دوره FastAPI و ساخت APIهای Benefit Corporation (B Corp) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب FastAPI و ساخت APIهای Benefit Corporation (B Corp)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: فست ای‌پی‌آی (FastAPI)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه ای بر برنامه نویسی و مفاهیم پایه
• 2. آشنایی با زبان برنامه نویسی پایتون
• 3. نصب و راه اندازی پایتون و محیط توسعه (IDE)
• 4. مروری بر مفاهیم شیء گرایی (OOP) در پایتون
• 5. آشنایی با کتابخانه های ضروری پایتون (مثل requests)
• 6. مقدمه ای بر API و معماری REST
• 7. مفاهیم HTTP: متدها، کد وضعیت، هدرها
• 8. آشنایی با فرمت JSON و اهمیت آن در API
• 9. معرفی FastAPI: یک فریمورک مدرن و سریع پایتون
• 10. نصب و راه اندازی FastAPI
• 11. مقایسه FastAPI با سایر فریمورک های Python (Flask, Django)
• 12. اولین قدم ها با FastAPI: Hello World و ایجاد یک Endpoint ساده
• 13. کار با مسیرها و پارامترهای مسیر (Path Parameters)
• 14. کار با کوئری پارامترها (Query Parameters)
• 15. اعتبارسنجی داده ها با استفاده از Pydantic
• 16. مدل های داده Pydantic: تعریف و استفاده
• 17. کار با درخواست های POST و دریافت داده ها از بدنه درخواست
• 18. اعتبارسنجی داده های POST با Pydantic
• 19. ارسال پاسخ های JSON با FastAPI
• 20. مدیریت کدهای وضعیت HTTP در پاسخ ها
• 21. استفاده از دکوراتورها برای سازماندهی کد
• 22. مستندسازی API با استفاده از Swagger و OpenAPI
• 23. استفاده از FastAPI برای ایجاد مستندات خودکار
• 24. پیکربندی FastAPI: تنظیمات اولیه و محیط های مختلف
• 25. مدیریت خطاها و استثناها در FastAPI
• 26. لاگینگ در FastAPI: ثبت رویدادها و اشکال زدایی
• 27. استفاده از Middleware برای اعمال تغییرات در درخواست ها و پاسخ ها
• 28. آشنایی با Dependency Injection در FastAPI
• 29. استفاده از Dependency Injection برای مدیریت وابستگی ها
• 30. استفاده از کتابخانه SQLAlchemy برای کار با پایگاه داده
• 31. نصب و راه اندازی SQLAlchemy و اتصال به پایگاه داده
• 32. تعریف مدل های داده در SQLAlchemy
• 33. CRUD عملیات ها (Create, Read, Update, Delete) با SQLAlchemy
• 34. پیاده سازی تعاملات پایگاه داده با FastAPI
• 35. اعتبارسنجی داده های ورودی و خروجی پایگاه داده
• 36. مدیریت تراکنش ها در پایگاه داده
• 37. امنیت در FastAPI: احراز هویت (Authentication)
• 38. امنیت در FastAPI: مجوزدهی (Authorization)
• 39. پیاده سازی احراز هویت با JWT (JSON Web Tokens)
• 40. مدیریت کاربران و دسترسی ها
• 41. امنیت API: محدود کردن دسترسی ها (Rate Limiting)
• 42. امنیت API: محافظت در برابر حملات (Cross-Site Scripting, SQL Injection)
• 43. آزمایش API با استفاده از کتابخانه pytest
• 44. نوشتن تست های واحد (Unit Tests) برای API
• 45. نوشتن تست های یکپارچه (Integration Tests) برای API
• 46. استفاده از Docker برای کانتینرسازی برنامه FastAPI
• 47. ایجاد یک فایل Dockerfile برای FastAPI
• 48. اجرای FastAPI در Docker
• 49. استفاده از Docker Compose برای مدیریت سرویس های چندگانه
• 50. استقرار FastAPI در پلتفرم های ابری (AWS, Google Cloud, Azure)
• 51. استفاده از Uvicorn و Gunicorn برای استقرار
• 52. مبانی CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment)
• 53. استفاده از Git و GitHub برای مدیریت کد
• 54. مروری بر معماری Microservices
• 55. طراحی یک API برای یک Benefit Corporation (B Corp)
• 56. آشنایی با اهداف و مفاهیم B Corp
• 57. طراحی مدل های داده برای B Corp (مثلاً: تاثیرات اجتماعی، محیط زیستی)
• 58. پیاده سازی API برای ثبت داده های B Corp
• 59. پیاده سازی API برای گزارش گیری و تحلیل داده های B Corp
• 60. ایجاد داشبوردهای مدیریتی برای B Corp
• 61. بهینه سازی عملکرد API: کش کردن داده ها
• 62. بهینه سازی عملکرد API: استفاده از Async/Await
• 63. بهینه سازی عملکرد API: استفاده از Celery برای کارهای پس زمینه
• 64. ایجاد API برای تعامل با سایر سرویس ها
• 65. استفاده از WebSockets با FastAPI
• 66. پیاده سازی Real-time API با WebSockets
• 67. ایجاد سیستم اطلاع رسانی (Notifications) با FastAPI
• 68. استفاده از Redis برای ذخیره سازی و کش کردن
• 69. آشنایی با GraphQL و مقایسه آن با REST
• 70. استفاده از FastAPI برای ایجاد API GraphQL
• 71. اعتبارسنجی داده ها با GraphQL
• 72. بهینه سازی API GraphQL
• 73. مقدمه ای بر DevSecOps در FastAPI
• 74. شناسایی و رفع آسیب پذیری های امنیتی
• 75. مدیریت پیکربندی امن
• 76. مانیتورینگ و ثبت وقایع امنیتی
• 77. استفاده از ابزارهای اتوماسیون امنیتی
• 78. آشنایی با مفاهیم DevOps
• 79. خودکارسازی استقرار و مدیریت زیرساخت
• 80. مدیریت پیکربندی و کانتینرسازی با Terraform
• 81. استفاده از Prometheus و Grafana برای مانیتورینگ
• 82. تحلیل و پردازش داده ها در API
• 83. استفاده از کتابخانه Pandas برای تحلیل داده ها
• 84. ایجاد گزارش های آماری از داده های B Corp
• 85. مدیریت نسخه‌بندی API
• 86. به روز رسانی API با حفظ سازگاری
• 87. ایجاد مستندات برای نسخه های مختلف API
• 88. بهبود تجربه توسعه دهنده با OpenAPI
• 89. استفاده از OpenAPI Generators برای تولید کلاینت ها
• 90. استفاده از OpenAPI برای تولید SDK ها
• 91. ایجاد افزونه ها و پلاگین ها برای FastAPI
• 92. بهینه سازی عملکرد FastAPI
• 93. آشنایی با مفاهیم کلان داده (Big Data)
• 94. مدیریت کلان داده ها در FastAPI
• 95. ایجاد یک سیستم پردازش داده های حجیم
• 96. استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی در API
• 97. استفاده از سرویس های یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 98. ایجاد یک API برای مدل های یادگیری ماشین
• 99. آینده FastAPI و فرصت های شغلی
• 100. منابع یادگیری تکمیلی و جامعه FastAPI