¡Aprende FastAPI desde cero!
What you'll learn
SQLAlchemy con FastAPI
Usar Alembic para migracion a las base de datos.
Crear modelos en python .
Creación de Apis
Generacion de JWT
Protección de apis
Autenticación
Requirements
Conocimiento de python
Conocimiento básico de SQL
Conocimiento de API REST
Description
Bienvenido a este curso de FastAPI , espero que al finalizar este curso puedas implementar apis usando FastAPI eficientemente.¡Entender y saber cómo crear API con FastAPI y Python puede mejorar el trabajo que tiene, conseguirle un nuevo trabajo! , teniendo en cuenta que el salario anual en Estados Unidos para un desarrollador python es de mas o menos 90.000 USD al año. Además estas habilidades son necesarias en todas partes, y algunas de las ofertas de trabajo mejor pagadas solicitan desarrolladores de Python con experiencia en FastAPI.FastAPI y Python son dos de las tecnologías más populares del mercado para crear API de alto rendimiento.Requisitos : Conocimientos en Python.Conocimiento de las API REST (al menos lo básico).No se requiere experiencia previa en FastAPI.Conocimiento básico de Docker .Conocimiento básico de SQL.FastAPI es uno de los marcos de desarrollo de API de más rápido crecimiento disponible. Es fácil de usar y ligero. Además, proporciona algunos beneficios únicos, como la generación automática de documentos Swagger y estándares de desarrollo modernos y abiertos.También hablaremos del funcionamiento de FastAPI con bases de datos SQL(Postgres) y, en particular, SqlAlchemy y como crear modelos . Veremos cómo podemos exponer end points que permitirán que un cliente manipule y recupere datos de una base de datos. Además de ello implementaremos alembic para la migración de modelos en la base de datos.Todo el material se encuentra en el repositorio de GitHub para que pueda replicarlo .Creación de entorno virtual .Usaras SQLAlchemy como ORM.
Overview
Section 1: Introducción
Lecture 1 Introducción
Section 2: Estructuras de datos en python ( Fundamental )
Lecture 2 Estructura de datos lista de listas
Lecture 3 Estructura de datos Diccionario de Listas
Lecture 4 Estructura de datos Diccionario de Diccionarios
Lecture 5 Estructura de datos Lista de Diccionarios
Section 3: Inicio con FastAPI
Lecture 6 Creación de nuestra primera api en FastAPI
Lecture 7 Creación de schemas con pydantic y creacion de api crear usuario
Lecture 8 Implementación de api para devolver un usuario
Lecture 9 Implementación de apis eliminar y actualizar
Lecture 10 Creación de routes
Section 4: Instalación de postgres
Lecture 11 Instalacion de postgres en windows
Section 5: (Contenido Adicional) Ejemplo conexión de Python con postgres
Lecture 12 Conexión de python con postgres
Section 6: Migración de proyecto a SQLAlchemy
Lecture 13 Conexión a postgres y creación de modelo usuario
Lecture 14 Creación del modelo venta
Lecture 15 Modificando api crear usuario
Lecture 16 Modificando api para obtener usuario y implementacion de response_model
Lecture 17 Modificando api eliminar usuario
Lecture 18 Implementación del metodo patch
Lecture 19 Mejorar la estructura del proyecto
Section 7: Creación de variables de entorno
Lecture 20 Creación de variables de entorno
Section 8: Migración a los modelos con Alembic
Lecture 21 Migración a los modelos con Alembic
Section 9: Excepciones HTTP y status codes
Lecture 22 Excepciones HTTP y status codes
Section 10: Implementación de hash a la contraseña
Lecture 23 Encriptar contraseña
Section 11: Implementación de Login , generación de JWT y protección de rutas
Lecture 24 Verificación de contraseña
Lecture 25 Generacion de JWT
Lecture 26 Protección de rutas
Section 12: Implementación de Test
Lecture 27 Obtener el token mediante postman ( form-data)
Lecture 28 Implementacion de test crear usuario
Lecture 29 Creación de base de datos solo para pruebas y se elimina al terminar los test
Lecture 30 Test crear usuario enviando el JWT
Section 13: Docker con FastAPI (Contenido Adicional)
Lecture 31 Docker - conexión entre fastapi y flask ( docker-compose)
Lecture 32 Dockerizando FastAPI docker-compose
Section 14: Finalización del curso
Lecture 33 Finalización del curso
Desarrolladores Python,Entusiastas de la tecnología con conocimiento en Python
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