فلش‌کارت‌های آموزشی FastAPI و ساخت APIهای Smart Critical Theory

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره FastAPI و ساخت APIهای Smart Critical Theory

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: فست ای‌پی‌آی (FastAPI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه به FastAPI و مفهوم APIهای هوشمند
• 2. نصب و تنظیم محیط توسعه پایتون برای FastAPI
• 3. ساختار پروژه FastAPI پایه‌ای
• 4. مقدمه به توابع route و مسیرهای HTTP
• 5. مدیریت مسیرهای پایه (GET, POST, PUT, DELETE)
• 6. استفاده از path parameters در مسیرهای FastAPI
• 7. پردازش query parameters و فیلترهای پیش‌فرض
• 8. تعریف و پردازش request bodies با Pydantic
• 9. مدل‌های پاسخ (Response models) و status codes
• 10. اعتبارسنجی خودکار داده‌ها با Pydantic
• 11. استفاده از Depends برای وابستگی‌های متغیر
• 12. افزودن توابع middleware برای لاگ و خطا
• 13. امنیت API با توکن‌های JWT
• 14. پیاده‌سازی OAuth2.0 برای احراز هویت کاربران
• 15. ارتباط با پایگاه داده SQL با SQLAlchemy
• 16. استفاده از Alembic برای مدیریت میگレーション
• 17. تعامل با پایگاه داده NoSQL (MongoDB) در FastAPI
• 18. اجرای درخواست‌ها به صورت asynchronous
• 19. tâche‌های پس‌زمینه با Celery یا FastAPI BackgroundTasks
• 20. تست واحد (Unit Testing) با pytest و httpx
• 21. تست ادامیه (Integration Testing) برای APIهای FastAPI
• 22. مستندسازی خودکار با Swagger UI و Redoc
• 23. نگهداری نسخه‌های مختلف API (Versioning)
• 24. مدیریت خطاها و کدهای وضعیت سفارشی
• 25. بهینه‌سازی عملکرد API با caching (Redis)
• 26. حد کردن نرخ درخواست (Rate Limiting) برای امنیت
• 27. به کارگیری HTTPS و مدیریت گواهی (TLS)
• 28. دیپلوی کردن FastAPI با Docker و Docker Compose
• 29. تنظیمات محیط (Environment Variables) و configrations
• 30. مقدمه به مفاهیم critica theory در طراحی API
• 31. اصول عدالت و شفافیت در معماری API
• 32. بررسی قدرت و هژمونی در توابع API
• 33. طراحی APIهای قابل بازنگری و گسترش (Extensibility)
• 34. استفاده از webhookها برای اطلاع‌رسانی تغییرات
• 35. پیاده‌سازی فیلترهای rate‑based برای درخواست‌های حساس
• 36. بررسی اثرات داده‌های شخصی‌سازی‌شده بر حریم خصوصی
• 37. روش‌های ارزیابی کیفیت و اعتماد‌پذیری API
• 38. تست بارگذاری (Load Testing) با locust یا k6
• 39. بهینه‌سازی زمان پاسخ (Latency) و throughput
• 40. استفاده از GraphQL در کنار FastAPI
• 41. ترکیب FastAPI با microservices
• 42. امنیت CORS و سیاست‌های مسیر
• 43. استفاده از CachingHeaders برای بهبود کاربری
• 44. مطالعات موردی (Case Studies) از APIهای هوشمند
• 45. روش‌های بازنویسی و بازسازی APIهای قدیمی
• 46. مقدمه به OpenAPI Specification برای تعریف API
• 47. تولید OpenAPI schema خودکار توسط FastAPI
• 48. ادغام OpenAPI با ابزارهای CI/CD
• 49. مقدمه به مفهوم “Critical Pedagogy” در آموزش برنامه‌نویسی
• 50. طراحی دوره آموزشی مبتنی بر سؤال (Inquiry‑based) برای FastAPI
• 51. استفاده از بازخورد باز (Reflective Feedback) در ارزیابی دانش‌آموزان
• 52. اعمال اصول انتقادی در Review کد و طراحی معماری
• 53. تولید محتوا آموزشی (Tutorials) با استفاده از Jupyter Notebook
• 54. کارگاه‌های تعاملی برای ساخت پروژه‌های عملی
• 55. ارزیابی خودکار (Self‑assessment) با rubrics انتقادی
• 56. مقدمه به ابزارهای CI مثل GitHub Actions برای تست خودکار
• 57. پیاده‌سازی تست‌های امنیتی (Security Testing) با OWASP ZAP
• 58. بررسی اثرات معماری API بر مقیاس‌پذیری (Scalability)
• 59. بهینه‌سازی پایگاه داده برای APIهای با ترافیک بالا
• 60. استفاده از CDN و edge computing برای بهبود latency
• 61. پیاده‌سازی Logging Structured برای تحلیل رفتار کاربر
• 62. استفاده از Monitoring tools (Prometheus, Grafana) برای API
• 63. شناسایی و رفع bottleneckهای عملکردی
• 64. روش‌هایBackup و Recovery برای داده‌های API
• 65. پیاده‌سازیAuthentication with API Keys
• 66. مقدمه به مفاهیم “Critical Theory of Technology” در طراحی API
• 67. طراحی APIهای با رویکرد اخلاقی (Ethical Design)
• 68. ارزیابی اثرات جانبی (Side Effects) API بر محیط کاربری
• 69. خاتمه‌نامهٔ دوره و راهنمای ادامه‌تحصیل