Partie I. Construire des API pour la science des données
La première partie de ce livre te guide pas à pas à travers des projets d'exemple pour construire des API à l'aide de Python et de FastAPI et les déployer sur le Cloud :
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Au chapitre 1, tu commenceras ton projet de portfolio en comprenant les besoins des utilisateurs et en sélectionnant les cas d'utilisation à remplir.
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Au chapitre 2, tu choisiras une architecture d'API et tu commenceras à créer une API pour répondre aux besoins des scientifiques des données.
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Au chapitre 3, tu créeras ta base de données à l'aide de SQLite, tu créeras du code Python pour lire la base de données avec SQLAlchemy, et tu effectueras des tests unitaires avec Pytest.
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Au chapitre 4, tu créeras le code FastAPI pour utiliser ces données et les publier en tant qu'API REST.
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Dans le chapitre 5, tu documenteras ton API en utilisant les capacités intégrées de FastAPI.
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Au chapitre 6, tu déploieras ton API sur le cloud à l'aide de Render et d'Amazon Web Services (AWS).
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Au chapitre 7, tu créeras un kit de développement logiciel (SDK) pour faciliter l'utilisation de ton API par les développeurs Python.
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