FastAPI - API danych
Trasy, modele Pydantic, zależności, middleware, dokumentacja OpenAPI, wdrożenie
1Czym jest FastAPI?
Czym jest FastAPI?
Odpowiedź
FastAPI to nowoczesny, wydajny framework webowy Pythona do tworzenia API. Wykorzystuje standardowe type hints Pythona do automatycznej walidacji danych i generowania dokumentacji. FastAPI jest oparty na Starlette dla funkcjonalności webowej i Pydantic dla walidacji danych, oferując wydajność porównywalną z Node.js i Go.
2Którego dekoratora należy użyć, aby zdefiniować trasę GET w FastAPI?
Którego dekoratora należy użyć, aby zdefiniować trasę GET w FastAPI?
Odpowiedź
FastAPI używa dekoratorów metod HTTP bezpośrednio na instancji aplikacji. Dekorator @app.get("/path") definiuje trasę GET. Każda metoda HTTP ma odpowiadający jej dekorator: @app.post(), @app.put(), @app.delete() itd. Ta składnia jest inspirowana Flaskiem, ale z dodaną automatyczną walidacją.
3Jaka jest rola Pydantic w FastAPI?
Jaka jest rola Pydantic w FastAPI?
Odpowiedź
Pydantic to biblioteka walidacji danych używana przez FastAPI. Umożliwia definiowanie modeli danych z typami Pythona i automatycznie waliduje dane przychodzące. Pydantic generuje również schemat JSON dla dokumentacji OpenAPI i dostarcza szczegółowe komunikaty o błędach, gdy dane są nieprawidłowe.
Jak zdefiniować path parameter w trasie FastAPI?
Jak FastAPI rozróżnia query parameter od path parameter?
+17 pytań z rozmów
Inne tematy rekrutacyjne Data Engineering
Linux & Shell - Podstawy
Git & GitHub - Podstawy
Zaawansowany Python dla Data Engineering
Docker - Podstawy
Google Cloud Platform - Podstawy
CI/CD i jakość kodu
Docker Compose
Zaawansowany SQL dla Data Engineering
Data Lake - Architektura i wprowadzanie danych
BigQuery dla Data Engineering
PostgreSQL - Administracja
Data Modeling dla Data Engineering
Fivetran & Airbyte - Pozyskiwanie danych
dbt - Podstawy
Apache Airflow - Podstawy
Kubernetes - Podstawy
dbt - Zaawansowane funkcje
Wzorce ETL / ELT / ETLT
Apache Airflow - Zaawansowany
Airflow + dbt - Orkiestracja pipeline'ów
PySpark - Przetwarzanie na dużą skalę
Google Pub/Sub - Streaming danych
Apache Beam & Dataflow
Kubernetes - Produkcja i skalowanie
Terraform - Infrastructure as Code
Bazy danych NoSQL
Nowoczesna Data Architecture
Monitorowanie i obserwowalność
IAM i bezpieczeństwo danych
Opanuj Data Engineering na następną rozmowę
Uzyskaj dostęp do wszystkich pytań, flashcards, testów technicznych, ćwiczeń code review i symulatorów rozmów.
Zacznij za darmo