FastAPIとSQLAlchemyを用いたデータベース操作

FastAPIとSQLAlchemyのインストール

FastAPIとSQLAlchemyをインストールするには、Pythonのパッケージ管理ツールであるpipを使用します。以下のコマンドを実行してください：

pip install fastapi
pip install sqlalchemy

これらのコマンドは、それぞれFastAPIとSQLAlchemyをインストールします。FastAPIは現代的で、高速（高性能）、Webフレームワークで、Python 3.6以降で使用することができます。SQLAlchemyはPython SQLツールキットとORMで、SQLの力と柔軟性を提供します。

次に、FastAPIアプリケーションを実行するためのASGIサーバーが必要です。Uvicornは一般的な選択肢です：

pip install uvicorn

これで、FastAPIとSQLAlchemyのインストールが完了しました。次のステップは、これらのツールを使用してデータベースを設定することです。
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データベースの設定

FastAPIとSQLAlchemyを使用してデータベースを設定するには、まずデータベースエンジンを作成する必要があります。以下のPythonコードスニペットは、PostgreSQLデータベースエンジンを作成する方法を示しています：

from sqlalchemy import create_engine

DATABASE_URL = "postgresql://user:password@localhost:5432/mydatabase"

engine = create_engine(DATABASE_URL)

このコードは、指定されたURLでデータベースエンジンを作成します。URLは次の形式を持つべきです：dialect+driver://username:password@host:port/database。

次に、SQLAlchemyのSessionLocalクラスを作成します。これは、データベースセッションを管理し、データベーストランザクションを制御するためのものです：

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)

これで、FastAPIとSQLAlchemyを使用してデータベースを設定する準備が整いました。次のステップは、データベースモデルを作成することです。
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モデルの作成

FastAPIとSQLAlchemyを使用してデータベースモデルを作成するには、まずSQLAlchemyのBaseクラスを作成します：

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

次に、このBaseクラスを継承してデータベースモデルを作成します。以下のPythonコードスニペットは、Userという名前のモデルを作成する方法を示しています：

from sqlalchemy import Column, Integer, String

class User(Base):
    __tablename__ = "users"

    id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
    name = Column(String, index=True)
    email = Column(String, unique=True, index=True)
    hashed_password = Column(String)

このコードは、usersという名前のテーブルを作成し、そのテーブルにはid、name、email、hashed_passwordという名前のカラムが含まれています。各カラムの型（IntegerやStringなど）と属性（primary_key、index、uniqueなど）も定義されています。

これで、FastAPIとSQLAlchemyを使用してデータベースモデルを作成する準備が整いました。次のステップは、CRUD操作を実装することです。
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CRUD操作の実装

FastAPIとSQLAlchemyを使用してCRUD（Create、Read、Update、Delete）操作を実装するには、まずデータベースセッションを管理するための依存関係を作成します：

from fastapi import Depends, FastAPI
from sqlalchemy.orm import Session

def get_db():
    db = SessionLocal()
    try:
        yield db
    finally:
        db.close()

次に、各CRUD操作に対応するエンドポイントを作成します。以下のPythonコードスニペットは、ユーザーを作成するためのエンドポイントを示しています：

from fastapi import HTTPException
from sqlalchemy.exc import IntegrityError

@app.post("/users/", response_model=User)
def create_user(user: UserCreate, db: Session = Depends(get_db)):
    db_user = User(**user.dict())
    db.add(db_user)
    try:
        db.commit()
    except IntegrityError:
        raise HTTPException(status_code=400, detail="Email already registered")
    return db_user

このコードは、新しいユーザーを作成し、そのユーザーをデータベースに追加します。ユーザーのメールアドレスがすでに登録されている場合は、HTTP 400エラーを返します。

同様に、他のCRUD操作（読み取り、更新、削除）も実装できます。これらの操作は、特定のユーザーを取得したり、ユーザーの詳細を更新したり、ユーザーを削除したりするために使用されます。

これで、FastAPIとSQLAlchemyを使用してCRUD操作を実装する準備が整いました。次のステップは、これらの操作をテストすることです。
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テストの作成

FastAPIとSQLAlchemyを使用して作成したCRUD操作をテストするには、まずFastAPIのTestClientを使用します：

from fastapi.testclient import TestClient

client = TestClient(app)

次に、各エンドポイントに対してテスト関数を作成します。以下のPythonコードスニペットは、新しいユーザーを作成するエンドポイントをテストする関数を示しています：

def test_create_user():
    response = client.post(
        "/users/",
        json={"name": "test", "email": "[email protected]", "password": "test"},
    )
    assert response.status_code == 200, response.text
    data = response.json()
    assert data["name"] == "test"
    assert data["email"] == "[email protected]"
    assert "id" in data

このコードは、新しいユーザーを作成するPOSTリクエストを送信し、レスポンスが200 OKであること、およびレスポンスデータが期待通りであることを確認します。

同様に、他のCRUD操作（読み取り、更新、削除）もテストできます。これらのテストは、エンドポイントが正しく機能していることを確認するために使用されます。

これで、FastAPIとSQLAlchemyを使用してテストを作成する準備が整いました。
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