Der Vortrag befasst sich mit dem Thema fastAPI und dessen praktischer Anwendung. fastAPI ist ein Python-Framework zur schnellen Erstellung von RESTful APIs, welches es Entwicklern ermöglicht, APIs auf der Basis der OpenAPI-Spezifikation einfach und schnell zu definieren. Darüber hinaus können automatisch Dokumentationen generiert und alle Funktionen asynchron ausgeführt werden. Durch seine Geschwindigkeit, Einfachheit und Skalierbarkeit erfreut sich fastAPI bei Entwicklern großer Beliebtheit und verfügt über eine aktive Community, die regelmäßig Updates und Verbesserungen bereitstellt.

Der Vortrag beleuchtet einige Hürden und unbekannte Schwierigkeiten im Umgang mit fastAPI und präsentiert Lösungen, um diese Herausforderungen zu bewältigen. Dabei werden verschiedene Themen behandelt, darunter die Nutzung von pydantic und Starlette, die Dokumentation von fastAPI sowie die Erstellung wiederverwendbarer pydantic-Modellpools mit Vererbung. Auch die Integration von fastAPI mit Sphinx zur Erstellung von API-Dokumentationen wird thematisiert.

Schließlich zeigt der Vortrag, wie Introspektion genutzt werden kann, um ein besseres Verständnis dafür zu erlangen, wie fastAPI aufgebaut ist und welche Bibliotheken welche Aufgaben erfüllen und zeigt einen Weg auf zu einem effizienten, nachhaltigen Einsatz von fastAPI in der Praxis. Dieser Vortrag basiert auf Erfahrungen im Rahmen der Entwicklung eines Data Hubs inklusive Data Client in Finance.