FastAPIとは
FastAPIは、Pythonの非常に高速（高性能）、使いやすい、モダンな、高速（クイック）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と同等の非常に高速なパフォーマンス（StarletteとPydanticのおかげです）。
- 高速な作成: 約2〜3倍の開発速度。開発者の時間は、リソースやインフラよりもはるかに貴重です。そのため、開発速度を向上させることは非常に重要です。
- 少ないバグ: 開発者が自分で（人間の）エラーを少なくするのを助けます。これにより、約40％の開発時間が節約されます。
- 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。少ない時間でより多くのことを達成します。
- 簡単: 設計が使いやすく、簡単に理解できるように設計されています。ドキュメンテーションを読む時間を最小限に抑えます。
- 短い: コードの重複を最小限に抑えます。各パラメータ宣言は一度だけ行われます。そのため、バグが少なくなります。
- 堅牢: プロダクションでの使用に適しています。自動対話式ドキュメンテーションを持っています。
- 基準に基づいています: OpenAPI（以前はSwagger）とJSONスキーマに完全に準拠しています。
- Pythonic: デコレータを使用した非常に直感的で簡単な、しかし強力な（Pythonic）設計。
FastAPIは、APIの開発を容易にし、バグを減らし、直感的に操作できるように設計されています。これは、PythonのWeb開発の新たな標準を確立し、高速なAPIの開発を可能にするための強力なツールです。それでは、FastAPIを使って素晴らしいWebアプリケーションを作成しましょう！
リクエストボディの基本的な取り扱い
FastAPIを使用すると、リクエストボディの取り扱いが非常に簡単になります。リクエストボディは、クライアント（通常はWebブラウザ）からサーバーへのHTTPリクエストに含まれるデータのことを指します。これは通常、POSTやPUTリクエストで使用され、データをサーバーに送信します。
FastAPIでは、Pythonの型ヒントを使用してリクエストボディを宣言することができます。これにより、FastAPIは自動的にリクエストを解析し、適切なデータ型に変換し、データのバリデーションを行い、エラーを自動的に返すことができます。
以下に、FastAPIを使用してリクエストボディを取り扱う基本的な方法を示します。
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モデルを作成しています。このモデルは、リクエストボディの形状を定義します。そして、create_item関数では、このItemモデルをパラメータとして受け取ります。FastAPIは、送信されたリクエストボディをこのItemモデルに自動的に変換します。
このように、FastAPIを使用すると、リクエストボディの取り扱いが非常に簡単になります。また、自動的なデータバリデーションやエラーハンドリング、自動的なAPIドキュメンテーション生成など、多くの機能が提供されます。これにより、開発者はデータの取り扱いに集中することができ、より重要なビジネスロジックの開発に時間を費やすことができます。それでは、次のセクションで、JSON文字列としてのリクエストボディの取り扱いについて詳しく見ていきましょう。それでは、次のセクションで、JSON文字列としてのリクエストボディの取り扱いについて詳しく見ていきましょう。
JSON文字列としてのリクエストボディの取り扱い
FastAPIを使用すると、リクエストボディをJSON文字列として簡単に取り扱うことができます。これは、リクエストボディがJSON形式で送信され、その内容が文字列として解釈されるべき場合に特に便利です。
以下に、FastAPIを使用してリクエストボディをJSON文字列として取り扱う基本的な方法を示します。
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from typing import Any, Dict
app = FastAPI()
class Item(BaseModel):
json_body: Dict[str, Any]
@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
json_string = str(item.json_body)
return {"json_string": json_string}
この例では、Itemという名前のPydanticモデルを作成しています。このモデルは、リクエストボディの形状を定義します。そして、create_item関数では、このItemモデルをパラメータとして受け取ります。FastAPIは、送信されたリクエストボディをこのItemモデルに自動的に変換します。
このように、FastAPIを使用すると、リクエストボディをJSON文字列として簡単に取り扱うことができます。また、自動的なデータバリデーションやエラーハンドリング、自動的なAPIドキュメンテーション生成など、多くの機能が提供されます。これにより、開発者はデータの取り扱いに集中することができ、より重要なビジネスロジックの開発に時間を費やすことができます。それでは、次のセクションで、Pydanticを使用したリクエストボディのバリデーションについて詳しく見ていきましょう。それでは、次のセクションで、Pydanticを使用したリクエストボディのバリデーションについて詳しく見ていきましょう。
Pydanticを使用したリクエストボディのバリデーション
FastAPIは、Pydanticという強力なデータバリデーションライブラリを使用しています。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。これにより、データの形状と型を強制し、データが期待通りの形式であることを保証します。
以下に、FastAPIとPydanticを使用してリクエストボディのバリデーションを行う基本的な方法を示します。
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Optional
app = FastAPI()
class Item(BaseModel):
name: str = Field(..., min_length=1, max_length=50)
description: Optional[str] = Field(None, max_length=100)
price: float = Field(..., gt=0)
tax: Optional[float] = Field(None, gt=0)
@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
return item
この例では、Itemという名前のPydanticモデルを作成しています。このモデルは、リクエストボディの形状を定義します。そして、create_item関数では、このItemモデルをパラメータとして受け取ります。FastAPIは、送信されたリクエストボディをこのItemモデルに自動的に変換します。
PydanticのField関数を使用すると、各フィールドのバリデーションルールを追加できます。たとえば、nameフィールドは1文字以上50文字以下である必要があり、priceとtaxは0より大きい必要があります。
このように、FastAPIとPydanticを使用すると、リクエストボディのバリデーションを簡単に行うことができます。また、自動的なデータバリデーションやエラーハンドリング、自動的なAPIドキュメンテーション生成など、多くの機能が提供されます。これにより、開発者はデータの取り扱いに集中することができ、より重要なビジネスロジックの開発に時間を費やすことができます。それでは、次のセクションで、エラーハンドリングについて詳しく見ていきましょう。それでは、次のセクションで、エラーハンドリングについて詳しく見ていきましょう。
エラーハンドリング
FastAPIを使用すると、エラーハンドリングも非常に簡単になります。エラーハンドリングは、プログラムが予期しない事態やエラーに遭遇したときに、それを適切に処理し、適切なエラーメッセージをユーザーに提供するプロセスを指します。
FastAPIでは、HTTPExceptionを使用してエラーを発生させることができます。これにより、特定のHTTPステータスコードとエラーメッセージをクライアントに返すことができます。
以下に、FastAPIを使用してエラーハンドリングを行う基本的な方法を示します。
from fastapi import FastAPI, HTTPException
app = FastAPI()
@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: str):
items = {"foo": "The Foo Wrestlers"}
if item_id not in items:
raise HTTPException(status_code=404, detail="Item not found")
return {"item": items[item_id]}
この例では、read_item関数では、指定されたitem_idがitemsディクショナリに存在しない場合、HTTPExceptionが発生します。この例外は、HTTPステータスコード404（Not Found）とエラーメッセージ”Item not found”をクライアントに返します。
このように、FastAPIを使用すると、エラーハンドリングを簡単に行うことができます。また、自動的なデータバリデーションやエラーハンドリング、自動的なAPIドキュメンテーション生成など、多くの機能が提供されます。これにより、開発者はデータの取り扱いに集中することができ、より重要なビジネスロジックの開発に時間を費やすことができます。それでは、次のセクションで、実用的な例について詳しく見ていきましょう。それでは、次のセクションで、実用的な例について詳しく見ていきましょう。
実用的な例
FastAPIを使用して、リクエストボディをJSON文字列として取り扱い、Pydanticを使用してバリデーションを行い、エラーハンドリングを行う実用的な例を以下に示します。
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Any, Dict, Optional
app = FastAPI()
class Item(BaseModel):
name: str = Field(..., min_length=1, max_length=50)
description: Optional[str] = Field(None, max_length=100)
price: float = Field(..., gt=0)
tax: Optional[float] = Field(None, gt=0)
json_body: Dict[str, Any]
@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
if item.price <= 0:
raise HTTPException(status_code=400, detail="Price must be greater than zero")
json_string = str(item.json_body)
return {"item": item, "json_string": json_string}
この例では、Itemという名前のPydanticモデルを作成しています。このモデルは、リクエストボディの形状を定義します。そして、create_item関数では、このItemモデルをパラメータとして受け取ります。FastAPIは、送信されたリクエストボディをこのItemモデルに自動的に変換します。
また、create_item関数内で、priceが0以下の場合にはHTTPExceptionを発生させ、400ステータスコードとエラーメッセージを返します。これにより、価格が正しく設定されていない場合に適切なエラーメッセージをクライアントに提供できます。
最後に、リクエストボディをJSON文字列として取り扱い、それをレスポンスとして返します。
このように、FastAPIを使用すると、リクエストボディの取り扱い、バリデーション、エラーハンドリングを一貫して行うことができます。これにより、開発者はデータの取り扱いに集中することができ、より重要なビジネスロジックの開発に時間を費やすことができます。それでは、FastAPIを使って素晴らしいWebアプリケーションを作成しましょう！