Hochperformante APIs erstellen mit FastAPI und Python

Einleitung

In unserer heutigen, datengetriebenen Zeit ist es für Firmen und Institutionen unumgänglich schnell und zuverlässig Daten als API und ganz im Sinne von Mikro-Architekturen zur Verfügung zu stellen. Bekannte Vertreter in diesem Gebiet sind sicherlich «Express» geschrieben in JavaScript (NodeJS) oder auch «Gin» geschrieben in der Sprache Go. Doch auch Python bietet mit Frameworks wie Flask oder dem Django REST Framework Alternativen mit denen zuverlässig APIs erstellt werden können. Doch Python Entwickler und Entwicklerinnen werden hier oft enttäuscht, da diese Frameworks einen hohen Lernaufwand erfordern, weniger Wert auf Geschwindigkeit legen und gänzlich auf Typisierung verzichten. FastAPI geht hier einen anderen Weg und beschreibt sich selbst als «high performance, easy to learn, fast to code, ready for production». Dies wird nicht zuletzt durch die starken Partner «Starlette» (https://www.starlette.io/) und «Pydantic» (https://pydantic-docs.helpmanual.io/) erreicht, auf die FastAPI baut. FastAPI ermöglicht damit in Kürze hochperformante REST APIs zu erstellen, welche durch geschickte optionale Typisierung, wenig Code-Duplizierung und hervorragender Editor-Unterstützung für die Entwickler nicht zum notwendigen Übel werden.

Programm

Der Workshop beginnt mit einem kurzen «Refresh» und Level-Up der Teilnehmenden. Dabei wird nicht unterlassen, auch bemerkenswerte Funktionalitäten von Python 3.9/3.10/3.11+ zu erklären und näherzubringen. Sobald die Grundlagen verstanden sind, wird anhand lebhaften Hands-On Beispielen FastAPI erklärt und die verschiedenen Vorteile verständlich erklärt. Ein umfassendes Projekt mit FastAPI bildet den Abschluss für die Teilnehmer, um das erlernte anzuwenden und das Produkt mit nach Hause zu nehmen.

Kursziel

Das Ziel des Kurses ist, die Python-Skills der Teilnehmenden zu stärken und neue, teils zu wenig beachtete Python Features mit der Version 3.9+ aufzuzeigen. Wenn dieses Ziel erreicht wurde, wird FastAPI als Tool erklärt, um schnell und einfach hochperformante APIs zu erstellen. Diese APIs können nicht nur in Grossprojekten gewinnbringend eingesetzt werden, auch im Microservice Kontext oder als Mittel für Prototyping lohnt es sich dieses Open-Source Framework genauer anzuschauen.

Adressaten

Zielgruppe für diesen Workshop sind einerseits Software-Entwickler, die öfters mit kleinen und grossen APIs zu tun haben. Python Entwickler, welche sich auf den neusten Stand bringen wollen oder ein neues Framework kennenlernen wollen und Architekten/Konzeptionisten, welche öfters mal eine Prototyp-API bauen möchten.

Voraussetzungen

Es werden Grundkenntnisse in Python vorausgesetzt und ein Verständnis für Datentypen sowie Kontroll- und Datenstrukturen (Listen, Dictionaries, Sets und Tupel).

Infrastruktur

Ein eigener Computer, eine Python-IDE (empfohlen PyCharm oder Visual Studio Code) und Rechte, um PIP auszuführen und Pakete zu installieren.