Fast API Masterclass
Fortgeschrittenes Tutorial für FastAPI in Python :)
von shopbesitzer · 13. Mai 2026
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FastAPI Masterclass
Gehe über die Grundlagen hinaus. Meistere Pydantic, Dependency Injection und asynchrone Datenbankzugriffe in einer modernen Architektur.
01 Pydantic
Die Seele von FastAPI. Ohne Pydantic müssten wir Daten manuell validieren. Hier definieren wir "Schemas", die genau festlegen, wie unsere Daten aussehen müssen.
from pydantic import BaseModel, EmailStr, Field
class User(BaseModel):
username: str = Field(..., min_length=3, max_length=20)
email: EmailStr
age: int = Field(None, gt=0, lt=120)
is_active: bool = True
# FastAPI nutzt dies automatisch zur Validierung!
@app.post("/users/")
async def create_user(user: User):
return userAdvanced Parameters
Path Parameters
Fest im Link verankerte Werte, oft IDs.
@app.get("/items/{item_id}")
async def get_item(item_id: int):
return {"id": item_id}Query Parameters
Optionale Filter am Ende des Links (?limit=10).
@app.get("/items/")
async def list_items(skip: int = 0, limit: int = 10):
return {"range": f"{skip}-{limit}"}Die Macht der Dependencies 💉
Dependency Injection erlaubt es uns, Logik (wie Datenbank-Sessions oder Authentifizierung) modular in unsere Endpunkte zu "injizieren".
from fastapi import Depends
# Eine einfache Abhängigkeit
def get_db():
db = "Datenbank_Verbindung"
try:
yield db
finally:
print("Verbindung geschlossen")
@app.get("/secure-data/")
async def read_data(db = Depends(get_db)):
return {"data": "Sicher", "conn": db}04 Async Architecture
Wann `async def`?
- Bei Netzwerk-Anfragen (APIs, DBs)
- Bei Lese-/Schreibvorgängen (Disk I/O)
Wann normales `def`?
- Bei reiner CPU-Arbeit (Mathe, Bildverarbeitung)
- Wenn keine `await` Keywords genutzt werden
Bereit für Production?
In der echten Welt nutzt man für FastAPI oft **Gunicorn** mit Uvicorn-Workern für maximale Stabilität und Performance.