Descriptif
Développer des API REST avec FastAPI est une formation de 2 jours (14 heures), de niveau intermédiaire, rattachée au domaine « Bases de données, outils décisionnels, Big Data et Cloud Computing ». Concevoir et développer des API performantes et documentées avec FastAPI. Conçue et animée par des praticiens en activité, elle alterne apports ciblés (30 %) et mises en pratique (70 %) sur des laboratoires cloud individuels, avec des cas inspirés des secteurs banque, assurance et services publics. Disponible en inter-entreprises, en intra sur catalogue et en version sur mesure adaptée au contexte de l'entreprise.
Objectifs pédagogiques
À l'issue de la formation, le participant sera capable de :
- Principes REST
- FastAPI et Pydantic
- Validation et documentation
- Sécurité
- Tests et déploiement
Programme détaillé
| N° | Contenus et activités | Durée |
|---|---|---|
| Jour 1 | ||
| 1 | Attentes, présentation de l'environnement Python et du dépôt de travaux pratiques | 0,5 h |
| 2 | REST en pratique : ressources, verbes, codes de statut, idempotence, pagination et versionnement d'API | 1,5 h |
| 3 | Travaux pratiques : créer un service FastAPI servi par Uvicorn, routes de lecture et d'écriture, rechargement à chaud | 2 h |
| 4 | Pydantic : modèles d'entrée et de sortie, validation, types contraints, erreurs 422 lisibles | 1,5 h |
| 5 | Travaux pratiques : modéliser un catalogue de jeux de données et exploiter la documentation OpenAPI générée | 1,5 h |
| Jour 2 | ||
| 6 | Injection de dépendances, accès base de données, tâches d'arrière-plan et points d'entrée asynchrones | 1,5 h |
| 7 | Sécurité : OAuth2 par mot de passe et jetons JWT, portées, limitation de débit et en-têtes CORS | 1,5 h |
| 8 | Travaux pratiques : protéger les routes d'écriture par JWT et vérifier les cas d'accès refusé depuis Postman | 1,5 h |
| 9 | Travaux pratiques : écrire les tests avec pytest et TestClient, automatiser la collection Postman avec Newman | 1,5 h |
| 10 | Atelier : conteneuriser l'API, publier l'image, définir la sonde de vivacité et le plan de déploiement | 1 h |
Méthodes pédagogiques
- Pédagogie active : 54 % du temps en pratique encadrée — laboratoires cloud provisionnés par participant, travaux pratiques guidés, fil rouge applicatif —, le reste en apports structurés, démonstrations commentées, cadrage et évaluation
- répartition calculée sur le déroulé détaillé de cette formation, et non annoncée de façon uniforme
- classe inversée avec prérequis sur le LMS
- apprentissage adaptatif selon le positionnement initial
- travaux en binômes
- classe virtuelle en séquences de 3 h 30 maximum sur Microsoft Teams
- support clair, complet et paginé remis à chaque participant
Technologies et outils mobilisés
Python, FastAPI, Pydantic, Uvicorn, pytest, Postman, Newman
Modalités d'évaluation et de validation
- Positionnement initial en ligne
- quiz de validation à chaque séquence
- évaluation finale des acquis (QCM et mise en situation)
- satisfaction à chaud
- questionnaire de transfert à 30 jours
- attestation de fin de formation
Plateforme, laboratoires et ressources
- LMS DATAROCKSTARS : parcours, supports numériques, quiz, évaluations, émargement par demi-journée
- laboratoires cloud individuels accessibles depuis un navigateur, sans installation, données fictives, détruits en fin de session
- bibliothèque O'Reilly (plus de 60 000 ressources)
- accès aux supports pendant 6 mois