FastAPIの基本的な書き方と実践ガイド

投稿者: tanadog 投稿日:

FastAPIとは

FastAPIは、Pythonの高速な（高性能）、Webフレームワークで、非常に直感的で簡単に使用でき、標準に準拠しています。FastAPIは、Python 3.6以降の型ヒントを基にした、モダンで、高速（高性能）な、Webフレームワークです。

FastAPIは、Starletteのパフォーマンスを継承し、Pydanticのデータバリデーションを活用しています。これにより、APIの開発が容易になり、コードのエラーが少なくなります。

FastAPIの主な特徴は次のとおりです：

  • 高速: NodeJSやGoと同等の非常に高いパフォーマンス（StarletteとPydanticのおかげ）
  • 高速なコーディング: 開発者の生産性を約2倍から3倍に向上させます。開発時間を大幅に短縮し、バグを大幅に減らします。
  • 少ないバグ: 開発者のエラーを減らします。開発者が間違いを犯す余地が少なくなります。
  • 直感的: 素晴らしいエディタのサポート。すべての場所で自動補完。少ない時間でコードをデバッグします。
  • 簡単: 高度に直感的で簡単に使用できる設計。ドキュメンテーションを読む時間を大幅に短縮します。
  • 短い: コードの重複を最小限に抑えます。各パラメータの複数の機能。少ないバグ。
  • 堅牢: コードの準備が整っています。プロダクションでの使用を目指して設計されています。
  • スタンダードベース: APIの定義にOpenAPI（以前はSwagger）とJSON Schemaを使用。
  • 自動的なJSON：モデルとリクエストの読み取り、変換、ドキュメンテーション。

これらの特性により、FastAPIは現代のWebアプリケーションとマイクロサービスの開発に非常に適しています。

FastAPIのインストール方法

FastAPIをインストールするには、Pythonがインストールされていることを確認してください。Python 3.6以降が必要です。

FastAPIをインストールするための基本的な手順は次のとおりです：

  1. まず、Pythonのパッケージ管理ツールであるpipを使用してFastAPIをインストールします。以下のコマンドを実行します：
pip install fastapi
  1. 次に、ASGIサーバーをインストールします。ここでは、Uvicornを使用します。以下のコマンドを実行します：
pip install uvicorn

これで、FastAPIとUvicornがインストールされ、FastAPIを使用してWebアプリケーションを開発する準備が整いました。

FastAPIを使用するときは、常に最新バージョンを使用することをお勧めします。これにより、最新の機能とセキュリティ更新を利用できます。FastAPIの最新バージョンをインストールするには、以下のコマンドを使用します：

pip install fastapi --upgrade

これらの手順に従ってFastAPIをインストールすれば、Pythonで高速で効率的なWebアプリケーションを開発することができます。次のステップは、FastAPIを使用して最初のWebアプリケーションを作成することです。それについては、次のセクションで説明します。お楽しみに！

最初のFastAPIアプリケーションの作成

FastAPIを使用して最初のWebアプリケーションを作成するには、以下の手順を実行します：

  1. まず、新しいPythonファイルを作成します。ここでは、main.pyという名前のファイルを作成します。

  2. 次に、FastAPIをインポートし、FastAPIのインスタンスを作成します。これがあなたのアプリケーションになります。

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()
  1. 次に、ルート（”/”）に対する操作を定義します。ここでは、HTTP GET操作を定義します。これは、Webブラウザからアクセスするときのデフォルトの操作です。
@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}

これで、最初のFastAPIアプリケーションが完成しました！このアプリケーションは、ルートURL（”/”）にアクセスすると、{“Hello”: “World”}というJSONレスポンスを返します。

  1. 最後に、アプリケーションを実行します。以下のコマンドを使用します：
uvicorn main:app --reload

これで、FastAPIアプリケーションがローカルホストの8000ポートで実行されます。ブラウザで http://localhost:8000 にアクセスすると、あなたのFastAPIアプリケーションを見ることができます。

以上が、FastAPIを使用して最初のWebアプリケーションを作成する基本的な手順です。次のセクションでは、FastAPIでのルーティングについて詳しく説明します。お楽しみに！

FastAPIでのルーティング

FastAPIでは、ルーティングは非常に直感的で簡単に設定できます。ルーティングとは、特定のエンドポイント（URL）に対するHTTPリクエストを適切なビュー関数にマッピングすることを指します。

FastAPIアプリケーションでルーティングを設定する基本的な手順は次のとおりです：

  1. FastAPIインスタンスを作成します：
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()
  1. 次に、デコレータを使用してエンドポイントを定義します。デコレータは、特定のパスに対する特定のHTTPメソッド（GET、POST、PUT、DELETEなど）を指定します：
@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int):
    return {"item_id": item_id}

上記の例では、/items/{item_id}というパスに対するGETリクエストを定義しています。{item_id}はパスパラメータを表し、URLの一部として送信されます。

  1. パスパラメータは、関数の引数として直接取得できます。上記の例では、item_idは関数read_itemの引数として取得されます。

  2. 関数の本体では、リクエストに対するレスポンスを定義します。このレスポンスは、JSONとしてクライアントに送信されます。

以上が、FastAPIでの基本的なルーティングの設定方法です。FastAPIでは、これ以外にもクエリパラメータ、リクエストボディ、ヘッダーなど、様々な種類のパラメータを簡単に扱うことができます。それについては、次のセクションで詳しく説明します。お楽しみに！

FastAPIでのリクエストとレスポンス

FastAPIでは、リクエストとレスポンスの処理が非常に簡単に行えます。以下に、基本的なリクエストとレスポンスの作成方法を示します。

リクエスト

FastAPIでは、リクエストは関数の引数として直接取得できます。これには、パスパラメータ、クエリパラメータ、リクエストボディなどが含まれます。

例えば、以下のようにパスパラメータを取得することができます：

@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int):
    return {"item_id": item_id}

また、以下のようにクエリパラメータを取得することもできます：

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/items/")
def read_items(skip: int = 0, limit: int = 10):
    return {"skip": skip, "limit": limit}

さらに、以下のようにリクエストボディを取得することもできます：

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str = None
    price: float
    tax: float = None

app = FastAPI()

@app.post("/items/")
def create_item(item: Item):
    return item

レスポンス

FastAPIでは、レスポンスは関数の戻り値として直接定義できます。戻り値は自動的にJSONに変換され、クライアントに送信されます。

例えば、以下のようにレスポンスを定義することができます：

@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int):
    return {"item_id": item_id}

また、FastAPIでは、レスポンスモデルを定義して、レスポンスの形状を制御することもできます。これにより、ドキュメンテーションが自動的に生成され、エディタのサポートが向上します。

以上が、FastAPIでのリクエストとレスポンスの基本的な作成方法です。次のセクションでは、FastAPIでのデータバリデーションについて詳しく説明します。お楽しみに！

FastAPIでのデータバリデーション

FastAPIは、Pydanticを使用してデータバリデーションを行います。Pydanticは、Pythonの型ヒントを使用してデータバリデーションを行う強力なツールです。

FastAPIでデータバリデーションを行う基本的な手順は次のとおりです：

  1. まず、PydanticのBaseModelを継承したクラスを作成します。このクラスでは、各フィールドの型を定義します：
from pydantic import BaseModel

class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str = None
    price: float
    tax: float = None

上記の例では、Itemクラスにはname（必須）、description（オプション）、price（必須）、tax（オプション）の4つのフィールドがあります。

  1. 次に、このクラスを使用してリクエストボディをバリデーションします：
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

@app.post("/items/")
def create_item(item: Item):
    return item

上記の例では、create_item関数の引数itemはItem型で、FastAPIは自動的にリクエストボディをこの型に変換し、バリデーションを行います。

  1. バリデーションエラーが発生した場合、FastAPIは自動的にHTTP 422レスポンスを生成し、詳細なエラー情報を含めます。

以上が、FastAPIでのデータバリデーションの基本的な手順です。これにより、APIの安全性と信頼性を確保することができます。次のセクションでは、FastAPIでのエラーハンドリングについて詳しく説明します。お楽しみに！

FastAPIでのエラーハンドリング

FastAPIでは、エラーハンドリングは非常に簡単に行うことができます。エラーハンドリングとは、プログラムが予期しない状況に遭遇したときに適切に対応することを指します。

FastAPIでエラーハンドリングを行う基本的な手順は次のとおりです：

  1. まず、HTTPExceptionをインポートします：
from fastapi import FastAPI, HTTPException
  1. 次に、エラーを発生させる条件を定義します。条件が満たされた場合、HTTPExceptionを発生させます：
@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: str):
    if item_id not in items:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Item not found")
    return items[item_id]

上記の例では、item_idがitemsに存在しない場合、ステータスコード404（Not Found）とエラーメッセージ”Item not found”を持つHTTPExceptionが発生します。

  1. HTTPExceptionは、FastAPIによって自動的に捕捉され、適切なHTTPレスポンスが生成されます。このレスポンスには、ステータスコードとエラーメッセージが含まれます。

以上が、FastAPIでのエラーハンドリングの基本的な手順です。これにより、APIは予期しない状況に遭遇したときでも適切に対応することができます。次のセクションでは、FastAPIでのテストの書き方について詳しく説明します。お楽しみに！

FastAPIでのテストの書き方

FastAPIでは、pytestとTestClientを使用してAPIのテストを行うことができます。以下に、基本的なテストの作成方法を示します。

  1. まず、FastAPIアプリケーションを作成します：
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}
  1. 次に、TestClientを使用してテストを作成します：
from fastapi.testclient import TestClient

client = TestClient(app)

def test_read_root():
    response = client.get("/")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {"Hello": "World"}

上記の例では、test_read_root関数がテストケースとなります。この関数では、client.get("/")を使用してGETリクエストを送信し、レスポンスのステータスコードとJSONボディを検証しています。

  1. 最後に、pytestを使用してテストを実行します：
pytest

これで、FastAPIアプリケーションのテストが実行されます。テストが成功すれば、すべてのAPIエンドポイントが期待通りに動作していることが確認できます。

以上が、FastAPIでのテストの基本的な書き方です。これにより、APIの品質を確保し、予期しないエラーや問題を早期に発見することができます。次のセクションでは、FastAPIでのデプロイについて詳しく説明します。お楽しみに！

FastAPIでのデプロイ

FastAPIアプリケーションをデプロイするには、以下の手順を実行します：

  1. まず、FastAPIアプリケーションを作成します：
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}
  1. 次に、ASGIサーバーを使用してアプリケーションを実行します。ここでは、Uvicornを使用します：
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 80

上記のコマンドは、FastAPIアプリケーションをホストの0.0.0.0（すべてのIPアドレス）とポート80（HTTPのデフォルトポート）で実行します。

  1. 最後に、アプリケーションをインターネットに公開します。これには、クラウドサービスプロバイダ（AWS、Google Cloud、Azureなど）を使用するか、自分でサーバーを設定することができます。

以上が、FastAPIでのデプロイの基本的な手順です。これにより、FastAPIアプリケーションをインターネット上で公開し、世界中のユーザーにサービスを提供することができます。次のセクションでは、FastAPIでの最適化について詳しく説明します。お楽しみに！

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