FastAPI

FastAPI ist ein modernes Python-Framework, das sich auf die Entwicklung performanter APIs spezialisiert hat. Anders als das klassische Django, das eine vollständige Web-Anwendung umfasst, konzentriert sich FastAPI auf reine API-Backends — schlank, async-fähig, und mit automatisch generierter OpenAPI-Dokumentation.

Für Projekte, die ein API-Backend für ein modernes Frontend (Angular, Astro, React Native) brauchen, ist FastAPI inzwischen eines der wirtschaftlichsten Werkzeuge im Python-Ökosystem.

• Pydantic-basierte Validierung. Eingabe- und Ausgabe-Datentypen werden über Pydantic-Modelle definiert — automatische Validierung, automatische Konvertierung, automatische Dokumentation.
• OpenAPI ab Werk. Eine vollständige, interaktive API-Dokumentation entsteht automatisch aus dem Code. Keine doppelte Pflege.
• Async von Anfang an. Async/await-fähig — gut geeignet für I/O-lastige APIs, Echtzeit-Anwendungen, viele parallele Verbindungen.
• Performance auf Augenhöhe mit Node.js. Dank Starlette und Uvicorn deutlich schneller als klassische Python-Frameworks.
• Typsicherheit als Pflicht. Python-Type-Hints werden konsequent eingesetzt — bessere IDE-Unterstützung, weniger Fehler in Produktion.
• Klare Projekt-Struktur. Endpoints, Dependencies, Middleware — alles sauber trennbar und testbar.
• Reife Werkzeugkette. SQLAlchemy für Datenbanken, Alembic für Migrationen, Pytest für Tests — gut etablierte Pakete.

In vielen modernen Projekten ist eine Kombination sinnvoll: FastAPI als externes API-Backend, Django für klassische Verwaltungs- und Inhalts-Pflege.

• APIs für SaaS-Plattformen mit Multi-Tenancy und JWT-Auth
• Webhook-Verarbeitung für externe Systeme (Stripe, Mollie, Versanddienste)
• Echtzeit-APIs mit Server-Sent Events oder WebSockets
• Microservices für spezialisierte Aufgaben (Bildverarbeitung, ML-Inferenz, Reporting)
• Backend für Mobile-Apps mit klar dokumentierten Endpunkten
• Integrations-Layer zwischen mehreren Systemen

Ein bewährter FastAPI-Stack:

• FastAPI als Framework
• Pydantic v2 für Datenmodelle und Validierung
• PostgreSQL als Datenbank
• SQLAlchemy 2.x oder SQLModel als ORM
• Alembic für Schema-Migrationen
• Uvicorn oder Gunicorn + Uvicorn-Worker als ASGI-Server
• Redis für Cache und Hintergrund-Jobs
• Celery oder arq für asynchrone Aufgaben
• Pytest für Tests, mit httpx als Test-Client
• Debian Linux als Server-Basis

1. L01

   FastAPI-APIs

   REST- oder GraphQL-Schnittstellen mit FastAPI — typsicher mit Pydantic, async-first, OpenAPI-dokumentiert ab Tag eins.

2. L02

   Microservices

   Kleine, fokussierte Services mit klarer Aufgabe — ideal für Echtzeit-Funktionen, Webhook-Verarbeitung oder spezialisierte Integrations-Bausteine.

3. L03

   Backend für moderne Frontends

   FastAPI als Backend für Angular-, Astro- oder Mobile-Apps — schlankes API-Backend ohne Web-UI-Ballast.

4. L04

   Migration und Optimierung

   Bestehende Flask- oder Django-REST-APIs auf FastAPI umstellen, Performance-Engpässe beheben, OpenAPI-Dokumentation nachziehen.