import asyncpg from uvicorn import run from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() async def create_connection(): conn = await asyncpg.connect( "postgresql://postgres:42536@127.0.0.1/postgres" ) return conn async def create_users_table(conn): await conn.execute(""" create table if not exists users ( id int generated always as identity primary key, name varchar not null ) """) class CreateUser(BaseModel): name: str @app.post("/users") async def create_user(payload: CreateUser): conn = await create_connection() await create_users_table(conn) await conn.execute(""" insert into users (name) values ($1) """, payload.name) # лучше так не делать, поскольку между вставкой и созданием может быть создан ещё один пользователь, и у нас айди будет больше чем надо. если что потом поясню почему так data = await conn.fetch(""" select max(id) as id from users """) user_id = data[0]["id"] await conn.close() return { "id": user_id, "name": payload.name } @app.get("/users") async def get_users(): conn = await create_connection() await create_users_table(conn) # тут надо написать чтение пользователей из БД и отправление результата if __name__ == "__main__": run(app)</code></pre>

Пример на котором разбирали асинхронность</a></h2>

import</span> asyncio</span></span>
import</span> time</span></span>
</span>
</span>
async</span> def</span> handle_request</span>(</span>request</span>)</span>:</span></span>
    pass</span></span>
</span>
</span>
async</span> def</span> first_task</span>(</span>)</span>:</span></span>
    print</span>(</span>"</span>Hello from first!</span>"</span>)</span></span>
    await</span> asyncio</span>.</span>sleep</span>(</span>1</span>)</span></span>
    print</span>(</span>"</span>Bye from first!</span>"</span>)</span></span>
</span>
</span>
async</span> def</span> second_task</span>(</span>)</span>:</span></span>
    print</span>(</span>"</span>Hello from second!</span>"</span>)</span></span>
    await</span> asyncio</span>.</span>sleep</span>(</span>1</span>)</span></span>
    print</span>(</span>"</span>Bye from second!</span>"</span>)</span></span>
</span>
</span>
async</span> def</span> main</span>(</span>)</span>:</span></span>
    asyncio</span>.</span>create_task</span>(</span>first_task</span>(</span>)</span>)</span></span>
    asyncio</span>.</span>create_task</span>(</span>second_task</span>(</span>)</span>)</span></span>
</span>
    await</span> asyncio</span>.</span>sleep</span>(</span>3</span>)</span></span>
</span>
</span>
asyncio</span>.</span>run</span>(</span>main</span>(</span>)</span>)</span></span></code></pre>Псевдокод, примерно показывающий логику по кторой работают uvicorn+fastapi</a></h2>
while</span> True</span>:</span></span>
    request</span> =</span> get_next_request</span>(</span>)</span></span>
    handler</span> =</span> route</span>(</span>request</span>)</span>  #</span> маршрутизируем полученный запрос</span></span>
    arguments</span> =</span> prepare_arguments</span>(</span>handler</span>,</span> request</span>)</span>  #</span> fastapi получает из запроса именно те данные что мы запросили в аргументах нашей функции</span></span>
    response</span> =</span> handler</span>(</span>arguments</span>)</span>  #</span> вызов нашей функции</span></span>
    send_response</span>(</span>response</span>)</span>  #</span> отправляем ответ по сети</span></span>
    #</span> и потом переходим к обработке следующего запроса</span></span></code></pre>
Но в действительности всё работает асинхронно: FastAPI асинхронно вызывает нашу функцию, и когда наша функция отдаёт управление, FastAPI может начать обрабатывать следующий запрос.  Можно представить это так</p>
import</span> asyncio</span></span>
</span>
</span>
async</span> def</span> process_request</span>(</span>request</span>)</span>:</span></span>
    handler</span> =</span> route</span>(</span>request</span>)</span>  #</span> маршрутизируем полученный запрос</span></span>
    arguments</span> =</span> prepare_arguments</span>(</span>handler</span>,</span> request</span>)</span>  #</span> fastapi получает из запроса именно те данные что мы запросили в аргументах нашей функции</span></span>
    response</span> =</span> await</span> handler</span>(</span>arguments</span>)</span>  #</span> асинхронный вызов нашей функции</span></span>
    #</span> если обработчик внутри, например, сделает асихнронный вызов к БД, управление может быть передано в цикл событий.  Если обработчик не делает ничего что отдаёт управление в event loop, код фактически останется синхронным: задачи просто будут поочерёдно выполняться.</span></span>
</span>
    send_response</span>(</span>response</span>)</span>  #</span> отправляем ответ по сети</span></span>
</span>
</span>
</span>
async</span> def</span> main</span>(</span>)</span>:</span></span>
    while</span> True</span>:</span></span>
        request</span> =</span> get_next_request</span>(</span>)</span></span>
        asyncio</span>.</span>create_task</span>(</span>process_request</span>(</span>request</span>)</span>)</span></span>
</span>
</span>
asyncio</span>.</span>run</span>(</span>main</span>(</span>)</span>)</span></span>
</span></code></pre>Домашнее задание</a></h1>
Добавьте в код, который мы писали в классе, возможность получать список всех пользователей из базы данных.</p>

Переменные и объекты в Python

2026-05-28T00:00:00+00:00

Переменной в Python называют имя, связанное со ссылкой на объект.

Визуально переменную можно представлять как имя и стрелочку. Если стрелочка изменяется, следует говорить, что «имя теперь ссылается на другой объект» или «мы изменили ссылку переменной». Говорить просто «переменная изменилась» допустимо, но, чтобы не возникало путаницы, лучше явно говорить про ссылку/стрелочку. Так становится явным то, что изменение не затронуло сам объект.

Объект — это данные, лежащие в оперативной памяти. У объекта есть тип и значение. Например, выражение 1</code> даёт нам объект типа int</code> со значением один</code>.

Визуально любой объект можно представлять как область в оперативной памяти, в которой хранится тип объекта и значение объекта.

Тип уже созданного объекта никак нельзя изменить. Значение некоторых объектов тоже никак нельзя изменить, и нужно запомнить, какие объекты неизменяемы. Начнём с того, что нельзя изменить объекты вот с этими типами: int</code>, float</code>, str</code>, bool</code>.

Так, если вы пишете такой код:

a</span> =</span> 1</span></span>
a</span> =</span> a</span> +</span> 1</span></span></code></pre>
Смысл его такой:</p>
На первой строке мы получили объект типа int</code> со значением один</code> и создали переменную a</code>, которая на него ссылается.</p>

thearcherst's materials

Python, FastAPI, 6.

Домашнее задание</a></h1>
Добавьте в код, который мы писали в классе, возможность получать список всех пользователей из базы данных.</p>

Переменные и объекты в Python

thearcherst's materials

Python, FastAPI, 6.

Домашнее задание</a></h1> Добавьте в код, который мы писали в классе, возможность получать список всех пользователей из базы данных.</p>

Переменные и объекты в Python

Домашнее задание</a></h1>
Добавьте в код, который мы писали в классе, возможность получать список всех пользователей из базы данных.</p>