Когда в проекте на FastAPI десятки эндпоинтов, три базы данных и пять микросервисов-потребителей, плоская структура из одного main.py превращается в кошмар при ревью и деплое. Разбираем подходы к организации кода, которые выдерживают рост команды и кодовой базы.
Пагинация через offset/limit кажется простой до момента, когда таблица вырастает до миллиона строк и каждый запрос начинает ходить по индексу с начала. Разбираем типичные ошибки в фильтрации и пагинации FastAPI-сервисов и собираем чек-лист, с которым эндпоинт не развалится под нагрузкой.
FastAPI даёт как минимум семь способов вернуть ошибку клиенту, но если не договориться о формате заранее, фронтенд получит то JSON с полем detail, то голый текст, то HTML-страницу от Uvicorn. Разбираем каждый способ, сравниваем и выбираем тот, который не развалится, когда API вырастет.
Alembic в связке с FastAPI и SQLAlchemy решает задачу миграций, но на практике ломается на autogenerate, ветвлениях и данных. Разбираем приёмы, которые спасают от типичных проблем в реальных проектах.
Сессия SQLAlchemy в FastAPI — объект с неочевидным жизненным циклом. Неправильное управление приводит к утечкам соединений, грязным чтениям и ошибкам под нагрузкой. Разбираем, как устроена сессия изнутри, когда она должна закрываться и почему middleware — не всегда подходящий выбор.
TestClient из Starlette позволяет тестировать эндпоинты FastAPI без запуска сервера. Разбираем рабочие приёмы: от простых GET-запросов до подмены зависимостей и тестирования WebSocket, с конкретными примерами и типичными граблями.
Как реализовать аутентификацию по OAuth2 с JWT-токенами в FastAPI — от хеширования паролей до защиты эндпоинтов. Рабочий код, который можно запустить и адаптировать под свой проект.
BackgroundTasks в FastAPI выглядит просто — передал функцию, она выполнится после ответа. На практике задачи теряются при перезапуске, блокируют event loop и молча падают без логов. Разбираем четыре частых ошибки и подходы, которые их закрывают.
Механизм Depends в FastAPI — это не просто способ передать объект в обработчик. Разбираем рабочие приёмы: вложенные зависимости, кеширование, области жизни, переопределение в тестах и типичные ошибки, из-за которых запросы начинают тормозить или молча ломаться.
Один файл main.py на 2 000 строк — верный способ получить конфликты при мерже и баги, которые не найти grep-ом. Разберём рабочую структуру модульного FastAPI-проекта: роутеры, зависимости, настройки и схемы — каждый в своём месте.
Рабочий API на FastAPI + Uvicorn за один вечер: от чистого VPS до systemd-сервиса, который переживёт перезагрузку. Разбираем каждый шаг с проверкой результата.
За 30–40 минут вы поднимете работающий веб-сервис на Flask с двумя эндпоинтами, обработкой ошибок и JSON-ответами. Понадобятся Python 3.10+ и терминал.