Основы FastAPI: собираем сервис «прочитать позже»

За 1.5 часа вы:

• Поймёте, что такое FastAPI и почему на нём так удобно и быстро писать API

• Опишете модель данных (SQLAlchemy) и валидацию входных данных (Pydantic)

• Напишете полный CRUD: добавить, показать, отметить прочитанным, удалить

• Научитесь фильтровать данные через query-параметры — по типу и по статусу

• Получите автодокументацию (Swagger UI) и протестируете API прямо в браузере

• Подключите простой фронтенд к своему бэкенду

✅ Что такое FastAPI (вкратце)?

FastAPI — современный Python-фреймворк для создания API с автоматической валидацией данных и встроенной документацией.

Если Django — это «комбайн» для больших проектов, а Flask — «конструктор» для маленьких, то FastAPI — «спортивный болид»: быстрый, лёгкий и с отличной приборной панелью (Swagger UI).

Для начинающего backend-разработчика FastAPI — идеальная точка входа в мир API: минимум кода, максимум результата.

✅ Для кого

Начинающие backend-разработчики — те, кто уже знает Python, но ещё не писал свой API:

• Знаете Python на базовом уровне — напишете своё первое API за 1.5 часа

• Хотите добавить рабочий проект в портфолио — получите готовый Read-Later сервис

• Интересуетесь современными Python-фреймворками — попробуете FastAPI в деле

• Ищете бесплатную точку входа в сообщество — воркшоп открыт для всех

Не нужно: быть сеньором, иметь опыт с Django/Flask.

Нужно: Python 3.10+, редактор кода, базовое знание Python.

✅ Программа воркшопа (6 блоков, 1.5 часа)

Блок 1: FastAPI — что это и почему удобно (15 мин)

Обзор фреймворка, установка, первый эндпоинт. Сравнение с Flask и Django. Почему FastAPI стал стандартом для новых Python API.

Блок 2: Модель данных SQLAlchemy + валидация Pydantic (20 мин)

Описываем сущности «очереди чтения»: ссылка, тип контента, статус прочтения. Настраиваем валидацию через Pydantic-схемы.

Блок 3: Полный CRUD (20 мин) — ключевой блок!

Реализуем все четыре операции: создать ссылку, получить список, отметить прочитанной, удалить. От описания модели до работающих эндпоинтов.

Блок 4: Фильтрация через query-параметры (15 мин)

Добавляем фильтры по типу контента и статусу прочтения. Параметры запроса в FastAPI — это просто аргументы функции.

Блок 5: Swagger UI — автодокументация (10 мин)

Изучаем автоматически сгенерированную документацию. Тестируем все эндпоинты прямо в браузере без Postman.

Блок 6: Простой фронтенд к бэкенду (10 мин)

Подключаем минимальный HTML-интерфейс к нашему API. Видим, как бэкенд и фронтенд работают вместе.

✅ Вы уйдёте с результатами

Компетенции, которые вы прокачаете:

✓ Понимание архитектуры FastAPI и его места в Python-экосистеме

✓ Умение описывать модели данных через SQLAlchemy и Pydantic

✓ Навык создания CRUD-эндпоинтов с автоматической валидацией

✓ Умение фильтровать данные через query-параметры

✓ Понимание автодокументации через Swagger UI

✓ Рабочий backend-проект для портфолио

Что получите «на руки»:

✓ Исходный код сервиса «прочитать позже» (GitHub)

✓ Pre-read инструкция по установке uv и Python (за 3 дня до воркшопа)

✓ Слайды презентации

✓ Ссылки на документацию FastAPI и дополнительные материалы

✅ Чем этот воркшоп отличается

✓ Практика с первой минуты — не лекция, а живой код: вы пишете вместе с ведущим

✓ Реальный проект — не абстрактный TODO-лист, а полезный сервис «прочитать позже»

✓ Полный стек за 1.5 часа — от модели данных до фронтенда

✓ Понятный вход — для тех, кто знает Python, но никогда не писал API

✓ Pre-read поддержка — за 3 дня получаете инструкцию по подготовке окружения

✅ Предпосылки и формат

Требования к участникам:

• Python 3.10+ (установка через uv — инструкция в pre-read)

• Редактор кода (VS Code, PyCharm или любой другой)

• Базовое знание Python (переменные, функции, классы)

• Желание писать код, а не просто смотреть

Формат проведения:

• Онлайн-воркшоп, 1.5 часа (19:00–20:30 МСК)

• Практика на своих машинах (pre-read инструкция прилагается)

• Стек: Python 3.10+, FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic

✅ Дальнейший маршрут развития

После этого воркшопа рекомендуем:

• Лабораторная «REST + OpenAPI: проектирование и реализация API» (Валерий Зубаиров) — от FastAPI к промышленному API-дизайну

• Лабораторная «Docker для начинающих» (Максим Тачков, 25.07) — упакуйте сервис в контейнер

• Лабораторная «Apache Kafka: event-driven архитектура» (Сергей Булатов) — добавьте асинхронную обработку

• Голосование за полную лабу по FastAPI (Ольга Пичужкина) — 3-4 часа углублённой практики

Даты проведения:

• 06 августа 2026, 19:00–20:30 МСК

Что получают участники:

• [x] Живой онлайн-воркшоп с практикой в реальном времени

• [x] Исходный код проекта (GitHub)

• [x] Pre-read инструкция по настройке окружения

• [x] Слайды презентации

• [x] Возможность задать вопросы ведущему в прямом эфире

• [x] Доступ к записи воркшопа

• [x] Приглашение в чат сообщества «Полный стек»

Поддержка после мероприятия:

• [x] Чат сообщества в Telegram для вопросов

• [x] Доступ к расписанию будущих лаб и воркшопов

Ведущий: Ольга Пичужкина

• Middle Python Developer (S-Cats) — 5+ лет backend-разработки

• Бакалавр компьютерной лингвистики (НИУ ВШЭ)

• В сообществе «Полный стек» ведёт лабораторные работы по Python

• Стек: Python, FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic