FastAPIを用いたExcelファイルのアップロード

FastAPIとは

FastAPIは、Pythonの非常に高速な（高性能）、使いやすい、モダンな、高速（高性能）なWebフレームワークです。これは、Python 3.6以降の型ヒントに基づいています。

FastAPIの主な特徴は次のとおりです：

• 高速: NodeJSやGoと同等の非常に高速なパフォーマンス（StarletteとPydanticのおかげで）。
• 高速なコーディング: 開発者の生産性を約2〜3倍に向上させます。バグを減らし、開発時間を短縮します。
• 少ないバグ: デベロッパーのエラーを減らします。エディタのサポートが強化され、直感的なエラーが表示されます。
• 直感的: 素晴らしいエディタのサポート。自動補完がどこよりも良い。少ない時間で、より少ないバグ。
• 簡単: 設計が簡単で、使いやすい。すべてのパラメータのデフォルト値を持つことができます。
• 短い: コードの重複を減らします。各パラメータは一度だけ定義されます。パラメータの名前と関数内の名前が一致します。
• 堅牢: コードが正しく動作していることを得るための準備が整っています。プロダクションでの使用が可能です。
• 基準に基づく: （そして完全に互換性があります）OpenAPI（以前はSwagger）とJSONスキーマの基準に基づいています。
• 自動的なインタラクティブなAPIドキュメンテーション。
• 認証と認可を含む宣言的なユーザーフレンドリーな依存性注入。

これらの特性により、FastAPIは現代のWebアプリケーションの開発に非常に適しています。

FastAPIでのファイルアップロードの基本

FastAPIを使用してファイルをアップロードする方法は非常に直感的で簡単です。以下に基本的な手順を示します：

1. インポート: まず、FastAPIとUploadFileをインポートします。

from fastapi import FastAPI, UploadFile
from fastapi.responses import FileResponse

1. エンドポイントの作成: 次に、アップロードを処理するエンドポイントを作成します。このエンドポイントは、UploadFileオブジェクトを引数として受け取ります。

@app.post("/uploadfile/")
async def create_upload_file(file: UploadFile = File(...)):
    return {"filename": file.filename}

1. ファイルの読み込み: UploadFileオブジェクトは、アップロードされたファイルへのアクセスを提供します。read()メソッドを使用してファイルの内容にアクセスできます。

@app.post("/uploadfile/")
async def create_upload_file(file: UploadFile = File(...)):
    file_contents = await file.read()
    return {"filename": file.filename, "content": file_contents}

以上がFastAPIを用いたファイルアップロードの基本的な手順です。これを応用することで、Excelファイルのアップロードなど、様々な種類のファイルのアップロードを実装することが可能です。

Excelファイルのアップロードの実装

FastAPIを使用してExcelファイルをアップロードする方法は以下の通りです：

1. インポート: まず、FastAPIとUploadFileをインポートします。

from fastapi import FastAPI, UploadFile
from fastapi.responses import FileResponse

1. エンドポイントの作成: 次に、アップロードを処理するエンドポイントを作成します。このエンドポイントは、UploadFileオブジェクトを引数として受け取ります。

@app.post("/uploadfile/")
async def create_upload_file(file: UploadFile = File(...)):
    return {"filename": file.filename}

1. Excelファイルの読み込み: UploadFileオブジェクトは、アップロードされたファイルへのアクセスを提供します。read()メソッドを使用してファイルの内容にアクセスできます。Excelファイルの場合、pandasライブラリを使用してデータを読み込むことができます。

import pandas as pd
from io import BytesIO

@app.post("/uploadfile/")
async def create_upload_file(file: UploadFile = File(...)):
    file_contents = await file.read()
    df = pd.read_excel(BytesIO(file_contents))
    return {"filename": file.filename, "content": df.to_dict()}

以上がFastAPIを用いたExcelファイルのアップロードの実装方法です。この方法を用いることで、ユーザーからアップロードされたExcelファイルをサーバー側で読み込み、その内容を利用することが可能になります。

アップロードされたExcelファイルの処理

FastAPIを使用してアップロードされたExcelファイルを処理する方法は以下の通りです：

1. インポート: まず、必要なライブラリをインポートします。

import pandas as pd
from io import BytesIO
from fastapi import FastAPI, UploadFile

1. エンドポイントの作成: 次に、アップロードを処理するエンドポイントを作成します。このエンドポイントは、UploadFileオブジェクトを引数として受け取ります。

@app.post("/uploadfile/")
async def create_upload_file(file: UploadFile = File(...)):
    return {"filename": file.filename}

1. Excelファイルの読み込み: UploadFileオブジェクトは、アップロードされたファイルへのアクセスを提供します。read()メソッドを使用してファイルの内容にアクセスできます。Excelファイルの場合、pandasライブラリを使用してデータを読み込むことができます。

@app.post("/uploadfile/")
async def create_upload_file(file: UploadFile = File(...)):
    file_contents = await file.read()
    df = pd.read_excel(BytesIO(file_contents))
    return {"filename": file.filename, "content": df.to_dict()}

1. データの処理: pandasのDataFrameを使用して、Excelデータを処理します。例えば、データのクリーニング、フィルタリング、集計などを行うことができます。

@app.post("/uploadfile/")
async def create_upload_file(file: UploadFile = File(...)):
    file_contents = await file.read()
    df = pd.read_excel(BytesIO(file_contents))
    # データの処理
    df_processed = process_data(df)
    return {"filename": file.filename, "content": df_processed.to_dict()}

以上がFastAPIを用いたExcelファイルのアップロードとその処理の実装方法です。この方法を用いることで、ユーザーからアップロードされたExcelファイルをサーバー側で読み込み、その内容を利用することが可能になります。