Structure avec Fast API

FastAPI est un framework moderne pour créer des APIs web, conçu pour la performance et la simplicité. Il utilise Python type-hinting pour valider et documenter automatiquement vos données, et repose sur Starlette pour la partie serveur et Pydantic pour la validation.

Contrairement à Flask, FastAPI impose peu de contraintes sur la structure du projet, mais fournit des outils puissants pour gérer la validation, la documentation et les tests de manière standardisée. Une API bien structurée avec FastAPI est rapide, maintenable et prête pour la production, même lorsqu’elle sert des modèles de machine learning ou des flux de données complexes.

Point d’entrée de l’application

Comme pour Flask, FastAPI nécessite un point d’entrée : souvent nommé main.py.

Ses responsabilités principales sont :

1. Créer l’instance FastAPI : c’est l’objet central qui recevra toutes les requêtes HTTP.

2. Configurer l’application : middleware, gestion des erreurs globales, routes principales.

3. Lancer le serveur : généralement via Uvicorn pour profiter d’un serveur asynchrone performant.

Pourquoi c’est important : le point d’entrée doit rester minimal. Il sert de chef d’orchestre, mais ne doit pas contenir la logique métier elle-même. Cette séparation facilite les tests et le déploiement.

Configuration de l’application

FastAPI ne fournit pas de système de configuration intégré comme Django, mais il est crucial de centraliser vos paramètres :

• Variables sensibles : clés secrètes, tokens d’API, credentials pour bases de données

• Variables d’environnement : debug, port, URL des services externes

• Paramètres fonctionnels : limites de requêtes, seuils de modèle, paramètres spécifiques aux endpoints

Bonnes pratiques :

• Utiliser un fichier .env et la librairie python-dotenv pour charger les variables d’environnement.

• Créer un module config.py qui centralise toutes ces variables pour que l’ensemble du projet puisse y accéder facilement.

Pourquoi : cela rend l’application portable et sûre, et permet de changer l’environnement sans toucher au code.

Modularité avec les Routers

FastAPI utilise les routers, équivalents aux Blueprints de Flask, pour organiser l’API par modules.

Chaque router peut contenir :

• Ses routes endpoints

• Ses modèles Pydantic pour validation des entrées et sorties

• Sa logique métier associée

Exemples :

• users.py : routes pour inscription, connexion, récupération de mot de passe

• products.py : routes pour CRUD produits

• predictions.py : routes pour prédictions ML

Pourquoi utiliser les routers :

• Isolation de chaque module, ce qui facilite le développement en équipe

• Réutilisation et exportation possible des routers pour d’autres projets

• Meilleure lisibilité et organisation du code

Modèles de données et Pydantic

FastAPI repose sur Pydantic pour gérer les données :

• Définir des modèles qui représentent les données attendues ou retournées par l’API

• Valider automatiquement les types et contraintes

• Sérialiser et désérialiser JSON vers des objets Python

Exemple concret : pour un modèle utilisateur :

• username: str

• email: str avec validation d’email

• age: int optionnel

Pourquoi c’est important :

• Sécurise votre API contre les données invalides

• Réduit les erreurs liées aux mauvais types ou aux champs manquants

• Facilite l’intégration avec des modèles ML, car vos entrées sont toujours correctement formatées

Séparation de la logique métier

FastAPI encourage également à séparer la logique métier des routes.

• Les endpoints FastAPI ne devraient que recevoir la requête, appeler la logique et retourner la réponse

• La logique métier est regroupée dans des services ou modules dédiés

Exemple concret :

• Endpoint /predict reçoit les données JSON

• Service prediction_service.py applique le modèle ML et retourne le résultat

• Endpoint renvoie le résultat sous forme JSON

Pourquoi :

• Facilite les tests unitaires de la logique métier indépendamment de l’API

• Permet de modifier la logique sans toucher aux routes

• Améliore la lisibilité et la maintenabilité

Schémas de validation et documentation automatique

FastAPI fournit une documentation automatique grâce aux modèles Pydantic et aux annotations de type.

• Les entrées et sorties des endpoints sont décrites avec précision

• La validation des données est automatique

• La documentation Swagger et Redoc est générée instantanément

Pourquoi c’est crucial :

• Les clients de votre API savent exactement quelles données fournir

• Les erreurs sont détectées avant même que la logique métier ne soit exécutée

• Cela est extrêmement utile pour exposer des modèles ML ou des flux de données complexes

Middleware et gestion des erreurs

FastAPI permet d’ajouter des middlewares pour intercepter toutes les requêtes et réponses :

• Gestion des erreurs globales

• Logging ou traçabilité des requêtes

• Authentification ou vérification des tokens

Pourquoi c’est important :

• Centralise la gestion des comportements transversaux

• Évite de dupliquer du code dans chaque endpoint

• Rend l’API plus robuste et sécurisée

Tests et validation

Les tests sont essentiels pour garantir la fiabilité :

• FastAPI est compatible avec pytest et propose des outils pour tester les endpoints via TestClient

• Tests unitaires pour la logique métier

• Tests fonctionnels pour vérifier le comportement complet des routes

Pourquoi : une API FastAPI mal testée peut produire des erreurs ou des comportements incohérents, surtout lorsqu’elle sert des modèles de machine learning.

Conclusion

Structurer une API FastAPI consiste à penser l’architecture complète et à appliquer ces principes :

• Point d’entrée minimal et clair

• Configuration centralisée et sécurisée

• Routers pour modulariser chaque fonctionnalité

• Modèles Pydantic pour valider les données

• Logique métier séparée des endpoints

• Middleware et gestion globale des erreurs

• Documentation automatique et tests rigoureux

En respectant cette structure, vous obtenez une API performante, sécurisée, évolutive et prête pour la production, capable de servir des modèles ML ou des flux de données complexes de manière fiable.