Primero activaremos el entorno virtual e instalaremos fastapi
, junto con uvicorn
y pydantic
.
# activar entorno virtual en osx y linux
source .venv/bin/activate
# para activar en windows
.\.venv\Scripts\activate
# instalar fastapi, uvicorn y pydantic
pip install fastapi uvicorn pydantic
Para crear una applicación basica creamos el archivo app.py
con el siguiente contenido:
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
def root():
return {"message": "Hello World"}
Para ejecutar el servidor, usamos el siguiente comando:
uvicorn app:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
Crear un endpoint simple (GET)
- Escriba el código para implementar un endpoint de tipo GET que reciba tres parámetros (nombre del libro, autor, fecha de publicación) de tipo “path”.
- Su endpoint debe responder con con HTML-compatible presentando el nombre del libro, autor, fecha de publicación.
Soluciones:
Crear un endpoint simple (GET)
- Modifique el código anterior para que la respuesta sea JSON compatible.
Soluciones:
Crear un endpoint simple (POST)
- Escriba el código para implementar un endpoint POST que permita recibir un objeto
búsqueda
con los siguientes elementos: fecha inicial de publicación, fecha final de publicación. - Por ahora, su código debe crear una lista de libros con fechas de publicación.
- El endpoint debe responder con el primer libro que se encuentre entre las fechas de inicio y fecha final.
- Si no se encuentra un libro, debe responder con status code 404: not found.
- Discuta: ¿por qué la búsquesa se implementa como POST y no GET?
Soluciones:
Endpoint GET para los datos de un paciente.
- Con el código ya revisado, cree un nuevo endpoint de tipo GET para responder con un HTML con los datos de un paciente..
Soluciones:
Endpoint GET para los datos de un paciente.
- Modifique el endpoint anterior para que responda con un enlace hacia la representación en XML.
- ¡Usted debe probar que su enlace responda con un XML!
Soluciones: