بناء تطبيقات علوم البيانات باستخدام FastAPI - الطبعة الثانية - الطبعة الثانية بواسطة François Voron (غلاف ورقي)

عن الكتاب يساعدك هذا الكتاب على فهم مفاهيم إطار عمل FastAPI، بما في ذلك نظام حقن التبعية (dependency injection) القوي الخاص به. ستتعلم كيفية بناء تطبيقات علوم بيانات موثوقة ومختبرة باستخدام Python عبر FastAPI، واستكشاف نماذج تعلم الآلة ونشرها على الويب. ملخص الكتاب تعلم كافة الميزات وأفضل الممارسات الخاصة بـ FastAPI لبناء ونشر ومراقبة تطبيقات علوم البيانات والذكاء الاصطناعي القوية، مثل تطبيقات اكتشاف الأشياء أو توليد الصور. يتضمن شراء الكتاب المطبوع أو نسخة Kindle كتابًا إلكترونيًا بصيغة PDF مجانًا.

الميزات الرئيسية: اكتشف أسرار FastAPI، بما في ذلك الإدخال والإخراج غير المتزامن (async I/O)، وتلميحات النوع (type hinting)، وحقن التبعية (dependency injection) تعلم كيفية إضافة المصادقة، والتفويض، والتفاعل مع قواعد البيانات في الواجهة الخلفية لـ FastAPI تطوير مشاريع واقعية باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة مسبقاً

يُعد كتاب Building Data Science Applications with FastAPI المرجع الأمثل لإنشاء واجهات برمجة تطبيقات (API) فعالة وموثوقة لعلوم البيانات. تتضمن هذه الطبعة الثانية أحدث التطورات في لغة Python وإطار عمل FastAPI، بالإضافة إلى مشروعين جديدين في مجال الذكاء الاصطناعي: نظام للكشف عن الأشياء في الوقت الفعلي، ومنصة لتوليد الصور من النصوص باستخدام Stable Diffusion. يبدأ الكتاب بشرح أساسيات FastAPI وبرمجة Python الحديثة. ستتمكن من استيعاب نظام حقن التبعية (dependency injection) القوي في FastAPI، والذي يسهل التواصل السلس مع قواعد البيانات، وتنفيذ عمليات المصادقة، ودمج نماذج تعلم الآلة. ومع تقدمك في الكتاب، ستتعلم أفضل الممارسات في الاختبار والنشر، مما يضمن بناء تطبيقات عالية الجودة ومرنة. ستعمل خلال صفحات هذا الكتاب على بناء تطبيقات علوم البيانات باستخدام FastAPI من خلال مشاريع تغطي حالات استخدام شائعة في الذكاء الاصطناعي، مثل اكتشاف الأشياء وتوليد الصور من النصوص. ستعمل هذه التجارب العملية على تعميق فهمك لكيفية استخدام FastAPI في سيناريوهات العالم الحقيقي. بنهاية هذا الكتاب، ستكون مجهزاً بشكل ممتاز لتصميم وصيانة ومراقبة التطبيقات وفقاً لأعلى معايير البرمجة باستخدام FastAPI، مما يمنحك القدرة على إنشاء واجهات برمجة تطبيقات (API) خلفية لعلوم البيانات تتميز بالسرعة والموثوقية بكل سهولة، مع مواكبة أحدث التطورات في هذا المجال.

ما ستتعلمه: استكشاف أساسيات لغة Python الحديثة وبرمجة الإدخال والإخراج غير المتزامن (async I/O) إتقان المفاهيم الأساسية والمتقدمة لإطار عمل FastAPI نشر خلفية ويب (web backend) عالية الأداء وموثوقة لتطبيق علوم البيانات دمج مكتبات علوم البيانات الشائعة في Python ضمن خلفية الويب دمج خوارزمية الكشف عن الأشياء في خلفية FastAPI بناء نظام ذكاء اصطناعي موزع لتحويل النص إلى صورة باستخدام Stable Diffusion إضافة المقاييس وسجلات الأحداث وتعلم كيفية مراقبتها

لمن هذا الكتاب: هذا الكتاب مخصص لعلماء البيانات ومطوري البرمجيات المهتمين باكتساب المعرفة حول FastAPI ومنظومته البرمجية لبناء تطبيقات علوم البيانات. يُوصى بامتلاك معرفة أساسية بمفاهيم علوم البيانات وتعلم الآلة وكيفية تطبيقها باستخدام Python.