دوره آموزش جامع مدیریت مدل‌های داده و اعتبارسنجی در فریم‌ورک FastAPI همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع مدیریت مدل‌های داده و اعتبارسنجی در فریم‌ورک FastAPI

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار و مهندسی داده

موضوع میانی: طراحی و پیاده‌سازی سرویس‌های وب با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری فریم‌ورک FastAPI و چرخه حیات درخواست‌ها
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه استاندارد برای پروژه‌های پایتونی
• 3. آشنایی با کتابخانه Pydantic و نقش آن در اعتبارسنجی داده‌ها
• 4. تعریف مدل‌های داده با استفاده از کلاس‌های Pydantic BaseModel
• 5. کار با انواع داده‌های پایه در مدل‌های ورودی و خروجی
• 6. استفاده از Annotations برای تعریف فیلدها و محدودیت‌های اعتبارسنجی
• 7. پیاده‌سازی اعتبارسنجی‌های پیچیده با Field و Constraints
• 8. مدیریت مقادیر پیش‌فرض و پارامترهای اختیاری در مدل‌ها
• 9. طراحی مدل‌های داده برای متدهای HTTP مختلف
• 10. ارسال و دریافت داده‌های JSON در اندپوینت‌های FastAPI
• 11. استفاده از Path Parameters و اعتبارسنجی آن‌ها در مدل‌ها
• 12. مدیریت Query Parameters با استفاده از کلاس‌های Pydantic
• 13. اعتبارسنجی فایل‌های ارسالی و فرم‌های چندبخشی
• 14. کار با مدل‌های تو در تو و ساختارهای داده پیچیده
• 15. استفاده از Optional و Union در مدل‌سازی داده‌های منعطف
• 16. مدیریت خطاهای اعتبارسنجی و شخصی‌سازی پاسخ‌های خطا
• 17. استفاده از Response Model برای محدودسازی داده‌های خروجی
• 18. تفاوت بین مدل‌های ورودی و مدل‌های پاسخ در معماری سرویس
• 19. استفاده از Alias برای نگاشت فیلدهای داده‌ای
• 20. کار با متدها و کانفیگ‌های اختصاصی در کلاس‌های Pydantic
• 21. اعتبارسنجی داده‌ها بر اساس مقادیر محاسباتی با RootValidator
• 22. استفاده از قابلیت‌های پیشرفته Pydantic V2 در FastAPI
• 23. ایجاد وابستگی‌های داده‌ای با Dependency Injection
• 24. ترکیب Dependency Injection با مدل‌های Pydantic برای مدیریت احراز هویت
• 25. مدیریت داده‌های حساس و جلوگیری از نشت اطلاعات در خروجی
• 26. کار با تاریخ و زمان در مدل‌های داده و فرمت‌های استاندارد
• 27. اعتبارسنجی ایمیل‌ها و الگوهای متنی با استفاده از Regex
• 28. کار با Enumerations برای محدود کردن ورودی‌های مجاز
• 29. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های داده در پردازش‌های سنگین
• 30. اتصال مدل‌های Pydantic به لایه پایگاه داده با ORMها
• 31. تبدیل مدل‌های ORM به مدل‌های Pydantic برای ارائه در API
• 32. مدیریت تراکنش‌های داده‌ای در سرویس‌های وب
• 33. استفاده از Middleware برای پیش‌پردازش مدل‌های داده
• 34. تولید خودکار مستندات OpenAPI با استفاده از مدل‌های داده
• 35. شخصی‌سازی مستندات Swagger و ReDoc برای مدل‌ها
• 36. تست‌نویسی برای اعتبارسنجی مدل‌ها با استفاده از Pytest
• 37. شبیه‌سازی درخواست‌های HTTP برای تست مدل‌های ورودی
• 38. مدیریت نسخه‌بندی API و تغییرات مدل‌های داده
• 39. پیاده‌سازی الگوهای طراحی برای تمیز نگه داشتن کد مدل‌ها
• 40. اصول امنیت در انتقال داده‌ها و رعایت استانداردهای OWASP
• 41. پیاده‌سازی مکانیزم‌های لاگ‌گیری از داده‌های ورودی و خروجی
• 42. استفاده از Pydantic Settings برای مدیریت پیکربندی‌های محیطی
• 43. نکات کلیدی در مستندسازی فنی کدهای توسعه داده شده