FastAPIとPydanticを用いたスキーマバリデーション

FastAPIとPydanticの概要

FastAPIは、Pythonの非常に高速な（高性能）、使いやすい、モダンで使いやすい、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は、APIの開発を簡単にし、バグを減らし、直感的に理解しやすくするための最新の機能を提供します。これには、データのバリデーション、シリアライゼーション、認証、認可、データベースの操作、テストなどが含まれます。

一方、Pydanticは、Pythonのデータパーサとバリデータであり、Pythonの型ヒントを使用してデータのバリデーション、シリアライゼーション、（反）デシリアライゼーションを行います。Pydanticのモデルは、JSON、ORM、リクエストパーサなどから取得したデータをPythonのデータ型に変換します。

FastAPIとPydanticを組み合わせることで、APIの開発がより効率的で、堅牢で、スケーラブルになります。次のセクションでは、これらのツールを使用してスキーマバリデーションをどのように実装するかについて詳しく説明します。

Pydanticによるモデルスキーマとバリデーションの宣言

Pydanticは、Pythonの型ヒントを使用してデータのバリデーション、シリアライゼーション、（反）デシリアライゼーションを行います。これは、Pythonのクラスを使用してデータモデルを定義し、そのデータモデルを使用してデータのバリデーションを行います。

以下に、Pydanticを使用してデータモデルを定義する基本的な例を示します。

from pydantic import BaseModel

class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    email: EmailStr

この例では、Userという名前のデータモデルを定義しています。このモデルは、id（整数）、name（文字列）、email（電子メールアドレス）の3つのフィールドを持っています。

Pydanticのモデルは、データのバリデーションを自動的に行います。たとえば、以下のようにUserモデルのインスタンスを作成しようとすると、Pydanticは入力データをバリデーションします。

user = User(id=123, name='Alice', email='[email protected]')

このコードは、idが整数であること、nameが文字列であること、emailが有効な電子メールアドレスであることを確認します。これらの条件のいずれかが満たされない場合、Pydanticはエラーを発生させます。

このように、Pydanticを使用すると、データのバリデーションを簡単に行うことができます。次のセクションでは、これらの概念をさらに詳しく説明します。

型チェックと型ヒント

Pythonの型ヒントは、変数や関数の引数、戻り値の期待される型を示すためのシンタックスです。これはPythonのコードがより読みやすく、理解しやすくなるだけでなく、エディターやIDEが型ヒントを使用してエラーを検出し、自動補完を提供するのに役立ちます。

Pydanticは、Pythonの型ヒントを使用してデータのバリデーションを行います。以下に、Pydanticのモデルで型ヒントを使用する例を示します。

from pydantic import BaseModel
from typing import Optional

class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    email: Optional[str] = None

この例では、Userモデルはid（整数）、name（文字列）、email（文字列またはNone）の3つのフィールドを持っています。Optional[str]は、emailが文字列またはNoneであることを示します。

Pydanticのモデルは、データのバリデーションを自動的に行います。たとえば、以下のようにUserモデルのインスタンスを作成しようとすると、Pydanticは入力データをバリデーションします。

user = User(id=123, name='Alice', email='[email protected]')

このコードは、idが整数であること、nameが文字列であること、emailが文字列またはNoneであることを確認します。これらの条件のいずれかが満たされない場合、Pydanticはエラーを発生させます。

このように、Pydanticと型ヒントを使用すると、データの型チェックとバリデーションを簡単に行うことができます。次のセクションでは、これらの概念をさらに詳しく説明します。

必須チェックとデフォルト値

Pydanticでは、モデルのフィールドが必須かどうかを指定することができます。また、デフォルト値も設定することが可能です。

以下に、必須フィールドとデフォルト値を持つPydanticのモデルを示します。

from pydantic import BaseModel
from typing import Optional

class User(BaseModel):
    id: int
    name: str = 'Unknown'
    email: Optional[str] = None

この例では、Userモデルはid（整数）、name（文字列）、email（文字列またはNone）の3つのフィールドを持っています。idは必須フィールドであり、nameとemailはデフォルト値を持つフィールドです。nameのデフォルト値は’Unknown’で、emailのデフォルト値はNoneです。

Pydanticのモデルは、データのバリデーションを自動的に行います。たとえば、以下のようにUserモデルのインスタンスを作成しようとすると、Pydanticは入力データをバリデーションします。

user = User(id=123)

このコードは、idが整数であることを確認します。nameとemailはデフォルト値を使用します。これらの条件のいずれかが満たされない場合、Pydanticはエラーを発生させます。

このように、Pydanticと型ヒントを使用すると、データの必須チェックとデフォルト値の設定を簡単に行うことができます。次のセクションでは、これらの概念をさらに詳しく説明します。

形式チェックと値チェック

Pydanticでは、データの形式と値をチェックするための多くのオプションが提供されています。これには、文字列の長さ、数値の範囲、カスタムバリデータなどが含まれます。

以下に、形式チェックと値チェックを行うPydanticのモデルを示します。

from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Optional

class User(BaseModel):
    id: int = Field(..., gt=0)
    name: str = Field(..., min_length=1, max_length=100)
    email: Optional[str] = None

この例では、Userモデルはid（整数）、name（文字列）、email（文字列またはNone）の3つのフィールドを持っています。idは0より大きい必須フィールドであり、nameは1文字以上100文字以下の必須フィールドです。emailはデフォルト値がNoneのフィールドです。

Pydanticのモデルは、データのバリデーションを自動的に行います。たとえば、以下のようにUserモデルのインスタンスを作成しようとすると、Pydanticは入力データをバリデーションします。

user = User(id=123, name='Alice', email='[email protected]')

このコードは、idが0より大きい整数であること、nameが1文字以上100文字以下の文字列であること、emailが文字列またはNoneであることを確認します。これらの条件のいずれかが満たされない場合、Pydanticはエラーを発生させます。

このように、Pydanticと型ヒントを使用すると、データの形式チェックと値チェックを簡単に行うことができます。次のセクションでは、これらの概念をさらに詳しく説明します。

FastAPIにおけるリクエスト例の宣言

FastAPIでは、Pydanticのモデルを使用してリクエストボディのスキーマを宣言することができます。これにより、リクエストデータのバリデーション、シリアライゼーション、ドキュメンテーションが自動的に行われます。

以下に、FastAPIとPydanticを使用してリクエストボディのスキーマを宣言する例を示します。

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    email: str

app = FastAPI()

@app.post("/users/")
async def create_user(user: User):
    return {"id": user.id, "name": user.name, "email": user.email}

この例では、Userモデルを使用して/users/エンドポイントのPOSTリクエストのボディスキーマを宣言しています。リクエストボディは、id（整数）、name（文字列）、email（文字列）の3つのフィールドを持つJSONオブジェクトであることが期待されます。

FastAPIは、リクエストが受信されると、Pydanticのモデルを使用してリクエストボディのデータをバリデーションします。データがモデルのスキーマに一致しない場合、FastAPIは詳細なエラーメッセージを含む400 Bad Requestレスポンスを自動的に返します。

このように、FastAPIとPydanticを使用すると、リクエストのスキーマ宣言とデータバリデーションを簡単に行うことができます。次のセクションでは、これらの概念をさらに詳しく説明します。