FastAPI: основы
Курс знакомит студента с FastAPI — современным асинхронным фреймворком для разработки REST API на Python. Студент учится создавать эндпоинты, описывать модели через Pydantic, валидировать запросы и ответы, использовать систему зависимостей, добавлять аутентификацию и понимать, как FastAPI вписывается в архитектуру серверного приложения.
- 22 часа
- 6 модулей
- 14 уроков
Базовый курс по FastAPI: создание REST API, работа с моделями и валидацией, зависимостями и аутентификацией.
Из чего состоит курс?
Тематические модули, которые входят в состав этого курса.
Введение в FastAPI и настройка проекта
2 урокаПонимаем, зачем нужен FastAPI, чем он отличается от других фреймворков, и поднимаем первый минимальный проект.
Маршруты, параметры и ответы
3 урокаОсваиваем объявление маршрутов, параметры пути и строки запроса, коды ответов и базовую структуру API.
Pydantic‑модели и валидация данных
2 урокаИзучаем Pydantic‑модели, валидацию входных данных и описания схем запросов и ответов.
Зависимости, конфигурация и работа с БД
2 урокаИзучаем систему зависимостей FastAPI, настраиваем подключение к базе данных и конфигурацию приложения.
Аутентификация, авторизация и безопасность
2 урокаДобавляем базовую аутентификацию и авторизацию, используем готовые инструменты безопасности FastAPI.
Документация, тестирование и развёртывание
3 урокаИспользуем автогенерацию документации, пишем базовые тесты и готовим приложение к запуску в Docker.
Частые вопросы о курсе на TeoBrain
О том, как устроен курс, как он связан с карьерным треком и как помогает освоить технологию шаг за шагом
Курс на TeoBrain — это концентрированный фокус на одной технологии: он помогает глубоко разобраться в конкретном инструменте или подходе. Карьерный трек — более широкий маршрут к профессии, который включает несколько таких курсов, практику и карьерные шаги. Часто самый устойчивый результат даёт не один курс, а прохождение целого трека.
Каждый курс посвящен одной технологии или группе близких инструментов: язык программирования, фреймворк, стек для анализа данных и т.д. Внутри курса материал подается так, чтобы ты не просто знал определения, а понимал, как эта технология живёт в реальных задачах и проектах.
Курс разбит на тематические модули, каждый из которых отвечает за свою часть технологии: от базовых концепций до более продвинутых сценариев. Внутри модулей находятся уроки, а каждый урок — это серия экранов, где материал изложен небольшими порциями, чтобы его было легче воспринимать и возвращаться к нужным фрагментам.
Каждый урок состоит из последовательности экранов: объяснение, примеры, задачи, разбор типичных ошибок. На любом экране можно обратиться к AI-тьютору — он пояснит непонятное место, поможет разобраться с кодом или задачей и подскажет, за что зацепиться, если ты застрял. Это делает обучение более гибким: ты не ждёшь вебинара или ответа наставника, а получаешь поддержку сразу в момент вопроса.
Да, один курс может помочь точечно прокачать нужную технологию или закрыть конкретный пробел в знаниях. Но если ты планируешь выход на новую роль или смену профессии, чаще всего выгоднее идти по карьерному треку: он заранее собирает несколько курсов, практику и карьерные инструменты в цельный маршрут, чтобы ты пришёл к офферу, а не просто прошёл один сильный курс.