FastAPI 'Hello World'

Bestätigen Sie, dass Python 3.7+ und pip installiert sind:

python --version
pip --version

Wenn diese fehlen, installieren Sie sie von python.org.

Halten Sie Abhängigkeiten mit einer virtuellen Umgebung sauber.

python -m venv .venv

Aktivieren Sie sie:

# macOS/Linux
source .venv/bin/activate

# Windows (Eingabeaufforderung)
.venv\Scripts\activate

Sie sehen (.venv), wenn es aktiv ist.

Installieren Sie FastAPI und Uvicorn (den ASGI-Server) in Ihrer virtuellen Umgebung:

pip install "fastapi[all]" uvicorn[standard]

Das Extra [all] lädt Pydantic v2 und optionale Standardabhängigkeiten. Wenn Sie schlanke Installationen bevorzugen, verwenden Sie pip install fastapi uvicorn.

Erstellen Sie eine Datei namens main.py und fügen Sie einen grundlegenden Endpunkt hinzu:

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():
    return {"message": "Hello, FastAPI"}

Das ist alles – ein Import, eine App, eine Route. Die Docstrings und Typ-Annotationen treiben die generierten Dokumente an.

Starten Sie den Server mit Hot-Reload während der Entwicklung:

uvicorn main:app --reload

Öffnen Sie http://127.0.0.1:8000/, um Ihre JSON-Antwort anzuzeigen.

FastAPI stellt Swagger UI und ReDoc automatisch bereit:

• Swagger UI: /docs
• ReDoc: /redoc
• OpenAPI-Schema: /openapi.json

Sie können den Endpunkt direkt aus der Dokumentation ausprobieren und Request-/Response-Modelle ohne zusätzliche Einrichtung sehen.

Aktualisieren Sie main.py mit einer parametrisierten Route:

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():
    return {"message": "Hello, FastAPI"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
    result = {"item_id": item_id}
    if q:
        result["q"] = q
    return result

Dank Typ-Annotationen wird item_id als Integer validiert und automatisch dokumentiert.

Definieren Sie ein Modell und akzeptieren Sie JSON-Payloads:

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    tags: list[str] = []


@app.post("/items/", response_model=Item)
def create_item(item: Item):
    # Normalerweise würden Sie dies speichern; hier geben wir es einfach zurück.
    return item


@app.get("/")
def read_root():
    return {"message": "Hello, FastAPI"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
    result = {"item_id": item_id}
    if q:
        result["q"] = q
    return result

FastAPI validiert das JSON, erzwingt Typen und dokumentiert das Modell im generierten Schema.

Verwenden Sie HTTPException für saubere Fehlerantworten:

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    tags: list[str] = []


db: dict[int, Item] = {}


@app.post("/items/", response_model=Item)
def create_item(item: Item):
    new_id = len(db) + 1
    db[new_id] = item
    return item


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int):
    item = db.get(item_id)
    if not item:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Item not found")
    return {"item_id": item_id, **item.dict()}

Ein Versuch mit einer fehlenden ID gibt nun ein sauberes 404 JSON zurück: {"detail": "Item not found"}.

• Abhängigkeiten anheften: pip freeze > requirements.txt
• Produktionsmodus ausprobieren: uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
• Bereitstellen auf Render, Fly.io, Railway oder einem VM mit Gunicorn + Uvicorn-Workern
• @app.exception_handler verwenden, um die Fehlerformatierung zu zentralisieren
• Endpunkte mit OAuth2/JWT über fastapi.security sichern

Sie haben nun eine funktionierende API, Validierung und Live-Dokumentation. Von hier aus können Sie Routen, Layer und Tests erweitern, ohne das Framework zu wechseln.