Building Data Science Applications with FastAPI
Das Buch bietet einen klaren und strukturierten Ansatz, ist praxisorientiert und verständlich geschrieben. Einige Leser bemängeln jedoch die Druckqualität, was die Gesamterfahrung leicht trüben kann. Insgesamt eine empfehlenswerte Lektüre für den Einstieg in FastAPI.
| Inhalt | ★★★★☆ |
| Klarheit | ★★★★★ |
| Praxisbezug | ★★★★☆ |
| Druckqualität | ★★★☆☆ |
| Zufriedenheit | ★★★★☆ |
★★★★☆
Gut
4.0
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Für wen ist das Buch geeignet?
Das Buch richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler mit grundlegenden Programmierkenntnissen.
Ist das Buch für Anfänger geeignet?
Ja, insbesondere für Leser mit Vorkenntnissen in Python, die FastAPI erlernen möchten.
Wie tief geht das Buch in Data Science-Themen?
Der Fokus liegt mehr auf FastAPI und weniger auf fortgeschrittenen Data Science-Techniken.
Entwicklung einer Datenanwendung mit FastAPI
Schritte zur Erstellung einer einfachen Datenanwendung
Installation
Installiere FastAPI und die benötigten Abhängigkeiten.
Erstellen des Modells
Definiere das Datenmodell mit Pydantic.
Entwickeln der API
Implementiere die API-Endpunkte mit FastAPI.
Testen
Führe Tests für die API durch, um die Funktionalität sicherzustellen.
Bereitstellung
Stelle die Anwendung auf einem Server bereit.
FastAPI
Ein modernes Web-Framework für APIs.
Python
Die Programmiersprache, die für die Anwendung verwendet wird.
KI-Chat
Recommendation Engine: Personalisierte Empfehlungen
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