# Einführung
FastAPI hat sich zu einem der beliebtesten Python-Frameworks für die Erstellung moderner APIs entwickelt, da es schnell, entwicklerfreundlich und produktionsbereit ist. Egal, ob Sie ein einfaches Backend, eine Full-Stack-Webanwendung oder eine API für maschinelles Lernen erstellen möchten, FastAPI bietet Ihnen eine solide Grundlage mit sauberer Syntax und hervorragender Leistung. Aber eine der besten Möglichkeiten, bei FastAPI besser zu werden, besteht nicht nur darin, die Dokumentation zu lesen, sondern auch darin, echte Repositories zu studieren, die zeigen, wie die Leute es tatsächlich in der Praxis nutzen.
In diesem Artikel werden wir 10 GitHub-Repositories untersuchen, die Ihnen dabei helfen können, FastAPI durch verschiedene Lern- und Erstellungsstile zu erlernen. Einige bieten kuratierte Ressourcenlisten, andere bieten vollständige Projektvorlagen, andere konzentrieren sich auf praktische Tipps und Beispiele und andere zeigen, wie FastAPI für Authentifizierung, UI-Entwicklung, Microservices und Anwendungen für maschinelles Lernen verwendet wird. Zusammen bieten sie Ihnen eine umfassendere und praktischere Möglichkeit, das Framework über isolierte Tutorials oder Dokumentationen hinaus zu erlernen.
# 1. Erkundung des awesome-fastapi-Repositorys
Wenn Sie schnell das gesamte FastAPI-Ökosystem verstehen möchten, ist dies eines der besten Repositories für den Anfang.
Anstatt sich auf eine einzelne App oder ein einzelnes Tutorial zu konzentrieren, vereint es eine breite Palette an FastAPI-bezogenen Ressourcen – darunter Bibliotheken, Instruments, Artikel und Lernmaterialien – und ist so nützlich, um herauszufinden, was über das Kern-Framework hinaus existiert.
Es ist besonders hilfreich für Entwickler, die Bereiche wie Authentifizierung, Assessments, Bereitstellung, Projektgeneratoren und andere Instruments erkunden möchten, die die FastAPI-Entwicklung in der Praxis stärken können.
Repository: mjhea0/awesome-fastapi
# 2. Erstellen von Full-Stack-Apps mit der Full-Stack-Fastapi-Vorlage
Wenn Sie ein echtes Full-Stack-FastAPI-Projekt studieren möchten, ist dies ein großartiges Repository zum Erkunden. Es kombiniert FastAPI mit React, PostgreSQL, Docker und Bereitstellungstools in einem Setup.
Es ist besonders nützlich, um die Projektstruktur, die Backend- und Frontend-Integration und die Zusammenstellung von FastAPI-Apps im Produktionsstil zu erlernen.
Repository: fastapi/full-stack-fastapi-template
# 3. Besseren Code schreiben mit Fastapi-Tipps
Sobald Sie die Grundlagen kennen, ist dies ein großartiges Repository, um die Artwork und Weise zu verbessern, wie Sie FastAPI-Code tatsächlich schreiben. Der Schwerpunkt liegt auf praktischen Tipps, klareren Mustern und kleinen Particulars, die Ihnen helfen, besser zu verstehen, wie das Framework in der Praxis funktioniert.
Es ist besonders nützlich für Entwickler, die über Anfänger-Tutorials hinausgehen und bessere Gewohnheiten entwickeln möchten. Sie können intelligentere Methoden zur Codestrukturierung erlernen, häufige Fehler vermeiden und FastAPI-Anwendungen sicherer schreiben.
Repository: Kludex/Fastapi-Tipps
# 4. Konzept für Konzept lernen mit FastAPI-Studying-Beispiel
Wenn Sie lieber anhand kleiner Beispiele lernen möchten, ist dieses Repository ein sehr nützlicher Ausgangspunkt. Es enthält mehrere FastAPI-Beispiele, die unabhängig voneinander ausgeführt werden können, wodurch es einfacher wird, jeweils ein Konzept zu verstehen.
Dies macht es besonders hilfreich für Anfänger, die nicht direkt in ein großes Produktionsprojekt einsteigen möchten. Es bietet Ihnen eine einfachere und praktischere Möglichkeit, Funktionen zu testen und Vertrauen in das Framework aufzubauen.
Repository: oinsd/FastAPI-Studying-Beispiel
# 5. Backends und Frontends mit FastUI verbinden
Für Entwickler, die über APIs hinausgehen und auch über die Benutzeroberfläche nachdenken möchten, ist FastUI eine Erkundung wert. Es zeigt eine andere Möglichkeit, Webschnittstellen aus Python-Code zu erstellen, was es zu einem interessanten Projekt im breiteren FastAPI- und Pydantic-Ökosystem macht.
Es handelt sich nicht um ein typisches Einsteiger-Tutorial-Repository, aber es ist nützlich, wenn Sie verstehen möchten, wie Backend-Schemata und Frontend-Rendering auf strukturiertere Weise miteinander verbunden werden können. Das macht es zu einem starken Repository für alle, die über das vollständige Anwendungsdesign nachdenken, nicht nur über API-Endpunkte.
Repository: pydantic/FastUI
# 6. Handhabung der Authentifizierung mit Fastapi-Benutzern
Die Authentifizierung ist einer der wichtigsten Teile der Backend-Entwicklung, und dieses Repository hilft Ihnen, diese Seite von FastAPI viel schneller zu erlernen. Es bietet ein vorgefertigtes Benutzerverwaltungssystem, sodass Sie sehen können, wie allgemeine Authentifizierungsfunktionen in realen Projekten gehandhabt werden.
Es ist besonders nützlich, um Dinge wie Registrierung, Anmeldeabläufe, Passwortzurücksetzung, E-Mail-Verifizierung und OAuth zu lernen, ohne alles von Grund auf neu erstellen zu müssen. Für alle, die an Backend-Apps im Produktionsstil arbeiten, ist dies ein sehr praktisches Repository zum Studieren.
Repository: Fastapi-Benutzer/Fastapi-Benutzer
# 7. Erstellen einer vollständigen App mit dem Final-Fastapi-Tutorial
Wenn Sie gerne lernen, indem Sie ein vollständiges Projekt von Anfang bis Ende erstellen, ist dies eines der stärksten FastAPI-Repositories, die es zu studieren gilt. Es basiert auf einem vollständigen Tutorial-Projekt und hilft Ihnen zu erkennen, wie verschiedene Teile einer Anwendung zusammenpassen.
Dies ist besonders hilfreich, um Ideen wie Routing, Modelle, Authentifizierung und API-Design in einem realistischen Workflow zu verbinden. Anstatt Funktionen isoliert zu erlernen, erhalten Sie ein klareres Bild davon, wie eine echte FastAPI-App Schritt für Schritt erstellt wird.
Repository: ChristopherGS/ultimate-fastapi-tutorial
# 8. Stärkerer Begin mit der FastAPI-Vorlage
Dies ist ein nützliches Repository für Entwickler, die einen stärkeren Ausgangspunkt für echte FastAPI-Projekte wünschen. Es bietet Ihnen eine funktionsreichere Vorlage und ist somit eine gute Grundlage für Apps, die mehr als nur eine einfache Einrichtung benötigen.
Es ist auch hilfreich, um zu verstehen, wie eine wiederverwendbare Projektstruktur bei mehreren Builds Zeit sparen kann. Wenn Sie Ihr Setup standardisieren, mit verschiedenen Datenbanken arbeiten oder skalierbarere Grundlagen schaffen möchten, lohnt es sich, dieses Repository zu erkunden.
Repository: s3rius/FastAPI-Vorlage
# 9. Microservices mit python-microservice-fastapi verstehen
Wenn Sie verstehen möchten, wie FastAPI in ein Microservices-Setup passt, ist dieses Repository ein gutes Beispiel. Es zeigt separate Dienste, die mit Instruments wie Docker Compose und Nginx zusammenarbeiten, was es fortschrittlicher macht als ein einzelnes API-Projekt.
Dies ist besonders nützlich für Entwickler, die über die grundlegende Backend-Entwicklung hinausgehen und mit dem Erlernen einer servicebasierten Architektur beginnen möchten. Es gibt Ihnen einen praktischeren Einblick in die Verwendung von FastAPI in verteilten Systemen und größeren Anwendungskonfigurationen.
Repository: paurakhsharma/python-microservice-fastapi
# 10. Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen mit der FastAPI-for-Machine-Studying-Reside-Demo
FastAPI wird häufig in KI- und maschinellen Lernprojekten verwendet, und dieses Repository zeigt ein Beispiel dafür aus der Praxis. Es zeigt, wie FastAPI in einer KI-Bilderzeugungsanwendung verwendet werden kann, wodurch es einfacher wird, das Framework in einer realen maschinellen Lernumgebung zu sehen.
Es ist ein nützliches Projekt für Entwickler, die mehr über Modellbereitstellung, KI-gestützte Internet-Apps oder die Verbindung von maschinellen Lernsystemen mit APIs erfahren möchten. Wenn Ihr Interesse an der Schnittstelle zwischen Python-Backend-Entwicklung und KI liegt, ist dies ein leistungsstarkes Repository, das Sie einbeziehen sollten.
Repository: FourthBrain/FastAPI-for-Machine-Studying-Reside-Demo
# Zusammenfassung
Die folgende Tabelle gibt einen kurzen Überblick darüber, worauf sich jedes FastAPI-Repository konzentriert, für wen es am besten geeignet ist und warum es sich lohnt, es zu erkunden.
| Repository | Fokus | Am besten für | Warum es wichtig ist |
|---|---|---|---|
| awesome-fastapi | Ökosystemressourcen | Anfänger, Entdecker | Hilft Ihnen, nützliche FastAPI-Instruments und -Bibliotheken zu entdecken |
| Full-Stack-Fastapi-Vorlage | Full-Stack-Starter | Entwickler, die echte Apps erstellen | Zeigt, wie ein FastAPI-Projekt im Produktionsstil strukturiert ist |
| Fastapi-Tipps | Praktische Ratschläge | Entwickler gehen über die Grundlagen hinaus | Hilft Ihnen, saubereren und intelligenteren FastAPI-Code zu schreiben |
| FastAPI-Studying-Beispiel | Kleine lauffähige Beispiele | Anfänger | Erleichtert das Erlernen eines Konzepts nach dem anderen |
| FastUI | Benutzeroberfläche mit Python-Modellen | Vollständige App-Builder | Zeigt, wie FastAPI eine Verbindung zu Frontend-Ideen herstellen kann |
| Fastapi-Benutzer | Authentifizierungssystem | Backend-Entwickler | Hilft Ihnen, Authentifizierung und Benutzerverwaltung schneller zu erlernen |
| Final-Fastapi-Tutorial | Projektbasiertes Tutorial | Lernende, die vollständige Builds mögen | Verbindet Kernkonzepte von FastAPI in einer vollständigen App |
| FastAPI-Vorlage | Wiederverwendbare Projektbasis | Entwickler wollen Struktur | Gibt Ihnen eine stärkere Ausgangsbasis für echte Projekte |
| Python-Microservice-Fastapi | Microservices-Setup | Fortgeschrittene Entwickler | Zeigt, wie FastAPI in einer servicebasierten Architektur funktioniert |
| FastAPI-for-Machine-Studying-Reside-Demo | Beispiel für eine App für KI und maschinelles Lernen | Maschinelles Lernen und API-Builder | Demonstriert FastAPI in einem Anwendungsfall für maschinelles Lernen |
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der gerne Modelle für maschinelles Lernen erstellt. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben technischer Blogs zu maschinellem Lernen und Datenwissenschaftstechnologien. Abid verfügt über einen Grasp-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Imaginative and prescient ist es, ein KI-Produkt mithilfe eines graphischen neuronalen Netzwerks für Schüler mit psychischen Erkrankungen zu entwickeln.