Tienes que aprender FastAPI ahora, es increíble!

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Resumen

En este video, el autor enseña cómo desarrollar APIs modernas, rápidas y estructuradas utilizando FastAPI en Python. A lo largo del curso práctico, aprenderás desde la configuración inicial del entorno, la creación de rutas, la validación de datos con Pydantic y la gestión de errores, hasta la implementación de un sistema CRUD completo y la integración de modelos de inteligencia artificial local mediante LLMs, todo ello complementado con la documentación automática Swagger UI que genera el framework.

Capítulos

  1. 3:07Acceso a Swagger UI
  2. 6:05Preparación y fundamentos de FastAPI
  3. 7:08Creación del ambiente virtual
  4. 7:24Validación con Pydantic
  5. 8:13Definición del primer endpoint
  6. 12:54Gestión de rutas y parámetros
  7. 14:41Uso de parámetros de ruta
  8. 17:12Implementación de parámetros Query
  9. 19:03Combinación de parámetros
  10. 25:56Uso de Field para validaciones
  11. 28:32Implementación del CRUD
  12. 28:54Operaciones básicas del CRUD
  13. 29:04Base de datos en memoria
  14. 30:00Creación de esquemas
  15. 34:33Manejo avanzado de errores
  16. 34:59Implementación de HTTPException
  17. 36:24Organización profesional del código
  18. 39:20Modularización de archivos
  19. 41:51Integración con Inteligencia Artificial
  20. 43:13Uso de APIRouter
  21. 44:20Configuración del router de IA
  22. 44:50Peticiones asíncronas con HTTPX

Temas tratados

  • Introducción a FastAPI
  • Configuración del Entorno

+5 temas más (contenido completo al seguir el canal)

Extracto de la transcripción

Fast App es increíble. Fast es un framework especializado para construir appis en Python de forma rápida, moderna y con muy poco código. En este video nosotros vamos a construir una aplicación desde cero utilizando Fast Appi. Vamos a crear rutas, vamos a recibir parámetros, vamos a validar datos con Pythic, vamos a manejar errores, vamos a utilizar también la documentación automática que genera Fast AppI. Vamos a organizar nuestro proyecto utilizando routers y además para terminar vamos a conectar nuestra API con un modelo de inteligencia artificial local para que así podamos construir un pequeño chatbot el cual nos va a dar pie para poder construir sistemas rag, sistemas de soporte, integrarlo también a nuestras aplicaciones para, por ejemplo, agregar descripción automática de productos, agregar sugerencias al contestar correos electrónicos y que todo esto sea consumido desde cualquier…