FastAPIユーザーズチュートリアル：ステップバイステップガイド

FastAPIとは何か？

FastAPIは、Pythonのモダンで、高速（高性能）、Webフレームワークで、APIの構築に最適化されています。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。

FastAPIの主な特徴は以下の通りです：

高速: 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Pythonフレームワークの中で最も高速なものの一つとなっています。
クイックコーディング: 約2〜3倍の開発速度を提供します。開発者は、バグを減らし、直感的なコードを書くことができます。
少ないバグ: 開発者が新しいバグを導入する可能性を大幅に減らします。システムがどのように動作するべきかを定義することで、エディタとツールがより多くのヘルプを提供できます。
直感的: 優れたエディタのサポートがあります。自動補完が非常に強力であるため、コードの作成とデバッグが容易になります。
簡単: 設計が簡単で、使いやすいです。すべての決定が「開発者の負担を軽減する」ことを目指しています。
短い: コードの重複を最小限に抑えます。各パラメータ宣言が複数の機能を果たします。また、エディタは開発者を支援します。
堅牢: コードの生産準備が整っています。自動対話式ドキュメンテーションが付属しています。
基準に基づいています: FastAPIは（そしてはるかに超えています）公式のPython型ヒントに基づいています。

FastAPIは、これらの特性により、開発者が高品質のAPIを迅速に開発することを可能にします。それは、開発者が必要とするすべての機能を提供し、それでも非常に高速であることを保証します。これらの理由から、FastAPIはPythonのWebフレームワークとして非常に人気があります。それでは、FastAPIの世界に一緒に飛び込んでみましょう！

FastAPIのインストール

FastAPIをインストールするには、Pythonが必要です。Python 3.6以上が推奨されます。Pythonがインストールされていることを確認したら、FastAPIをインストールするために以下の手順を実行します。

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

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。Uvicornは、非常に高速なASGIサーバーで、StarletteとPydanticに基づいています。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ました。これらのツールを使用して、FastAPIアプリケーションを作成し、実行することができます。

FastAPIのインストールは非常に簡単で、数分で完了します。これで、FastAPIの世界への第一歩を踏み出す準備が整いました。それでは、次のステップに進みましょう！

FastAPIでの最初のAPIの作成

FastAPIを使用して最初のAPIを作成するための手順は以下の通りです：

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。

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APIとなります。

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

次に、ルート（”/”）に対する操作を作成します。ここでは、HTTP GET操作を作成します。これは、ウェブブラウザから直接アクセスできる最も一般的な操作です。

@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}

この関数は、クライアントがあなたのAPIのルート（”/”）にHTTP GETリクエストを送信したときに実行されます。

これで、FastAPIアプリケーションの作成が完了しました。次に、アプリケーションを実行します。

uvicorn main:app --reload

これで、あなたのFastAPIアプリケーションは動作しています。ブラウザで http://localhost:8000/ にアクセスすると、{"Hello": "World"} というレスポンスを見ることができます。

以上が、FastAPIを使用して最初のAPIを作成する手順です。FastAPIは、Pythonの型ヒントを使用してパラメータを自動的に検証し、リクエストとレスポンスを自動的にシリアライズ・デシリアライズし、自動的に対話式APIドキュメンテーションを生成します。これらの機能により、FastAPIはPythonでのWeb API開発を効率的に行うことができます。それでは、次のステップに進みましょう！

FastAPIでのルーティング

FastAPIでは、ルーティングは非常に簡単に行うことができます。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では、デコレータを使用してルーティングを行います。以下に例を示します：

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

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

上記の例では、@app.get("/items/{item_id}")というデコレータが使用されています。これは、/items/{item_id}というエンドポイントに対するGETリクエストを、read_itemというビュー関数にマッピングします。{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。

ビュー関数read_itemは、パスパラメータitem_idを引数として受け取ります。FastAPIは、このitem_idを自動的に整数型に変換します（型ヒントintに基づいて）。

FastAPIでは、以下のようなさまざまなHTTPメソッドに対応したルーティングを行うことができます：

@app.get(): GETリクエスト
@app.post(): POSTリクエスト
@app.put(): PUTリクエスト
@app.delete(): DELETEリクエスト
@app.options(): OPTIONSリクエスト
@app.head(): HEADリクエスト
@app.patch(): PATCHリクエスト
@app.trace(): TRACEリクエスト

これらのメソッドを使用して、FastAPIアプリケーションのルーティングを柔軟に制御することができます。それでは、次のステップに進みましょう！

FastAPIでのリクエストとレスポンスの処理

FastAPIでは、リクエストとレスポンスの処理は非常に直感的で効率的に行うことができます。以下に、基本的なリクエストとレスポンスの処理の例を示します：

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

上記の例では、Itemという名前のPydanticモデルを定義しています。このモデルは、リクエストボディの形状を定義します。

create_item関数は、POSTリクエストを受け取り、リクエストボディをItemモデルに変換します。FastAPIは、リクエストボディを自動的にJSONからPydanticモデルに変換します。

関数内部では、itemオブジェクトを辞書に変換し、税金が存在する場合は税込み価格を計算して辞書に追加します。最後に、更新された辞書をレスポンスとして返します。

FastAPIは、レスポンスモデルを自動的にJSONに変換し、適切なHTTPステータスコードとともにクライアントに送信します。

このように、FastAPIを使用すると、リクエストとレスポンスの処理を簡単に行うことができます。それでは、次のステップに進みましょう！

FastAPIでのデータバリデーション

FastAPIは、Pythonの型ヒントとPydanticモデルを使用して、入力データのバリデーションを簡単に行うことができます。以下に例を示します：

from fastapi import FastAPI, Path, Query
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

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

@app.post("/items/{item_id}")
async def create_item(item_id: int = Path(..., title="The ID of the item to get"), item: Item = Query(..., title="The item to create")):
    return {"item_id": item_id, "item": item}

上記の例では、item_idとitemの2つのパラメータがあります。item_idはパスパラメータで、itemはクエリパラメータです。

PathとQueryは、それぞれパスパラメータとクエリパラメータのバリデーションとメタデータを定義するための関数です。...は、そのパラメータが必須であることを示します。

PydanticモデルItemは、リクエストボディの形状とバリデーションを定義します。各フィールドは型ヒントを持ち、任意のフィールドはデフォルト値を持つことができます。

FastAPIは、これらの定義に基づいて、自動的にリクエストパラメータのバリデーションを行います。バリデーションエラーが発生した場合、FastAPIは明確で使いやすいエラーメッセージを自動的に生成します。

このように、FastAPIを使用すると、データバリデーションを簡単に行うことができます。それでは、次のステップに進みましょう！

FastAPIでの認証と認可

FastAPIは、認証と認可を行うための多くのツールと機能を提供しています。以下に、基本的な認証と認可の例を示します：

まず、HTTPBearerという名前のセキュリティスキームを定義します。これは、HTTP Authorizationヘッダーを使用してトークンを送信するためのものです。

from fastapi import Depends, FastAPI, HTTPException, status
from fastapi.security import HTTPBearer, HTTPAuthorizationCredentials
from fastapi.security.oauth2 import OAuth2PasswordBearer

app = FastAPI()

oauth2_scheme = OAuth2PasswordBearer(tokenUrl="token")

@app.get("/items/")
async def read_items(token: str = Depends(oauth2_scheme)):
    return {"token": token}

上記の例では、OAuth2PasswordBearerは、tokenUrlパラメータに指定されたURLにリダイレクトするセキュリティスキームを作成します。このURLは、ユーザーがユーザーネームとパスワードを入力し、トークンを取得するためのものです。

read_items関数は、Dependsを使用してoauth2_schemeを依存関係として持ちます。これにより、FastAPIは、リクエストが適切な認証情報（この場合はトークン）を持っていることを確認します。認証情報がない場合や無効な場合は、適切なHTTPエラーを自動的に返します。

FastAPIは、認証と認可のためのさまざまなセキュリティスキームをサポートしています。これには、OAuth2、JWT、HTTP Basic Authなどが含まれます。これらの機能を使用して、FastAPIアプリケーションのセキュリティを強化することができます。それでは、次のステップに進みましょう！

FastAPIでのテスト

FastAPIは、テストを簡単に行うことができる設計になっています。FastAPIを使用して作成されたアプリケーションは、TestClientを使用してテストすることができます。以下に基本的なテストの例を示します：

from fastapi import FastAPI
from fastapi.testclient import TestClient

app = FastAPI()

@app.get("/")
def read_main():
    return {"msg": "Hello World"}

client = TestClient(app)

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

上記の例では、まずFastAPIアプリケーションを作成し、その後でTestClientを作成しています。TestClientは、FastAPIアプリケーションに対してHTTPリクエストを行うためのクライアントです。

テスト関数test_read_mainでは、TestClientを使用してGETリクエストを行い、レスポンスを受け取っています。その後で、レスポンスのステータスコードとJSONボディが期待したものであることを確認しています。

このように、FastAPIとTestClientを使用すると、FastAPIアプリケーションのテストを簡単に行うことができます。それでは、次のステップに進みましょう！

FastAPIでのデプロイ

FastAPIアプリケーションのデプロイは、アプリケーションの種類や要件によりますが、一般的な手順は以下の通りです：

アプリケーションの準備: アプリケーションがデプロイの準備ができていることを確認します。これには、全ての依存関係が正しくインストールされていること、アプリケーションが正しく動作すること、適切なテストが行われていることが含まれます。
デプロイ環境の準備: デプロイする環境（例えば、VPS、クラウドサービス、専用サーバーなど）を準備します。この環境には、アプリケーションを実行するために必要な全てのソフトウェアとサービスがインストールされている必要があります。
アプリケーションのデプロイ: アプリケーションとその依存関係をデプロイ環境にコピーします。そして、アプリケーションを起動します。FastAPIアプリケーションは、ASGIサーバー（例えば、UvicornやHypercorn）を使用して実行されます。
リバースプロキシの設定: 通常、リバースプロキシ（例えば、NginxやApache）を設定して、公開されたIPアドレスとポートからアプリケーションにトラフィックをルーティングします。
セキュリティ設定: アプリケーションとデータを保護するために、適切なセキュリティ設定を行います。これには、HTTPSの設定、CORSの設定、セキュリティヘッダーの設定などが含まれます。
監視とログの設定: アプリケーションのパフォーマンスを監視し、問題を迅速に特定できるように、適切な監視とログの設定を行います。

以上が、一般的なFastAPIアプリケーションのデプロイの手順です。それでは、次のステップに進みましょう！