# FastAPI - API per dati (Data Engineering) > Rotte, modelli Pydantic, dipendenze, middleware, documentazione OpenAPI, deployment - 20 domande da colloquio - Mid-Level - [Domande da colloquio: Data Engineering](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio.md) ## 1. Cos'è FastAPI? **Risposta** FastAPI è un framework web Python moderno e ad alte prestazioni per la creazione di API. Utilizza i type hint standard di Python per la validazione automatica dei dati e la generazione della documentazione. FastAPI è costruito su Starlette per le funzionalità web e Pydantic per la validazione dei dati, offrendo prestazioni paragonabili a Node.js e Go. ## 2. Quale decoratore deve essere usato per definire una rotta GET in FastAPI? **Risposta** FastAPI utilizza i decoratori dei metodi HTTP direttamente sull'istanza dell'applicazione. Il decoratore @app.get("/path") definisce una rotta GET. Ogni metodo HTTP ha il suo decoratore corrispondente: @app.post(), @app.put(), @app.delete(), ecc. Questa sintassi è ispirata a Flask ma con l'aggiunta della validazione automatica. ## 3. Qual è il ruolo di Pydantic in FastAPI? **Risposta** Pydantic è la libreria di validazione dei dati utilizzata da FastAPI. Permette di definire modelli di dati con tipi Python e valida automaticamente i dati in entrata. Pydantic genera anche lo schema JSON per la documentazione OpenAPI e fornisce messaggi di errore dettagliati quando i dati non sono validi. ## Altre 17 domande disponibili - Come definire un path parameter in una rotta FastAPI? - Come FastAPI distingue un query parameter da un path parameter? Registrati gratis: https://sharpskill.dev/it/login ## Altri argomenti di colloquio Data Engineering - [Linux & Shell - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/linux-shell-basics.md): 20 domande, Junior - [Git & GitHub - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/git-github-fundamentals.md): 20 domande, Junior - [Python avanzato per Data Engineering](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/python-advanced-de.md): 25 domande, Junior - [Docker - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/docker-fundamentals.md): 25 domande, Junior - [Google Cloud Platform - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/gcp-fundamentals.md): 20 domande, Junior - [CI/CD e qualità del codice](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/ci-cd-code-quality.md): 20 domande, Mid-Level - [Docker Compose](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/docker-compose.md): 20 domande, Mid-Level - [SQL avanzato per il Data Engineering](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/sql-advanced-de.md): 20 domande, Mid-Level - [Data Lake - Architettura e ingestione](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/data-lake.md): 20 domande, Mid-Level - [BigQuery per il Data Engineering](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/bigquery-de.md): 20 domande, Mid-Level - [PostgreSQL - Amministrazione](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/postgresql-admin.md): 20 domande, Mid-Level - [Data Modeling per Data Engineering](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/data-modeling-de.md): 20 domande, Mid-Level - [Fivetran & Airbyte - Ingestione dati](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/fivetran-airbyte.md): 20 domande, Mid-Level - [dbt - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/dbt-fundamentals-de.md): 20 domande, Mid-Level - [Apache Airflow - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/airflow-fundamentals.md): 20 domande, Mid-Level - [Kubernetes - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/kubernetes-fundamentals.md): 20 domande, Mid-Level - [dbt - Funzionalità avanzate](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/dbt-advanced-de.md): 20 domande, Senior - [Pattern ETL / ELT / ETLT](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/etl-elt-patterns.md): 20 domande, Senior - [Apache Airflow - Avanzato](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/airflow-advanced.md): 20 domande, Senior - [Airflow + dbt - Orchestrazione delle pipeline](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/airflow-dbt-integration.md): 20 domande, Senior - [PySpark - Elaborazione su larga scala](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/pyspark.md): 20 domande, Senior - [Google Pub/Sub - Streaming di dati](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/pubsub-streaming.md): 20 domande, Senior - [Apache Beam & Dataflow](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/apache-beam-dataflow.md): 20 domande, Senior - [Kubernetes - Produzione e scaling](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/kubernetes-advanced.md): 20 domande, Senior - [Terraform - Infrastructure as Code](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/terraform.md): 20 domande, Senior - [Database NoSQL](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/nosql-databases.md): 20 domande, Senior - [Data Architecture moderna](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/data-architecture.md): 20 domande, Senior - [Monitoraggio e osservabilità](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/monitoring-observability.md): 20 domande, Senior - [IAM e sicurezza dei dati](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/iam-security-de.md): 20 domande, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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