Criando uma aplicação de API com FastAPI em Python
O FastAPI é um framework moderno e de alto desempenho para a criação de APIs web com Python. Ele combina a simplicidade e legibilidade do Flask com a velocidade de execução do Starlette, tornando-o uma ótima opção para desenvolvedores que desejam construir APIs rápidas e eficientes.
Para começar a criar uma aplicação de API com FastAPI, você precisa primeiro instalar o framework. Você pode fazer isso utilizando o pip, o gerenciador de pacotes do Python. Basta executar o seguinte comando:
pip install fastapi
Além do FastAPI, também é recomendado instalar o uvicorn, um servidor ASGI de alto desempenho, para executar a sua aplicação. Você pode instalá-lo com o comando:
pip install uvicorn
Com as dependências instaladas, você pode começar a criar a sua aplicação de API. Um exemplo simples de uma aplicação de API em FastAPI é o seguinte:
from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") def read_root(): return {"message": "Hello, World!"}
Neste exemplo, criamos uma aplicação de API com uma rota raiz que retorna uma mensagem “Hello, World!”. Você pode adicionar mais rotas e lógica à sua aplicação para torná-la mais complexa e funcional.
Para executar a sua aplicação de API com FastAPI, basta utilizar o uvicorn. Você pode iniciar o servidor com o seguinte comando:
uvicorn nome_do_arquivo:app --reload
Substitua “nome_do_arquivo” pelo nome do arquivo Python onde você definiu a sua aplicação FastAPI. O parâmetro “–reload” reinicia o servidor automaticamente sempre que você fizer alterações no código.
Com essas informações, você já está pronto para começar a criar a sua própria aplicação de API com FastAPI em Python. Aproveite a simplicidade e eficiência deste framework para desenvolver APIs de alta qualidade!
em 8 min subi minha primeira api em FastAPI com tudo que eu precisava, caramba! eu amo esse canal. <3
Cara…FANTÁSTICA sua aula. Parabéns pelo conteúdo. Ganhou 1 inscrito!!!!
Muito bom o videio parabéns, mas a titulo de melhoria, acho que ficou faltando falar mais a respeito Pydantic, tais como: porque usar, quais problema essa lib tentar resolver que uma classe de um modelo não resolve.
Excelente aula!!
Uma pergunta, eu poderia criar um tratamento de dados usando pandas e exportar esses dados usando o FastAPI ? Para ser consumido por outra API ?
Caraca mano! Você salvou muito minha vida com esse conteúdo <3
cheguei aqui pesquisando sobre FastAPI. Gostei do conteudo, de qualidade. Ja me inscrevi.
Olá vc tem algum curso …tipo na Udemy ??
Top!!! =)
Aula top, qual o nome dessa extensão para testar o serviço?
Pergunta: Como que eu mato o listener da porta 8000? Porque se vc rodar esse script ai 2x ele vai dar erro
Nice vídeo.
show de bola, parabens pela didatica. Espero ver mais videos sobre fastapi 😉
Queria saber qual o plugin que tu usou pra montar as requisições tipo postman no vscode.
Olá Muri! adorei o seu canal, você explica muito bem. Não sei se você já fez algum assim, mas seria legal um video explicando sobre o protocolo http 🙂
monstro!!
Cara, sensacional! Eu sou dev dotnet e to indo pra aprender python também e seu vídeo me deixou bem tranquilo em relação a curva de aprendizado com o py =D
Ele gerar o swagger é um grande diferencial mesmo.
Seria interessante falar sobre a parte assíncrona do FastAPI
Boa tarde, mano como você criou o doc do seu programa foi tão rápido que eu nem vê .. mas você apertou a tecla K foi ? Minha visão acho que muita coisa do que se vê na internet que se refere a facilidade não mostra como as intenções com o VSCode pode ser muito último também .. fica a dica pro próximo vídeo .. mas eu fiquei curioso quanto a forma que.voce fez um arquivo Doc com Swagger
mano, pq sempre vejo a galera usando .venv? seria tipo um node_modules do js? e pra pegar as libs de dentro dela quando a gente troca de pc, tem alguma coisa que simule o npm install, ou tem que instalar uma por uma manual msm?