FastAPIとは
FastAPIは、Pythonのモダンで高速（高性能）、Webフレームワークで、APIの構築に最適です。FastAPIは、Python 3.6以降の型ヒントを使用してAPIパラメータの型を宣言します。これにより、エディタのサポート（補完、型チェックなど）が強化され、明確なエラーメッセージ、リクエストとレスポンスの自動シリアライゼーション、自動ドキュメンテーションなどが可能になります。
FastAPIはStarlette（Web部分）とPydantic（データ部分）に基づいています。これらの特性により、FastAPIは非常に高速であり、NodeJSやGoと同等の性能を持つと言われています。
FastAPIは、開発者がバグを少なくし、直感的に使用でき、簡単に拡張できるように設計されています。ドキュメンテーションは自動生成され、テストは簡単に書くことができます。これら全ての特性により、FastAPIはPythonでのWeb開発を効率的で楽しいものにしています。
FastAPIの構造
FastAPIは、モジュラーで軽量な設計を採用しています。主な構成要素は以下の通りです：
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アプリケーション: FastAPIアプリケーションは、ルーティング、ミドルウェア、依存関係管理などの主要な機能を提供します。
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ルーティング: FastAPIでは、Pythonのデコレータを使用してルート（エンドポイント）を定義します。これにより、URLパス、HTTPメソッド、パスパラメータ、クエリパラメータなどを簡単に管理できます。
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依存関係管理: FastAPIは、依存性注入システムを提供します。これにより、再利用可能なコンポーネントを作成し、テストと開発を容易にします。
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ミドルウェア: FastAPIは、Starletteのミドルウェアをサポートしています。これにより、リクエストとレスポンスの前後でコードを実行することができます。
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データモデル: FastAPIは、Pydanticを使用してデータモデルを定義します。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を自動化できます。
これらの要素は、FastAPIアプリケーションの構造を形成し、その強力な機能を提供します。これらの要素を理解することで、FastAPIを最大限に活用することができます。次のセクションでは、ビジネスロジックをどこに配置するかについて詳しく説明します。
ビジネスロジックの配置
FastAPIでは、ビジネスロジックは通常、依存関係（サービス、リポジトリなど）として定義され、ルート（エンドポイント）から呼び出されます。これにより、ビジネスロジックは再利用可能でテスト可能になり、アプリケーションの構造が明確になります。
以下に、FastAPIでビジネスロジックを配置する一般的なパターンを示します：
from fastapi import FastAPI, Depends
from .services import SomeService
app = FastAPI()
@app.get("/items/")
async def read_items(some_service: SomeService = Depends()):
items = some_service.get_items()
return items
上記の例では、SomeServiceはビジネスロジックを含むサービスクラスです。このサービスは、Depends()を使用して依存関係として注入され、ルート関数から直接呼び出されます。
このパターンを使用すると、ビジネスロジックはアプリケーションの他の部分から分離され、コードの再利用性とテスト性が向上します。また、ビジネスロジックの変更がルートや他の部分に影響を与えることなく、独立して行うことができます。
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。この部分では、ビジネスロジックがどのようにエンドポイントに統合されるかについて詳しく説明します。この知識を持つことで、FastAPIを使用した効率的なWeb開発が可能になります。
FastAPI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行うことができます。ルーティングは、特定のURLパスとHTTPメソッドがアプリケーションの特定の関数にマッピングされる方法を定義します。
以下に、FastAPIでの基本的なルーティングの例を示します：
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/items/")
async def read_items():
return [{"name": "item1", "value": "10"}, {"name": "item2", "value": "20"}]
上記の例では、@app.get("/items/")デコレータは、GETリクエストを/items/URLにマッピングし、そのリクエストが来たときにread_items関数を呼び出します。
FastAPIでは、ルート関数のパラメータを使用して、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を簡単に定義できます。これにより、APIのエンドポイントが必要とする入力を明確に定義し、自動的に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を行うことができます。
次のセクションでは、FastAPIでのデータ操作について詳しく説明します。この部分では、ビジネスロジックとルーティングがどのように連携して動作するかについて詳しく説明します。この知識を持つことで、FastAPIを使用した効率的なWeb開発が可能になります。
FastAPIでのデータ操作
FastAPIでは、データ操作は主にPydanticモデルと依存関係を通じて行われます。以下に、基本的なデータ操作の例を示します：
from fastapi import FastAPI, Depends
from pydantic import BaseModel
from .services import ItemService
class Item(BaseModel):
name: str
value: int
app = FastAPI()
@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item, item_service: ItemService = Depends()):
created_item = item_service.create_item(item)
return created_item
上記の例では、ItemクラスはPydanticモデルで、リクエストボディのデータ構造を定義します。create_item関数はPOSTリクエストを/items/URLにマッピングし、リクエストボディからItemインスタンスを自動的に作成します。
ItemServiceはビジネスロジックを含むサービスクラスで、依存関係として注入されます。このサービスは、データの作成、取得、更新、削除などの操作を行います。
このように、FastAPIとPydanticを使用すると、データ操作を簡単に行い、コードの再利用性とテスト性を向上させることができます。また、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化され、開発プロセスが効率化されます。これらの特性により、FastAPIはPythonでのWeb開発を効率的で楽しいものにしています。