Полезные ресурсы (на русском)

1. Курсы по Python на Stepik: первый и второй. Сам я не проходил, но слышал, что там хорошо даётся база.

Домашнее задание

Изменить FastAPI код с прошлого занятия так, чтобы в нём использовались Pydantic модели.

Код с занятия

from uvicorn import run
from pydantic import BaseModel, Field
from fastapi import FastAPI, HTTPException


app = FastAPI()


CHATS: dict[int, list[dict]] = dict()

# Пример данных:
# CHATS = {0: [{"text": "Hello", "sender_name": "Mihail"}]}


@app.post("/chats")
async def create_chat():
    new_chat_id = len(CHATS)
    CHATS[new_chat_id] = []
    return {"id": new_chat_id, "messages": []}


class Message(BaseModel):
    text: str = Field(min_length=1, max_length=2048)
    sender_name: str


@app.post("/chats/{chat_id}/messages")
async def send_message_into_chat(
    chat_id: int,
    message: Message,
    # обратите внимание, что это fastapi достаёт Message из тела запроса (request body), 
    #  не из query параметров, как это было раньше.  это изменение поведения FastAPI связано 
    #  именно с тем, что мы указываем Pydantic модель, а не простой тип
):
    if chat_id not in CHATS:
        raise HTTPException(
            status_code=404,
            detail="Chat not found.  Please create chat before using it.",
        )
    
    # преобразуем экземпляр класса Message в обычный словарь
    CHATS[chat_id].append({"text": message.text, "sender_name": message.sender_name})

    return message


@app.get("/chats/{chat_id}/messages")
async def get_chat_messages(
    chat_id: int,
):
    if chat_id not in CHATS:
        raise HTTPException(
            status_code=404,
            detail="Chat not found",
        )

    result = []
    for i in CHATS[chat_id]:
        # преобразуем словари в экземпляры класса Message через валидацию
        message = Message.model_validate(i)
        result.append(message)
    return result


run(app)