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FastAPI: Transformer le développement Web avec Python

La réputation de Python en tant que langage privilégié pour le développement d'applications Web a été amplifiée par des frameworks impressionnants tels que Django, Flask, Falcon, et bien d'autres. Grâce à son statut de langage clé pour l'apprentissage automatique, Python est utilisé comme un outil pratique pour empaqueter des modèles et les exposer en tant que services. Cependant, un concurrent relativement nouveau est en train de transformer cet espace - FastAPI. S'inspirant de ses prédécesseurs, FastAPI les affine et les améliore, apportant toute une série de fonctionnalités passionnantes.

FastAPI: Un nouveau paradigme dans les frameworks Web Python

FastAPI, bien qu'il soit nouveau, a marqué la communauté Python grâce à son équilibre frappant entre fonctionnalité et liberté des développeurs. Il ressemble à Flask dans sa philosophie, mais avec un équilibre plus sain. Ce nouveau framework Web bénéficie non seulement des points forts de ses prédécesseurs, mais il s'attaque également à leurs lacunes.

L'un des points forts de vente les plus importants de FastAPI est son interface simple mais efficace. Son approche innovante pour définir les schémas avec Pydantic, une autre puissante bibliothèque Python utilisée pour la validation des données, réduit la charge de travail des développeurs. Cette fonctionnalité, associée au mécanisme de gestion automatique des erreurs, fait de FastAPI un framework extrêmement convivial pour les développeurs.

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
 
class User(BaseModel):
 email: str
 password: str
 
app = FastAPI()
 
@app.post("/login")
def login(user: User):
 # traitement de la connexion
 return {"msg": "connexion réussie"}

Cet exemple simple met en évidence l'intuitivité de FastAPI. Vous pouvez démarrer votre application FastAPI avec Uvicorn, et elle est prête à traiter les requêtes en un rien de temps.

L'avantage asynchrone de FastAPI

FastAPI est en tête de file pour éradiquer l'un des inconvénients majeurs des frameworks Web Python WSGI : leur incapacité à traiter les requêtes de manière asynchrone. Grâce à la capacité de FastAPI à exploiter ASGI, il égale les performances des frameworks Web de Node.js ou Go. Les développeurs peuvent facilement déclarer des points de terminaison avec le mot-clé 'async', ce qui améliore les performances de l'application.

@app.post("/")
async def endpoint():
 # fonctions asynchrones en action
 return {"msg": "FastAPI est incroyable!"}

Simplification des injections de dépendances avec FastAPI

Les injections de dépendances n'ont jamais été aussi simples, grâce à l'approche innovante de FastAPI. Il fournit un système d'injection intégré qui facilite la gestion des dépendances. L'évaluation des dépendances par FastAPI au moment de l'exécution simplifie les tests et permet des vérifications sophistiquées, ce qui rend l'authentification de l'utilisateur et les procédures similaires un jeu d'enfant.

from fastapi import FastAPI, Depends
from pydantic import BaseModel
 
class Comment(BaseModel):
 username: str
 content: str
 
app = FastAPI()
 
database = {
 "articles": {
 1: {
 "title": "Top 3 Raisons de Commencer à Utiliser FastAPI Maintenant",
 "comments": []
 }
 }
}
 
def get_database():
 return database
 
@app.post("/articles/{article_id}/comments")
def post_comment(article_id: int, comment: Comment, database = Depends(get_database)):
 database["articles"][article_id]["comments"].append(comment)
 return {"msg": "commentaire publié!"}

Intégration facile des bases de données

FastAPI ne limite pas votre choix de bases de données. Que ce soit SQL, MongoDB ou Redis, vous pouvez ajouter votre base de données préférée à votre stack technique sans complications inutiles, contrairement à certains frameworks comme Django. FastAPI facilite l'intégration, laissant le choix de la base de données, plutôt que du framework, déterminer la quantité de travail impliquée.

from fastapi import FastAPI, Depends
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
 
engine = create_engine("sqlite:///./database.db")
Session = sessionmaker(bind=engine)
 
def get_db():
 return Session()
 
app = FastAPI()
 
@app.get("/")
def an_endpoint_using_sql(db = Depends(get_db)):
 # SQLAlchemy en action
 return {"msg": "opération réussie!"}

Vous pouvez accéder à FastAPI sur GitHub (opens in a new tab).

Adopter GraphQL et une documentation remarquable

La compatibilité de FastAPI avec GraphQL est une autre fonctionnalité importante. Lorsqu'il s'agit de modèles de données complexes, REST peut s'avérer difficile. C'est là que GraphQL, intégré de manière transparente avec FastAPI et Graphene, vient à la rescousse, réduisant les modifications côté frontend qui pourraient autrement nécessiter une mise à jour du schéma de l'endpoint.

FastAPI propose également une excellente documentation, ce qui ajoute à son attrait. Bien qu'il soit plus récent que Django ou Flask, il rivalise avec eux en termes de qualité de documentation.

Conclusion

En résumé, que vous recherchiez un framework rapide et léger pour vos modèles d'apprentissage automatique ou que vous ayez besoin de quelque chose de plus robuste, FastAPI livre la marchandise. Sa simplicité, sa polyvalence et ses performances ne manqueront pas de vous impressionner, ce qui en fait un outil incontournable pour tout développeur Python.