FastAPIでモデルを使わずにリクエストボディを扱う方法

FastAPIとリクエストボディの基本

FastAPIは、Pythonで高速（高性能）、WebベースのAPIを構築するためのモダンで高速（高性能）なWebフレームワークです。FastAPIは、Python 3.6以降の型ヒントを使用してAPIパラメータを宣言します。

リクエストボディは、クライアント（ユーザー）がサーバーに送信するデータの一部で、通常はPOSTリクエストで使用されます。これは、ユーザーがフォームを送信したり、JSONデータを送信したりするときに使用されます。

FastAPIでは、リクエストボディは通常、Pydanticモデルを使用して宣言されます。これにより、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を使用してリクエストボディを宣言する基本的な例を示します。

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

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

@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
    item_dict = item.dict()
    if item.tax:
        price_with_tax = item.price + item.tax
        item_dict.update({"price_with_tax": price_with_tax})
    return item_dict

この例では、Itemという名前のPydanticモデルを作成し、その属性（name、description、price、tax）を定義しています。そして、/items/エンドポイントでPOSTリクエストを受け付け、リクエストボディをItem型として受け取ります。

しかし、すべての場合にPydanticモデルを使用するわけではありません。次のセクションでは、モデルを使わずにリクエストボディを扱う方法について説明します。

Pydanticモデルを使ったリクエストボディの扱い

FastAPIでは、リクエストボディは通常、Pydanticモデルを使用して宣言されます。Pydanticモデルは、Pythonの型ヒントを使用してデータ構造を定義する強力なツールです。これにより、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モデルを使用してリクエストボディを宣言する基本的な例を示します。

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

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

@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
    item_dict = item.dict()
    if item.tax:
        price_with_tax = item.price + item.tax
        item_dict.update({"price_with_tax": price_with_tax})
    return item_dict

この例では、Itemという名前のPydanticモデルを作成し、その属性（name、description、price、tax）を定義しています。そして、/items/エンドポイントでPOSTリクエストを受け付け、リクエストボディをItem型として受け取ります。

Pydanticモデルを使用すると、FastAPIは自動的に以下のことを行います。

• リクエストボディのJSONデータをPythonデータ型に変換します。
• データのバリデーションを行い、データが無効な場合は明確なエラーメッセージを返します。
• データのシリアライゼーションとデシリアライゼーションを行います。
• OpenAPIスキーマ（そして自動生成されるAPIドキュメンテーション）にモデルの情報を含めます。

しかし、すべての場合にPydanticモデルを使用するわけではありません。次のセクションでは、モデルを使わずにリクエストボディを扱う方法について説明します。

モデルを使わないリクエストボディの読み取り

FastAPIでは、Pydanticモデルを使用せずにリクエストボディを読み取る方法もあります。これは、リクエストボディの構造が固定されていない場合や、動的なデータを扱う必要がある場合に便利です。

FastAPIのRequestオブジェクトを直接使用してリクエストボディを読み取ることができます。以下に例を示します。

from fastapi import FastAPI, Request
from typing import Optional

app = FastAPI()

@app.post("/items/")
async def create_item(request: Request):
    data = await request.json()
    name = data.get("name")
    description = data.get("description")
    price = data.get("price")
    tax = data.get("tax")
    if tax is not None:
        price_with_tax = price + tax
    else:
        price_with_tax = price
    return {"name": name, "description": description, "price": price, "price_with_tax": price_with_tax}

この例では、Requestオブジェクトを直接使用してリクエストボディを読み取り、json()メソッドを使用してJSONデータをPythonの辞書に変換しています。その後、get()メソッドを使用して各フィールドの値を取得しています。

ただし、このアプローチにはいくつかの欠点があります。Pydanticモデルを使用しないため、FastAPIは自動的なデータバリデーション、シリアライゼーション、ドキュメンテーションを提供できません。また、型ヒントを使用していないため、エディタの自動補完や型チェックの恩恵を受けることができません。

次のセクションでは、FastAPIのBodyパラメータを使用した別のアプローチについて説明します。

FastAPIのRequestオブジェクトを使ったアプローチ

FastAPIのRequestオブジェクトを使用すると、Pydanticモデルを使用せずにリクエストボディを読み取ることができます。これは、リクエストボディの構造が固定されていない場合や、動的なデータを扱う必要がある場合に便利です。

以下に、FastAPIのRequestオブジェクトを使用してリクエストボディを読み取る基本的な例を示します。

from fastapi import FastAPI, Request

app = FastAPI()

@app.post("/items/")
async def create_item(request: Request):
    data = await request.json()
    return data

この例では、Requestオブジェクトを直接使用してリクエストボディを読み取り、json()メソッドを使用してJSONデータをPythonの辞書に変換しています。

ただし、このアプローチにはいくつかの欠点があります。Pydanticモデルを使用しないため、FastAPIは自動的なデータバリデーション、シリアライゼーション、ドキュメンテーションを提供できません。また、型ヒントを使用していないため、エディタの自動補完や型チェックの恩恵を受けることができません。

次のセクションでは、FastAPIのBodyパラメータを使用した別のアプローチについて説明します。このアプローチでは、Pydanticモデルを使用せずにリクエストボディを読み取ることができますが、一部のデータバリデーションとドキュメンテーションの機能を保持することができます。このアプローチの詳細については、次のセクションをご覧ください。

FastAPIのBodyを使ったアプローチ

FastAPIのBodyパラメータを使用すると、Pydanticモデルを使用せずにリクエストボディを読み取ることができます。これは、リクエストボディの構造が固定されていない場合や、動的なデータを扱う必要がある場合に便利です。

以下に、FastAPIのBodyパラメータを使用してリクエストボディを読み取る基本的な例を示します。

from fastapi import FastAPI, Body

app = FastAPI()

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

この例では、Bodyパラメータを使用してリクエストボディを読み取ります。Body(...)は、リクエストボディが必須であることを示します。

Bodyパラメータを使用すると、FastAPIは自動的に以下のことを行います。

• リクエストボディのJSONデータをPythonデータ型に変換します。
• データのバリデーションを行い、データが無効な場合は明確なエラーメッセージを返します。
• データのシリアライゼーションとデシリアライゼーションを行います。
• OpenAPIスキーマ（そして自動生成されるAPIドキュメンテーション）にモデルの情報を含めます。

ただし、Bodyパラメータを使用すると、Pydanticモデルのような強力な型ヒントやデータ構造の定義は利用できません。そのため、このアプローチは、リクエストボディの構造が固定されていない場合や、動的なデータを扱う必要がある場合に最適です。

次のセクションでは、これらのアプローチを比較し、それぞれのベストプラクティスについて説明します。この情報を元に、FastAPIを使用したAPI開発において最適なアプローチを選択することができます。このアプローチの詳細については、次のセクションをご覧ください。

各アプローチの比較とベストプラクティス

FastAPIでリクエストボディを扱うための3つの主要なアプローチ、すなわちPydanticモデル、Requestオブジェクト、Bodyパラメータを使用したアプローチには、それぞれ利点と欠点があります。

Pydanticモデル

• 利点: データバリデーション、シリアライゼーション、ドキュメンテーションが自動化され、コードの可読性と保守性が向上します。また、型ヒントを使用することで、エディタの自動補完や型チェックの恩恵を受けることができます。
• 欠点: リクエストボディの構造が固定されている必要があります。動的なデータ構造を扱うことは難しいです。

Requestオブジェクト

• 利点: リクエストボディの構造が固定されていない場合や、動的なデータを扱う必要がある場合に便利です。
• 欠点: データバリデーション、シリアライゼーション、ドキュメンテーションが自動化されません。また、型ヒントを使用していないため、エディタの自動補完や型チェックの恩恵を受けることができません。

Bodyパラメータ

• 利点: リクエストボディの構造が固定されていない場合や、動的なデータを扱う必要がある場合に便利です。また、一部のデータバリデーションとドキュメンテーションの機能を保持することができます。
• 欠点: Pydanticモデルのような強力な型ヒントやデータ構造の定義は利用できません。

これらのアプローチを選択する際のベストプラクティスは、以下の通りです。

• リクエストボディの構造が固定されていて、強力な型ヒントやデータバリデーションが必要な場合は、Pydanticモデルを使用します。
• リクエストボディの構造が固定されていない場合や、動的なデータを扱う必要がある場合は、RequestオブジェクトまたはBodyパラメータを使用します。
• データバリデーションとドキュメンテーションの一部の機能を保持したい場合は、Bodyパラメータを使用します。

これらの情報を元に、FastAPIを使用したAPI開発において最適なアプローチを選択することができます。各アプローチの詳細については、前述のセクションをご覧ください。この情報が、FastAPIでリクエストボディを扱うための理解とスキルの向上に役立つことを願っています。それでは、Happy coding! 🚀