- عنوان کتاب: Prompting FastAPI for Backend Development Build Production-Ready FastAPI Applications with Async Python, REST APIs
- نویسنده: Fabio Nelli
- حوزه: برنامه‌نویسی پایتون
- سال انتشار: 2026
- تعداد صفحه: 519
- زبان اصلی: انگلیسی
- نوع فایل: pdf
- حجم فایل: 21.8 مگابایت
توسعه نرم‌افزار به سرعت در حال تغییر است. امروزه، توسعه‌دهندگان به سیستم‌های هوش مصنوعی دسترسی دارند که می‌توانند کد تولید کنند، مفاهیم را توضیح دهند، پیاده‌سازی‌ها را بررسی کنند و در حل مشکلات فنی کمک کنند. با این حال، بسیاری از افراد هنگام استفاده از این ابزارها با همان مشکل مواجه می‌شوند، مانند اینکه به دست آوردن کد آسان است، اما درک آن، اعتبارسنجی آن و بهبود آن بسیار سخت‌تر است. این کتاب برای پرداختن به این چالش نوشته شده است. این کتاب به جای اینکه هوش مصنوعی را به عنوان ابزاری برای تولید راه‌حل‌های فوری در نظر بگیرد، هوش مصنوعی را به عنوان یک شریک یادگیری و توسعه ارائه می‌دهد. هدف صرفاً ساخت یک برنامه FastAPI نیست، بلکه یادگیری یک فرآیند تکرارپذیر است که می‌تواند برای هر فناوری اعمال شود. FastAPI محیط عملی را فراهم می‌کند که در آن این فرآیند کاوش، اصلاح و اعتبارسنجی می‌شود. این کتاب از رویکردی با اولویت اجرا پیروی می‌کند. خوانندگان به جای شروع با تئوری گسترده، با پرسیدن سوال، تولید کد کار، اجرای آن، مشاهده رفتار آن و بهبود تدریجی آن شروع می‌کنند. از طریق این فرآیند، هوش مصنوعی به چیزی بیش از یک تولیدکننده کد تبدیل می‌شود: به راهنمایی برای کاوش، آزمایش، بررسی و یادگیری مداوم تبدیل می‌شود. با پیشرفت فصل‌ها، یک API ساده به یک سیستم ساختاریافته، قابل آزمایش، ایمن و آگاه از تولید تبدیل می‌شود. در طول مسیر، خوانندگان یاد می‌گیرند که چگونه از دستورالعمل‌ها (prompts) به طور مؤثر استفاده کنند، چگونه کد تولید شده توسط هوش مصنوعی را به طور انتقادی ارزیابی کنند، چگونه نقاط ضعف را شناسایی کنند و چگونه سیستم‌ها را از طریق اصلاح تکراری بهبود بخشند. این کتاب به دوازده فصل تقسیم شده است: فصل 1، FastAPI را از طریق دستورالعمل‌ها معرفی می‌کند و گردش کار مبتنی بر هوش مصنوعی مورد استفاده در سراسر کتاب را مشخص می‌کند. فصل 2 بر راه‌اندازی یک محیط توسعه کارآمد با استفاده از هوش مصنوعی به عنوان یک دستیار راه‌اندازی هدایت‌شده تمرکز دارد. فصل 3 خوانندگان را در تولید اولین API کاربردی خود و دستیابی به نتایج قابل مشاهده در اسرع وقت راهنمایی می‌کند. فصل 4 نحوه درک کد تولید شده را از طریق سوالات هدفمند و کاوش ساختاریافته نشان می‌دهد. فصل 5 نحوه سازماندهی و اصلاح یک پروژه API با استفاده از راهنمایی مبتنی بر هوش مصنوعی را نشان می‌دهد. فصل 6 همزمانی، نقاط پایانی ناهمزمان، وظایف پس‌زمینه و گردش‌های کاری بلادرنگ را از طریق مثال‌های عملی معرفی می‌کند. فصل 7 با ادغام پایگاه‌های داده و ساخت APIهای داده‌محور، پایداری را افزایش می‌دهد. فصل 8 احراز هویت، مجوز و ملاحظات امنیتی برای سیستم‌های API را معرفی می‌کند. فصل ۹ بر آزمایش، استقرار و ایجاد سیستم‌هایی تمرکز دارد که قابل‌راستی‌آزمایی بوده و می‌توان آن‌ها را به‌شکلی مطمئن اجرا کرد. فصل ۱۰ نشان می‌دهد که چگونه می‌توان از هوش مصنوعی به‌عنوان یک بازبین ارشد برای عیب‌یابی، بهینه‌سازی و بهبود پیاده‌سازی‌های موجود بهره برد. فصل ۱۱ با ارزیابی مقیاس‌پذیری، قابلیت اطمینان و محدودیت‌های دنیای واقعی، به بررسی تفکرِ معطوف به محیط عملیاتی (Production) می‌پردازد. فصل ۱۲ روش کلی‌تری را که در سراسر کتاب توسعه یافته است استخراج می‌کند و نشان می‌دهد که چگونه می‌توان از آن برای یادگیری مستقل فناوری‌های جدید استفاده کرد. بدین ترتیب، خوانندگان تا پایان این کتاب، چیزی فراتر از یک برنامه کاربردی مبتنی بر FastAPI ساخته‌اند؛ آن‌ها چارچوبی عملی برای یادگیری، ساخت، بازبینی و بهبود نرم‌افزار با کمک هوش مصنوعی ایجاد کرده‌اند. ممکن است فناوری‌های خاص تغییر کنند، اما این فرایند ثابت می‌ماند: شروعِ کوچک، اجرا، مشاهده، بهبود و تکرار. امیدوارم این کتاب به شما کمک کند تا نه تنها به توسعه‌دهنده‌ای بهره‌ورتر، بلکه به یادگیرنده‌ای مستقل‌تر و با اعتمادبه‌نفسِ بیشتر تبدیل شوید.
Software development is changing rapidly. Today, developers have access to AI systems that can generate code, explain concepts, review implementations, and assist in solving technical problems. Yet many people encounter the same difficulty when using these tools, such as obtaining code is easy, but understanding it, validating it, and improving it is much harder. This book was written to address that challenge. Rather than treating AI as a tool for producing instant solutions, this book presents AI as a learning and development partner. The objective is not simply to build a FastAPI application, but to learn a repeatable process that can be applied to any technology. FastAPI provides the practical environment in which that process is explored, refined, and validated. The book follows an execution-first approach. Instead of beginning with extensive theory, readers start by asking questions, generating working code, running it, observing its behavior, and gradually improving it. Through this process, AI becomes more than a code generator: it becomes a guide for exploration, experimentation, review, and continuous learning. As the chapters progress, a simple API evolves into a structured, testable, secure, and production-aware system. Along the way, readers learn how to use prompts effectively, how to evaluate AI-generated code critically, how to identify weaknesses, and how to improve systems through iterative refinement. The book is divided into twelve chapters: Chapter 1 introduces FastAPI through prompts, and establishes the AIassisted workflow used throughout the book. Chapter 2 focuses on setting up a working development environment by using AI as a guided setup assistant. Chapter 3 guides readers in generating their first functional API, and obtaining observable results as quickly as possible. Chapter 4 demonstrates how to understand the generated code through targeted questions and structured exploration. Chapter 5 shows how to organize and refactor an API project using AIassisted guidance. Chapter 6 introduces concurrency, asynchronous endpoints, background tasks, and real-time workflows through practical examples. Chapter 7 adds persistence by integrating databases, and building datadriven APIs. Chapter 8 introduces authentication, authorization, and security considerations for API systems. Chapter 9 focuses on testing, deployment, and creating systems that can be verified and executed reliably. Chapter 10 demonstrates how to use AI as a senior reviewer to debug, optimize, and improve the existing implementations. Chapter 11 explores production-oriented thinking by evaluating scalability, reliability, and real-world constraints. Chapter 12 extracts the broader method developed throughout the book, and shows how it can be reused to learn new technologies independently. Thus, by the end of the book, readers will have built much more than a FastAPI application. They will have developed a practical framework for learning, building, reviewing, and improving software with the assistance of AI. The specific technology may change, but the process remains the same: start small, execute, observe, improve, and repeat. I hope this book helps you become not only a more productive developer, but also a more confident and independent learner.
این کتاب را میتوانید از لینک زیر بصورت رایگان دانلود کنید:
نظرات کاربران