FastAPIとStreamingResponseの概要
FastAPIは、Pythonで書かれたモダンで高速（高性能）なWebフレームワークで、非常に直感的で簡単に使用でき、標準のPython型ヒントを使用してパラメータを定義します。これにより、エディタのサポート（補完、型チェックなど）が大幅に向上し、直感的なコーディング体験が得られます。
FastAPIは、Starlette（Web部分）とPydantic（データ部分）に基づいています。これにより、FastAPIはStarletteの全機能を継承しています。その一つがStreamingResponseです。
StreamingResponseは、FastAPIが提供するレスポンス型の一つで、大きなデータを効率的に送信するためのものです。通常のレスポンスでは、全てのデータを一度に送信しますが、StreamingResponseではデータを小さな「チャンク」に分割して順次送信します。これにより、大きなファイルを扱う際のメモリ使用量を抑えることができます。
StreamingResponseは、動画や音声のストリーミング、大きなファイルのダウンロード、サーバーからクライアントへの長期間にわたるデータのプッシュなど、様々な用途で利用できます。
以上がFastAPIとStreamingResponseの概要です。次のセクションでは、StreamingResponseの基本的な使用方法について詳しく説明します。お楽しみに！
StreamingResponseの基本的な使用方法
FastAPIのStreamingResponseを使用する基本的な方法は以下の通りです。
まず、FastAPIとStreamingResponseをインポートします。
from fastapi import FastAPI, StreamingResponse
次に、FastAPIのインスタンスを作成します。
app = FastAPI()
そして、StreamingResponseを使用するルートを作成します。この例では、/streamというエンドポイントを作成し、そこでテキストファイルをストリームとして送信します。
@app.get("/stream")
def stream_file():
file_like = open("large-file.txt", mode="rb")
return StreamingResponse(file_like)
このコードでは、open関数を使用してファイルをバイナリモード（"rb"）で開きます。そして、そのファイルオブジェクトをStreamingResponseの引数として渡します。
これにより、FastAPIはこのファイルをストリームとしてクライアントに送信します。つまり、ファイル全体を一度にメモリに読み込むのではなく、小さな「チャンク」を順次読み込み、それをクライアントに送信します。これにより、大きなファイルでもメモリ使用量を抑えることができます。
以上がFastAPIのStreamingResponseの基本的な使用方法です。次のセクションでは、大きなファイルの扱い方について詳しく説明します。お楽しみに！
大きなファイルの扱い方
FastAPIのStreamingResponseは大きなファイルを効率的に扱うための強力なツールです。以下に、大きなファイルを扱う際の基本的な手順を示します。
まず、大きなファイルを開くためにPythonのopen関数を使用します。このとき、ファイルはバイナリモード（"rb"）で開く必要があります。
file_like = open("large-file.txt", mode="rb")
次に、このファイルオブジェクトをStreamingResponseの引数として渡します。
response = StreamingResponse(file_like)
これで、FastAPIはこのファイルをストリームとしてクライアントに送信します。ファイル全体を一度にメモリに読み込むのではなく、小さな「チャンク」を順次読み込み、それをクライアントに送信します。これにより、大きなファイルでもメモリ使用量を抑えることができます。
ただし、注意点が一つあります。それは、StreamingResponseがファイルを自動的に閉じてくれないということです。したがって、ファイルを適切に閉じるためには、withステートメントを使用することをお勧めします。
with open("large-file.txt", mode="rb") as file_like:
response = StreamingResponse(file_like)
このようにすることで、withステートメントが終了した時点でファイルが自動的に閉じられます。これにより、リソースのリークを防ぐことができます。
以上がFastAPIのStreamingResponseを使って大きなファイルを扱う方法です。次のセクションでは、StreamingResponseでのファイル名のカスタマイズについて詳しく説明します。お楽しみに！
StreamingResponseでのファイル名のカスタマイズ
FastAPIのStreamingResponseを使用してファイルを送信する際、デフォルトではブラウザはURLの最後の部分をファイル名として使用します。しかし、これは必ずしも望ましい結果をもたらさない場合があります。例えば、動的に生成された内容を送信する場合や、URLがファイルの内容を正確に反映していない場合などです。
幸いなことに、FastAPIのStreamingResponseでは、headersパラメータを使用してHTTPヘッダーをカスタマイズすることができます。これにより、Content-Dispositionヘッダーを設定して、ブラウザに対して使用するファイル名を指示することができます。
以下に、ファイル名をカスタマイズする方法を示します。
from fastapi import FastAPI, StreamingResponse
app = FastAPI()
@app.get("/stream")
def stream_file():
file_like = open("large-file.txt", mode="rb")
response = StreamingResponse(file_like)
response.headers["Content-Disposition"] = "attachment; filename=custom-file-name.txt"
return response
このコードでは、Content-Dispositionヘッダーをattachment; filename=custom-file-name.txtに設定しています。これにより、ブラウザはダウンロードするファイルの名前をcustom-file-name.txtとします。
以上がFastAPIのStreamingResponseでのファイル名のカスタマイズ方法です。次のセクションでは、実践的な使用例とその解説について詳しく説明します。お楽しみに！
実践的な使用例とその解説
FastAPIのStreamingResponseを使って、大きなCSVファイルを生成し、それをクライアントにストリームとして送信する例を考えてみましょう。
from fastapi import FastAPI, StreamingResponse
import csv
import io
app = FastAPI()
@app.get("/stream")
async def stream_csv():
# メモリ上にCSVファイルを作成
output = io.StringIO()
writer = csv.writer(output)
writer.writerow(["header1", "header2", "header3"])
for i in range(10000): # 10,000行のデータを生成
writer.writerow([f"data{i}1", f"data{i}2", f"data{i}3"])
output.seek(0) # ストリームの位置を先頭に戻す
# StringIOオブジェクトをStreamingResponseとして返す
return StreamingResponse(iter(output.readline, ""), media_type="text/csv")
このコードでは、まずio.StringIOを使用してメモリ上にCSVファイルを作成しています。そして、csv.writerを使用してそのファイルにデータを書き込んでいます。
その後、output.readlineをiter関数の第一引数に、空文字列（""）を第二引数に渡しています。これにより、output.readlineが空文字列を返す（つまり、ファイルの終わりに達する）まで、行を一つずつ読み出すイテレータが作成されます。
最後に、このイテレータをStreamingResponseの引数として渡し、media_typeを"text/csv"に設定しています。これにより、FastAPIはこのCSVデータをストリームとしてクライアントに送信します。
このように、FastAPIのStreamingResponseを使用すれば、大きなデータを効率的に扱い、クライアントにスムーズに送信することができます。また、StreamingResponseは非常に柔軟性が高く、様々な用途に応用することが可能です。ぜひ、自分のプロジェクトで活用してみてください！