 FastAPI 和 Python 来解决技术公司的日常问题，提供实际的开发案例。课程分为七个部分，每个部分都有其特定目的： 1. **介绍**：了解 FastAPI 的定义及其在 Python 后端开发中的流行原因，同时介绍课程结构。 2. **类型提示与 Pydantic**：讲解 Python 中的类型提示和注解，并介绍 Pydantic 库，这是 FastAPI 开发的重要组成部分。 3. **环境配置**：配置项目开发所需的所有工具，包括 Docker、docker-compose、Pyenv、Poetry、WSL 和 Insomnia。 4. **异步编程**：详细了解同步和异步编程的概念，学习如何使用 async/await 语法和 asyncio 库，掌握异步编程的实现及其性能优势。 5. **项目 1**：通过这个项目，学习如何利用 FastAPI 的主要功能，创建异步路由并进行文档编写，同时展示异步编程在实际应用中的强大之处。 6. **项目 2**：构建一个完整的 FastAPI 项目，结合 Docker、docker-compose、Postgres、SQLAlchemy、Alembic 迁移和 Pytest，采用测试驱动开发（TDD）方法。 7. **认证与安全**：在项目 2 中添加用户注册、登录和令牌验证等功能，使用 FastAPI 的相关功能以及 Passlib 和 JWT 等安全库。 8. **分页**：学习如何使用 fastapi_pagination 库对 FastAPI 中的列表进行分页处理。 本课程通过实际案例和项目演示，帮助学员掌握使用 FastAPI 开发 robust 后端系统的技能。
ResumoO foco deste curso é ir de uma introdução ao FastAPI até a construção de um sistema completo utilizando várias ferramentas que da stack de desenvolvimento de Python no banckend, como docker, docker-compose, postgres, entre outros.O objetivo é trazer exemplos do mundo real no que diz respeito ao desenvolvimento banckend com Python. Vamos trazer exemplos práticos de como utilizar FastAPI/Python para resolver problemas do dia a dia de uma empresa de tecnologia.O curso é dividido em 7 seções, onde cada uma tem o seguinte propósito:1. IntroduçãoNa introdução vamos entender o que é FastAPI e por que ele tem crescido tanto nas trends no que diz respeito a desenvolvimento backend com Python. Também nessa seção vai ser apresentada a estrutura do curso.2. Type hint e PydanticNessa seção vamos entender os conceitos de type hint e annotations em Python, bem como vai ser apresentada a lib Pydantic, essencial para o desenvolvimento com FastAPI.3. SetupNa seção de setup, vamos configurar todos os recursos necessários para o desenvolvimento dos projetos como Docker, docker-compose, Pyenv, Poetry, WSL e Insomnia.4. Programação assíncronaNessa seção vamos entender em detalhes os conceitos de programação síncrona e assícrona bem como compara-las. Vamos aprender como utilizar a sintaxe async/await o asyncio, com run e gather. Partindo de um exemplo bem didático até a implementação prática, vamos ter no final da seção total noção de como funciona programação assíncrona em Python e o quão performático isso pode ser.5. Projeto 1Os dois principais objetivos do projeto 1 são:- Dar os primeiros passos utilizando todos os principais recursos do FastAPI com parametros de query, path e body bem como documentação e criação de rotas assíncronas;- Ver um exemplo do mundo real de como a programação assíncrona pode ser muito poderosa no dia-a-dia.6. Projeto 2O objetivo da seção é criar um projeto completo com FastAPI, com tudo que um projeto de backend tem direito. Utilizando Docker, docker-compose, Postgres, SQLALchemy, Migrations com Alembic e Pytest. O projeto é desenvolvido utilizando a metodologia TDD (Test Driven Development).7. Autenticação e SegurançaNessa etapa, vamos adicionar autenticação no nosso Projeto 2 com as features de user register, user login e verificação de token nas rotas necessárias. Para isso vamos utilizar alguns recurso do FastAPI bem como outros recurso de segurança como a bilioteca passlib e jwt.7. PaginaçãoNessa etapa, aprendemos como utilizar a lib fastapi_pagination para paginar nossas listagens em FastAPI.
