О курсе
Курс для тех, кто уже пишет на Python, но ещё не поднимал сервер. Мы не разбираем Docker, базы данных и сложную авторизацию — только то, что нужно, чтобы API реально работало и на него можно было отправить запрос.
Пять занятий — что делаете на каждом:
- Введение в API — разбираетесь, как программы обмениваются данными через HTTP, что такое GET и POST, смотрите документацию в Swagger
- Первый API на FastAPI — устанавливаете библиотеки, пишете сервер с «Hello World», открываете страницу /docs и проверяете, что сервер отвечает
- POST, тело запроса и валидация — сервер принимает данные в теле запроса и проверяет их через Pydantic
- Вызов API из кода — пишете скрипт на Python, который отправляет запросы на ваш сервер через requests
- Микросервисы: Backend + ML Service — два видео в одном занятии. Вы запускаете ML-сервис с готовой моделью из материалов курса (файл joblib идёт в комплекте задания) и backend, который принимает запрос, пересылает данные в ML-сервис и возвращает предсказание. Проверяете всю цепочку через Swagger и через requests
FastAPI нужно запускать в терминале, а не в Jupyter Notebook. Рекомендуем использовать виртуальное окружение (venv), чтобы библиотеки не смешивались с другими проектами.
Этот курс — один из пяти в нашей программе. Проходить его можно отдельно: видео, материалы и задания — всё внутри. Другие курсы не нужны.
Всего в линейке пять курсов: ML, BackEnd, FrontEnd, Бизнес и Singularity (проект AI-Весы). Их можно проходить в любом порядке или только этот один.
Подробнее о программе на сайте: https://singularity.point
Для кого этот курс
Начальные требования
Базовый Python: функции, импорт библиотек.
Как проходит обучение
Занятия 1–4 проходите строго по порядку — код накапливается в одном проекте. На занятии 5 смотрите оба видео подряд, потом выполняете задание. Проверяете работу сервера через страницу Swagger (/docs) и через скрипт на requests. На занятии 5 финальный продукт курса и подготовка к экзамену.
Программа курса
В курс входят
- 9 уроков
- 2часа 15минут видео
- 36 тестов