Simple use of FastAPI

Author: DwarKapex

homework_09/README.md

@@ -0,0 +1,17 @@
+# Задание
+
+В этом домашнем задании предлагается реализовать REST API, занимающегося инференсом некой модели машинного обучения, т.е. поступает набор признаков объекта, на выходе возвращается предсказание модели. В качестве основы проекта предлагается фреймворк FastAPI
+
+# Запуск
+
+```bash
+poetry install --no-root
+poetry run uvicorn app.app:app --host 127.0.0.1 --port 8000
+```
+
+# Реализация
+
+По GET запросу вида `localhost:8000/analysis/<some_text>` делается анализ текста: считается относительное количество гласных английских букв в строке и отдается в формате JSON:
+```
+{"result": <float>}
+```

homework_09/app/__init__.py

@@ -0,0 +1,19 @@
+from fastapi import FastAPI
+from pydantic import BaseModel
+
+app = FastAPI()
+
+
+class ModelInferenceOutput(BaseModel):
+    result: float
+
+
+@app.get("/")
+def index():
+    return {"text": "ML model inference"}
+
+
+@app.get("/analysis/{data}", response_model=ModelInferenceOutput)
+def run_model_analysis(data: str):
+    result = sum(map(data.lower().count, "aeiuyo")) / len(data)
+    return {"result": result}