Pydantic 完整指南，包括使用 FastAPI 和 Redis 的完整的總整專案
從這 11.5 小時的課程你會學到
- 深入了解 Pydantic 是什麼以及如何使用它
- 練習使用現代類型提示、自訂驗證和微調配置定義 Pydantic 資料模型
- 了解如何使用 Pydantic 定義複雜、相互依賴和嵌套的資料模型
- 將模型實例序列化為 JSON 並反序列化傳入資料
- 在建置和部署真實世界的 Python Web API 環境中練習使用 Pydantic
- 掌握現代 Python 應用程式開發中的相關概念，如依賴管理和版本控制
要求
- 具有一些 Python 基本經驗會有所幫助，但不是必要的
- 附錄中提供了 Python 的完整介紹，作為可選內容
- 學習意願是唯一的先決條件，因為所有相關概念都會在使用時解釋
課程說明
歡迎來到線上學習現代 Pydantic 的最佳資源，Pydantic 是一個席捲 Python 社群的資料驗證庫。
Pydantic 於 2018 年首次發布，現已成為最受歡迎的 Python 程式庫( libraries )之一。如今，它每月的下載量已超過 1.3 億次，並被一些最大的組織使用，從谷歌、亞馬遜、蘋果、Meta 和 Netflix 等科技巨頭，到星巴克、摩根大通等其他行業的大型企業集團。噢，是的，甚至還有 NASA。
這是有充分理由的。 Pydantic 是一個功能強大的程式庫( library )，它優雅地解決了軟體開發中一個非常常見的問題：資料驗證。
Pydantic 的速度、簡單的聲明式語法和可擴展性使其成為現代 Python 開發中不可或缺的實用程式。
在本課程中，您將學習使用 Pydantic 所需的一切知識，從定義資料模型的基礎知識到更高級的主題，例如具有出廠預設值的欄位、建立自訂模型驗證器、資料序列化等等。
課程的第一部分將純粹涉及 pydantic，我們將單獨探索它。你將學到：
- 如何使用 pydantic 定義資料模型
- 如何透過繼承將簡單模型組合成更複雜的模型
- Python 中類型提示的基礎，包括枚舉、文字和其他高級類型-
- 如何使用 pydantic 強大的驗證系統
- 如何序列化和反序列化數據
- 如何將模型擷取到模式中
- 如何根據 pydantic 模型驗證數據
然後在課程的第二部分，我們將把注意力轉向總整專案( Capstone Project,)，在那裡我們將使用 pydantic 開發和部署一個 python web API，允許用戶創建和投票。該應用程式將使用 Redis 作為我們的持久鍵值資料存儲，並將作為無伺服器功能部署到生產中。
Capstone 將逐步開發，透過約 30 個技能挑戰，您將被要求逐步實現小功能。這將使您有機會練習在課程第一部分學到的知識，並且：
- 實際體驗一下 Pydantic 在實際應用中的使用方式
- 了解使用 Python 進行現代 API 開發
- 了解 Redis 是什麼以及如何將其用作持久性資料存儲
- 了解 Python 中的虛擬環境與依賴管理
- 練習使用 git 和 github
- 透過將 API 部署為無伺服器函數來學習無伺服器運算的基礎知識
該課程將使用最新版本的 Pydantic，它利用 Rust 的強大功能來實現極快的性能。
此外，如果您是 Python 新手或有一段時間沒有使用該語言了，還有一個功能齊全的 Python 速成課程作為附錄，可以幫助您快速掌握。
我很高興與你們分享這些，並期待在課程中見到你們！
目標受眾
- 任何有興趣了解 Pydantic 的人
講師簡介
Andy Bek 軟體顧問
你好！ 我是 Andy，一位來自安大略省多倫多的自由軟體開發人員和資本市場顧問。 我花了近十年的時間處理數據，使用程式碼自動化業務工作流程，並就數據密集型應用程式向金融機構提供諮詢。
儘管我熟悉多種程式語言，但對我來說，在 ROIE（投資回報）基礎上，沒有什麼比 Python 更好的了。 這是我在諮商工作的首選語言，也是我在 Udemy 的重點。
除了教學之外，我還專門為金融機構提供交易後服務技術的諮詢。
字幕：英文
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