Data Engineering

FastAPI - Daten-APIs

Routen, Pydantic-Modelle, Abhängigkeiten, Middleware, OpenAPI-Dokumentation, Deployment

20 Interview-Fragen·
Mid-Level
1

Was ist FastAPI?

Antwort

FastAPI ist ein modernes, leistungsstarkes Python-Web-Framework zum Erstellen von APIs. Es verwendet Standard-Python-Type-Hints für die automatische Datenvalidierung und Dokumentationsgenerierung. FastAPI basiert auf Starlette für Web-Funktionalität und Pydantic für die Datenvalidierung und bietet eine Performance, die mit Node.js und Go vergleichbar ist.

2

Welcher Decorator sollte verwendet werden, um eine GET-Route in FastAPI zu definieren?

Antwort

FastAPI verwendet HTTP-Methoden-Decorators direkt auf der Anwendungsinstanz. Der Decorator @app.get("/path") definiert eine GET-Route. Jede HTTP-Methode hat ihren entsprechenden Decorator: @app.post(), @app.put(), @app.delete() usw. Diese Syntax ist von Flask inspiriert, jedoch um eine automatische Validierung erweitert.

3

Welche Rolle spielt Pydantic in FastAPI?

Antwort

Pydantic ist die von FastAPI verwendete Datenvalidierungsbibliothek. Sie ermöglicht das Definieren von Datenmodellen mit Python-Typen und validiert automatisch eingehende Daten. Pydantic generiert auch das JSON-Schema für die OpenAPI-Dokumentation und liefert detaillierte Fehlermeldungen bei ungültigen Daten.

4

Wie definiert man einen Path-Parameter in einer FastAPI-Route?

5

Wie unterscheidet FastAPI einen Query-Parameter von einem Path-Parameter?

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