Практика 1. Практическая работа #1: Python + FastAPI (Windows) — сервис «Книги»

Теория

Что такое FastAPI

FastAPI — современный фреймворк для веб-API на Python поверх ASGI (обычно работает с uvicorn).
Преимущества: типы Python → автоматическая валидация и документация (OpenAPI/Swagger), высокая скорость, простота.

ASGI и uvicorn

ASGI — протокол для асинхронных Python-сервисов (замена WSGI).
uvicorn — быстрый ASGI-сервер (на базе uvloop/httptools). Мы запускаем приложение командой uvicorn main:app.

HTTP-методы (что будем тренировать)

GET — чтение ресурса (коллекция/элемент).
POST — создание ресурса (тело запроса — JSON).
PUT — полная замена ресурса (все поля).
PATCH — частичное обновление ресурса (только изменяемые поля).
DELETE — удаление ресурса.
HEAD — как GET, но без тела (проверка наличия/метаданных).
OPTIONS — какие методы поддерживаются для эндпойнта.

Модели данных и валидация

Используем Pydantic v2 (идёт вместе с FastAPI).
Описываем модели запроса/ответа → FastAPI валидирует входные данные, сериализует ответ и генерирует документацию.
В примере у книги есть поля: title, author, year, price, isbn?, in_stock, rating?.
Валидация через типы и ограничители (conint, confloat, constr).

Документация

Swagger UI: /docs (тестировать эндпойнты прямо в браузере).
ReDoc: /redoc (альтернативная документация).

Цель практики

Установить FastAPI + uvicorn на Windows (PowerShell).
Реализовать сервис «Книги» без БД (хранение в памяти).
Покрыть популярные HTTP-методы: GET/POST/PUT/PATCH/DELETE/HEAD/OPTIONS.
Научиться принимать и возвращать JSON.
Протестировать через PowerShell (Invoke-RestMethod) и через браузер (/docs).

Требования

Windows 10/11, установлен Python 3.10+ (обычно доступен как py и python).
PowerShell.

1) Установка (Windows, PowerShell)

# Создаём папку проекта
mkdir fastapi-books

# Переходим папку проекта
cd fastapi-books

# создаём виртуальное окружение
python -m venv .venv

# активируем
.\.venv\Scripts\Activate.ps1

# Обновляем pip и ставим зависимости
python -m pip install --upgrade pip
pip install fastapi uvicorn

# (опционально) зафиксировать зависимости
pip freeze > requirements.txt

2) Код приложения — `main.py`

from typing import Optional, List
from uuid import uuid4, UUID

from fastapi import FastAPI, HTTPException, Path, Query, Body, Header, status
from pydantic import BaseModel, Field, constr, conint, confloat

app = FastAPI(title="Books API (Practice)")

# ---------- Pydantic-модели ----------
ISBN = constr(strip_whitespace=True, min_length=10, max_length=17)  # ISBN-10/13
Year = conint(ge=1400, le=2100)
Price = confloat(gt=0)
Rating = confloat(ge=0, le=5)

class BookCreate(BaseModel):
    title: str = Field(..., min_length=1, description="Название книги")
    author: str = Field(..., min_length=1, description="Автор")
    year: Year = Field(..., description="Год издания")
    price: Price = Field(..., description="Цена, > 0")
    isbn: Optional[ISBN] = Field(None, description="ISBN-10/13")
    in_stock: bool = Field(default=True, description="В наличии?")
    rating: Optional[Rating] = Field(None, description="Оценка 0..5")

class Book(BookCreate):
    id: UUID

class BookUpdate(BaseModel):
    title: Optional[str] = None
    author: Optional[str] = None
    year: Optional[Year] = None
    price: Optional[Price] = None
    isbn: Optional[ISBN] = None
    in_stock: Optional[bool] = None
    rating: Optional[Rating] = None

# ---------- Память вместо БД ----------
DB: dict[UUID, Book] = {}

# ---------- Endpoints ----------

@app.get("/", tags=["root"])
def root():
    return {"msg": "Books API. Откройте /docs для Swagger UI."}

# Список книг + фильтры
@app.get("/books/", response_model=List[Book], tags=["books"])
def list_books(
    limit: int = Query(10, ge=1, le=100),
    q: Optional[str] = Query(None, description="Поиск по названию/автору"),
    min_price: Optional[float] = Query(None, ge=0),
    max_price: Optional[float] = Query(None, ge=0),
    in_stock: Optional[bool] = None,
):
    items = list(DB.values())
    if q:
        ql = q.lower()
        items = [b for b in items if ql in b.title.lower() or ql in b.author.lower()]
    if min_price is not None:
        items = [b for b in items if b.price >= min_price]
    if max_price is not None:
        items = [b for b in items if b.price <= max_price]
    if in_stock is not None:
        items = [b for b in items if b.in_stock == in_stock]
    return items[:limit]

# Получить книгу по id
@app.get("/books/{book_id}", response_model=Book, tags=["books"])
def get_book(book_id: UUID = Path(...)):
    book = DB.get(book_id)
    if not book:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Book not found")
    return book

# HEAD
@app.head("/books/{book_id}", tags=["books"])
def head_book(book_id: UUID = Path(...)):
    if book_id not in DB:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Not found")
    return

# OPTIONS
@app.options("/books/", tags=["books"])
def options_books():
    return {"allow": ["GET", "POST", "PUT", "PATCH", "DELETE", "HEAD", "OPTIONS"]}

# Создать книгу
@app.post("/books/", response_model=Book, status_code=status.HTTP_201_CREATED, tags=["books"])
def create_book(payload: BookCreate = Body(...)):
    new_id = uuid4()
    book = Book(id=new_id, **payload.model_dump())
    DB[new_id] = book
    return book

# Полная замена книги
@app.put("/books/{book_id}", response_model=Book, tags=["books"])
def replace_book(book_id: UUID, payload: BookCreate = Body(...)):
    if book_id not in DB:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Book not found")
    new_book = Book(id=book_id, **payload.model_dump())
    DB[book_id] = new_book
    return new_book

# Частичное обновление
@app.patch("/books/{book_id}", response_model=Book, tags=["books"])
def update_book(book_id: UUID, payload: BookUpdate = Body(...)):
    existing = DB.get(book_id)
    if not existing:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Book not found")
    updated_data = existing.model_dump()
    for k, v in payload.model_dump(exclude_unset=True).items():
        updated_data[k] = v
    updated_book = Book(**updated_data)
    DB[book_id] = updated_book
    return updated_book

# Удаление
@app.delete("/books/{book_id}", status_code=status.HTTP_204_NO_CONTENT, tags=["books"])
def delete_book(book_id: UUID):
    if book_id not in DB:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Book not found")
    del DB[book_id]
    return

# Эхо-пример
@app.post("/echo/", tags=["utils"])
def echo(payload: dict = Body(...), x_request_id: Optional[str] = Header(None)):
    return {"received": payload, "x-request-id": x_request_id}

3) Запуск сервера

uvicorn main:app --reload --host 127.0.0.1 --port 8000

Откройте:

Swagger UI: http://127.0.0.1:8000/docs
ReDoc: http://127.0.0.1:8000/redoc

4) Задания для самостоятельной работы

Добавьте сортировку в GET /books/: параметры sort_by (price/year) и order (asc/desc).
Добавьте проверку: если price > 1_000_000 → вернуть 400 Bad Request с detail.
Реализуйте POST /books/bulk/ — принимает массив книг и добавляет все сразу. Верните список созданных книг.
Реализуйте GET /books/stats — посчитайте count, avg_price, in_stock_count.
Сгенерируйте минимум 5 книг, поиграйте с q, min_price, max_price, in_stock, убедитесь, что фильтры работают.

Примечания

Память очищается при перезапуске — это нормально для учебной практики без БД.
В продакшене FastAPI часто запускают через gunicorn:
gunicorn -k uvicorn.workers.UvicornWorker main:app -w 4
Эндпойнты можно тестировать и через браузер на /docs — это удобно для демонстраций и проверки схемы.

Практика 1. Практическая работа #1: **Python + FastAPI** (Windows) — сервис «Книги»

Теория

Что такое FastAPI

ASGI и uvicorn

HTTP-методы (что будем тренировать)

Модели данных и валидация

Документация

Цель практики

Требования

1) Установка (Windows, PowerShell)

2) Код приложения — main.py

3) Запуск сервера

4) Задания для самостоятельной работы

Примечания

Практика 1. Практическая работа #1: Python + FastAPI (Windows) — сервис «Книги»

2) Код приложения — `main.py`