Saltar a contenido

📘 Clase 02: Desarrollo del Backend: APIs RESTful con FastAPI

  • :material-bookmark: Curso: Curso 4: Taller Práctico & Proyecto Final Integrador (CLASE 02)
  • :material-signal-cellular-outline: Nivel: Nivel 4 - Integrador
  • :material-lightbulb-on: Metáfora Central: «El Mesero de Restaurante de Alta Cocina (Petición -> Cocina -> Plato)»
  • :material-laptop: Wisrovi Studio (Local): 🚀 Abrir Reto • 👨‍🏫 Modo Tutor
  • :material-file-pdf-box: Manual PDF Oficial: Descargar clase-02-backend-fastapi.pdf

Open In Colab Abrir en Studio Local Ver en GitHub

1. 💡 Fundamentación Teórica y Modelo Mental

Construcción de APIs asíncronas de alto rendimiento con FastAPI y validación OpenAPI: 1. Rutas y Verbos HTTP: GET (consultar), POST (crear), PUT (actualizar), DELETE (eliminar). 2. Inyección de Dependencias (Depends): Gestión limpia de sesiones de base de datos y autenticación. 3. Pydantic Response Models: Sanitización automática de datos expuestos al cliente.

🌟 Modelo Mental de la Sesión: «El Mesero de Restaurante de Alta Cocina (Petición -> Cocina -> Plato)»

En esta sesión anclamos el aprendizaje en la metáfora del mundo real para visualizar cómo fluyen las estructuras de datos y el flujo de ejecución en la memoria.

2. 🗺️ Arquitectura de Ejecución y Diagrama de Flujo

flowchart LR
    A["💻 Cliente HTTP (POST /api/items)"] --> B["⚡ FastAPI Router"]
    B --> C["🛂 Pydantic Request Validation"]
    C --> D["⚙️ Lógica de Servicio"]
    D --> E["📤 JSON Response (Status 201)"]
    style A fill:#1e293b,color:#ffffff,stroke:#3b82f6,stroke-width:2px
    style B fill:#0f766e,color:#ffffff,stroke:#2dd4bf,stroke-width:2px
    style C fill:#d97706,color:#ffffff,stroke:#fbbf24,stroke-width:2px
    style E fill:#059669,color:#ffffff,stroke:#34d399,stroke-width:2px

3. 💻 Código de Implementación Práctica

```python from pydantic import BaseModel

class ProductoInput(BaseModel): id: int nombre: str precio: float

def mock_endpoint_crear(payload: dict) -> dict: item = ProductoInput(**payload) return {"status": "created", "item": item.model_dump()}

print(mock_endpoint_crear({"id": 1, "nombre": "Teclado", "precio": 49.99})) ```

```python routes = ["/api/health", "/api/v1/users", "/api/v1/agents"]

print("Rutas registradas:", routes) ```

4. 🛡️ Buenas Prácticas PEP 8: Antipatrones vs Código Pythonic

⚠️ Cuidado con los Antipatrones

async def endpoint():
time.sleep(5)  # ❌ Bloquea el event loop para todos los usuarios

async def endpoint():
await asyncio.sleep(5)  # ✅ No bloqueante

5. 🏋️ Desafío Práctico de la Clase

🎯 Enunciado del Reto

Crea una función crear_endpoint_producto(datos: dict) -> dict que valide los datos con un modelo ProductModel(id: int, name: str, price: float) y retorne un dict con {'status': 'ok', 'data': model.model_dump()}.

⚡ Resolución Híbrida en 1 Clic (Local + Web)

Si tienes ejecutando wisrovi ui en tu terminal local, puedes 🚀 Abrir este Reto directamente en tu Studio Local (127.0.0.1:8501) para escribir tu código con auto-formateo AST, inspeccionar variables en el Heap/Stack y evaluarlo con pruebas en tiempo real.

```python from pydantic import BaseModel

class ProductModel(BaseModel): id: int name: str price: float

def crear_endpoint_producto(datos: dict) -> dict: # ✍️ Valida con ProductModel y retorna dict de respuesta producto = ProductModel(**datos) return { "status": "ok", "data": producto.model_dump() }

```
💡 Pista Socrática 1

💡 Pista 1: Instancia ProductModel(**datos).

💡 Pista Socrática 2

💡 Pista 2: Usa .model_dump() para serializar el modelo a diccionario.

💡 Pista Socrática 3

💡 Pista 3: Retorna {'status': 'ok', 'data': ...}.

Para resolver este ejercicio en tu entorno: 1. Abre el archivo ejercicios/reto.py de esta clase en Visual Studio Code o utiliza wisrovi ui / wisrovi tutor. 2. Implementa tu solución cumpliendo los requisitos y contratos de tipado. 3. Valida tus resultados ejecutando las pruebas unitarias: 

pytest tests/curso_04/test_clase_02_backend_fastapi.py

6. 📚 Fuentes y Bibliografía Recomendada