Lembrando que na primeira e segunda partes foram apresentados o FastAPI e o pydantic que foram usados, respectivamente, para a implementação dos métodos HTTP e para a validação dos dados. Já a terceira parte acrescentou suporte para bancos de dados com uma ajuda do SQLAlchemy.
E para finalizar, algo que deveria ter sido montado em paralelo desde o começo mas que acabou ficando para esta parte, as rotinas de teste… 🙂
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Dando sequência ao desenvolvimento da API, a primeira parte introduziu o FastAPI e implementou os métodos GET e DELETE, a segunda parte acrescentou o pydantic e adicionou os métodos POST e também o PUT. Porém a API ainda trabalha com um arquivo JSON de “banco de dados”.
Esta parte tem um pouco de FastAPI mas consiste basicamente na inclusão do SQLAlchemy dentro do projeto para permitir acesso a bancos de dados SQL via uma ORM.
Isto aqui é uma sequência indireta da publicação sobre criação de imagens em Python através da biblioteca Pillow. Mas desta vez a ideia é utilizá-la não para criar novas imagens mas para para converter as já existentes para o modo de 256 cores dos MSX2 e no “bom e velho” formato binário do MSX-BASIC.
Motivo? Apesar de interessante o modo de vídeo de 256 cores sempre foi meio negligenciado.
E para o assunto não ficar — muito — chato farei em etapas, acrescentando um elemento de cada vez e dando o máximos de explicação sobre as coisas que estão acontecendo, então…
Dando sequência ao desenvolvimento de uma API usando o FastAPI, na primeira parte foram implementados os métodos HTTP para recuperar — GET — e remover — DELETE — registros dentro de uma simulação de base de dados usando um arquivo JSON (o nosso “Banco de Dados”).
Nesta parte serão criados os métodos HTTP que ficaram faltando, POST e PUT, assim como mais um pouco sobre anotação de tipo e, claro, o pydantic.
O FastAPI é um framework web para a criação de API utilizando versões do Python posteriores a 3.6. Ele é robusto, simples e fácil de programar, de boa performance e uma opção interessante para rapidamente implementar uma API. E a ideia aqui é justamente esta, construir uma API que com os métodos HTTP mais comuns, ou seja, DELETE, GET, POST e PUT, usando os recursos disponíveis neste framework.
E nesta primeira parte a criação do projeto, noções básicas do FastAPI e os primeiros métodos HTTP…
Já há algum tempo, eu precisei que gerar uma arquivo CSV em um programa em Python e como desconhecia, na época, a existência de suporte nativo acabei criando meu próprio código para tal. Tempos depois, revisando rotinas de importação para banco de dados que me passaram, reparei que o autor implementara a rotina própria para carregar estes mesmo arquivos.
Bem, considerando que o módulo faz parte da biblioteca padrão e é de fácil utilização — tão fácil ao ponto de não fazer sentido escrever a própria rotina aliás — só posso considerar que isto só ocorre por puro desconhecimento de sua existência.
Então, é bom escrever algumas linhas sobre este assunto…
