# FastAPI - API danych (Data Engineering) > Trasy, modele Pydantic, zależności, middleware, dokumentacja OpenAPI, wdrożenie - 20 pytań z rozmów - Mid-Level - [Pytania z rozmów: Data Engineering](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne.md) ## 1. 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. ## 2. 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. ## 3. 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. ## Jeszcze 17 dostępnych pytań - Jak zdefiniować path parameter w trasie FastAPI? - Jak FastAPI rozróżnia query parameter od path parameter? Zarejestruj się za darmo: https://sharpskill.dev/pl/login ## Inne tematy rekrutacyjne Data Engineering - [Linux & Shell - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/linux-shell-basics.md): 20 pytań, Junior - [Git & GitHub - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/git-github-fundamentals.md): 20 pytań, Junior - [Zaawansowany Python dla Data Engineering](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/python-advanced-de.md): 25 pytań, Junior - [Docker - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/docker-fundamentals.md): 25 pytań, Junior - [Google Cloud Platform - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/gcp-fundamentals.md): 20 pytań, Junior - [CI/CD i jakość kodu](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/ci-cd-code-quality.md): 20 pytań, Mid-Level - [Docker Compose](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/docker-compose.md): 20 pytań, Mid-Level - [Zaawansowany SQL dla Data Engineering](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/sql-advanced-de.md): 20 pytań, Mid-Level - [Data Lake - Architektura i wprowadzanie danych](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/data-lake.md): 20 pytań, Mid-Level - [BigQuery dla Data Engineering](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/bigquery-de.md): 20 pytań, Mid-Level - [PostgreSQL - Administracja](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/postgresql-admin.md): 20 pytań, Mid-Level - [Data Modeling dla Data Engineering](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/data-modeling-de.md): 20 pytań, Mid-Level - [Fivetran & Airbyte - Pozyskiwanie danych](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/fivetran-airbyte.md): 20 pytań, Mid-Level - [dbt - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/dbt-fundamentals-de.md): 20 pytań, Mid-Level - [Apache Airflow - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/airflow-fundamentals.md): 20 pytań, Mid-Level - [Kubernetes - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/kubernetes-fundamentals.md): 20 pytań, Mid-Level - [dbt - Zaawansowane funkcje](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/dbt-advanced-de.md): 20 pytań, Senior - [Wzorce ETL / ELT / ETLT](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/etl-elt-patterns.md): 20 pytań, Senior - [Apache Airflow - Zaawansowany](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/airflow-advanced.md): 20 pytań, Senior - [Airflow + dbt - Orkiestracja pipeline'ów](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/airflow-dbt-integration.md): 20 pytań, Senior - [PySpark - Przetwarzanie na dużą skalę](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/pyspark.md): 20 pytań, Senior - [Google Pub/Sub - Streaming danych](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/pubsub-streaming.md): 20 pytań, Senior - [Apache Beam & Dataflow](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/apache-beam-dataflow.md): 20 pytań, Senior - [Kubernetes - Produkcja i skalowanie](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/kubernetes-advanced.md): 20 pytań, Senior - [Terraform - Infrastructure as Code](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/terraform.md): 20 pytań, Senior - [Bazy danych NoSQL](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/nosql-databases.md): 20 pytań, Senior - [Nowoczesna Data Architecture](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/data-architecture.md): 20 pytań, Senior - [Monitorowanie i obserwowalność](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/monitoring-observability.md): 20 pytań, Senior - [IAM i bezpieczeństwo danych](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/iam-security-de.md): 20 pytań, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. HTML version of this page: https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/fastapi