開発の可能性を最大化: FastAPI の速度、使いやすさ、および高度な機能の活用
FastAPI は、標準の Python 型ヒントに基づいて Python 3.6+ で API を構築するための最新の高性能 Web フレームワークです。 FastAPI を使用する主な理由の 1 つは、その速度です。 これは、その非同期性と、async/await や型ヒントなどの最新技術の使用により、利用可能な最速の Python Web フレームワークの 1 つです。 これは、API が短時間で多数のリクエストを処理できることを意味し、高性能アプリケーションに適しています。
FastAPI を使用するもう 1 つの理由は、そのシンプルさと使いやすさです。 このフレームワークは、API の構築に慣れていない開発者でも簡単に習得して使用できるように設計されています。 クリーンでわかりやすい API を備えており、ドキュメントはよく書かれており、理解しやすいものです。 さらに、データベース管理用の SQLAlchemy や Motor、データ検証用の Pydantic など、他のライブラリと簡単に統合できます。 これにより、API の構築を簡単に開始でき、開発速度が向上します。
FastAPI は依存性注入の組み込みサポートも提供するため、コード内の依存性を簡単に管理し、テスト可能なコードを簡単に記述できます。 これにより、より堅牢で保守しやすいアプリケーションを構築できます。 また、Swagger UI と ReDoc を使用して OpenAPI ドキュメントとインタラクティブ ドキュメントを生成する自動ドキュメント機能もあります。 これにより、API エンドポイントのテスト、デバッグ、文書化が容易になり、他の開発者が API をすばやく理解して操作できるようになります。
シンプルで使いやすいことから、最近人気が高まっています。 ここでは、FastAPI を使用してネイティブに取得できるいくつかの優れた機能を紹介し、API 開発エクスペリエンスをさらに向上させます。
FastAPI の最も強力な機能の 1 つは、Python 型のヒントを使用して API エンドポイントに渡されたデータを自動的に検証する機能です。 これは、エンドポイント関数の各パラメーターに期待されるデータ型を定義できることを意味し、FastAPI は受信データがそれらの型と一致することを自動的に検証します。
すべての検証は、確立された堅牢な技術者によって処理されます。 ピダンティックパッケージ
たとえば、ユーザーの名前と年齢を受け入れるエンドポイントがある場合、次のようにエンドポイントを定義できます。
from fastapi import FastAPIapp = FastAPI()
@app.post("/users/")
def create_user(name: str, age: int):
return {"name": name, "age": age}
この例では、 create_user 関数は 2 つのクエリ パラメータを受け入れます。 name と age、およびそれらのタイプは次のように定義されます str と int それぞれ。 クライアントがこのエンドポイントに次のような JSON 本文でリクエストを送信すると、 {"name": "John", "age": 30}、FastAPI は自動的に name フィールドは文字列であり、 age は整数であり、それらをエンドポイント関数に渡します。 クライアントが、整数以外の値などの無効なデータを含むリクエストを送信した場合 age、FastAPI は 422 Unprocessable Entity エラーを返します。
この機能により、追加の検証コードを記述する必要がなくなり、コードが読みやすく自己文書化されます。 型ヒントにより、エンドポイント関数が期待するデータの型が明確になり、この情報を使用して API ドキュメントを自動的に生成することもできます。
さらに、FastAPI には、Pydantic モデルを使用した高度な検証のサポートも含まれており、カスタム検証関数を定義する機能もサポートされています。これにより、より複雑な検証を実行し、デフォルト値、説明などの追加情報をモデルに追加できます。
FastAPI には、フレームワークの最も便利な機能の 1 つである API ドキュメントを生成するためのサポートが組み込まれています。 ドキュメントは、コード内のタイプ ヒントとコメントに基づいて自動的に生成されます。 API ドキュメントを作成するために追加のコードを記述する必要はありません。
アプリケーションでエンドポイントを定義すると、FastAPI はエンドポイント関数でタイプ ヒントと docstring を使用して、そのエンドポイントのドキュメントを生成します。 たとえば、最後の例に docstring を追加できます。
from fastapi import FastAPIapp = FastAPI()
@app.post("/users/")
def create_user(name: str, age: int):
"""
Create a new user.
- **name**: The name of the user.
- **age**: The age of the user.
"""
return {"name": name, "age": age}
お茶 create_user 関数には、エンドポイントとそれが受け入れるパラメーターを説明する docstring があります。 アプリケーションを実行すると、FastAPI はこのエンドポイントのドキュメントを自動的に生成します。これには、説明、受け入れるパラメーター、およびそれらの型が含まれます。
生成されたドキュメントはインタラクティブで使いやすいです。 これには、アプリケーション内のすべてのエンドポイント、それらの説明、受け入れるパラメーター、およびそれらのパラメーターの型のリストが含まれます。 ドキュメントには、各エンドポイントのリクエストとレスポンスの例も含まれているため、エンドポイントがどのように機能し、何を返すかを簡単に理解できます。
さらに、FastAPIには両方が付属しています redoc 金 swagger-ui インタラクティブかつエレガントに生成されたドキュメントにアクセスするには、 /docs 闊歩と /redocリドック用。
FastAPI は非同期プログラミングをサポートしています。これは、複数の要求を同時に処理できる強力な機能です。 これは、別の API へのリクエストや大量のデータの処理など、時間のかかるタスクを API で実行する必要がある場合に特に便利です。
非同期プログラミングは、1 つのタスクが完了するのを待ってから別のタスクを開始するのではなく、複数のタスクを同時に処理できるコードを作成する方法です。 FastAPI では、 async 非同期エンドポイント関数を定義するキーワード、および await これらのエンドポイント内で非同期操作を呼び出すためのキーワード。
たとえば、エンドポイント内で外部 API 呼び出しを行う必要がある場合は、 aiohttp ライブラリを使用して、非同期で呼び出しを行います。 外部 API 呼び出しを作成して結果を返す非同期エンドポイント関数の例を次に示します。
from fastapi import FastAPI
import aiohttpapp = FastAPI()
@app.get("/catfact")
async def get_random_cat_fact():
async with aiohttp.ClientSession(connector=aiohttp.TCPConnector(verify_ssl=False)) as session:
async with session.get(f"https://catfact.ninja/fact") as response:
data = await response.json()
return data
この例では、 get_random_cat_fact 関数は、を使用して非同期として定義されます。 async キーワード、および await キーワードは、 session.get() と response.json() 非同期に機能します。 これにより、エンドポイントは、外部 API 呼び出しが完了するのを待ってから後続の要求を処理するのではなく、複数の要求を同時に処理できます。
この機能は、別の API へのリクエストや大量のデータの処理など、時間のかかるタスクを API で実行する必要がある場合に便利です。 非同期プログラミングを使用することで、API は複数の要求を同時に処理できるため、アプリケーションの全体的なパフォーマンスと応答性が大幅に向上します。
FastAPI には、データベースを管理するためのサポートが組み込まれており、SQL データベース用の SQLAlchemy や MongoDB 用の Motor など、任意のオブジェクト リレーショナル マッピング (ORM) ライブラリと簡単に統合できます。 これは、Python クラスを使用してデータベース モデルを簡単に定義し、単純な Python メソッドを使用してデータベースとやり取りできることを意味します。
たとえば、SQLAlchemy では、クラスを使用してデータベース モデルを定義してから、 session データベースと対話するために FastAPI によって提供されるオブジェクト。 を使用できます。 session.add()、 session.commit()、 session.query() データベースで CRUD 操作を実行するその他の方法。
from fastapi import FastAPI
from sqlalchemy.orm import Session
from sqlalchemy import Column, String, Integer
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_baseapp = FastAPI()
Base = declarative_base()
class Item(Base):
__tablename__ = "items"
id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
name = Column(String, index=True)
description = Column(String)
@app.post("/items/")
def create_item(item: Item, db: Session = Depends(get_db)):
db.add(item)
db.commit()
db.refresh(item)
return item
同様に、Motor を MongoDB などの非 SQL データベースに使用して、データベースとやり取りすることができます。
from fastapi import FastAPI
from motor.motor_asyncio import AsyncIOMotorClientapp = FastAPI()
@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: str, client: AsyncIOMotorClient = Depends(get_client)):
db = client.db
item_collection = db["items"]
item = await item_collection.find_one({"_id": item_id
これにより、開発者はアプリケーションのビジネス ロジックに集中でき、データベースとのやり取りの低レベルの詳細について心配する必要がなくなります。
FastAPI は、依存関係の挿入をサポートしています。これは、アプリケーションのさまざまな部分間で依存関係をすばやく渡すことができる設計パターンです。 これにより、コード内の依存関係を管理しやすくなり、テスト可能なコードを簡単に記述できます。
FastAPI での依存関係の挿入は、関数の引数に型ヒントを使用することで実現されます。 たとえば、データベース接続をエンドポイントに渡したい場合は、 Session オブジェクトを引数として使用し、それを使用してデータベースと対話します。
from fastapi import FastAPI, Depends
from sqlalchemy.orm import Sessionapp = FastAPI()
def get_db():
return ... # create a connection to the database
@app.post("/items/")
def create_item(item: Item, db: Session = Depends(get_db)):
db.add(item)
db.commit()
db.refresh(item)
return item
この例では、 get_db() 関数はデータベース接続を返し、それは引数として create_item を通じて機能する Depends. これにより、残りのコードを変更することなく、さまざまな環境 (テストなど) 用に関数の実装を簡単に変更できます。
さらに、依存性注入を使用すると、テスト可能なコードを簡単に記述できます。 テスト中のコードを変更することなく、テストの依存関係をすばやくモックまたは置換できます。 これにより、実際のデータベースやその他の依存関係を設定しなくても、さまざまなシナリオやエッジ ケースを簡単にテストできます。
FastAPI は、Python で API を構築するための優れたフレームワークです。 それが提供する優れたトリックにより、API を開発およびデプロイするための高性能で効率的な方法を提供しながら、さらに強力で使いやすくなります。
自動データ検証、自動 API ドキュメント、非同期サポート、データベースとの簡単な統合、および依存性注入により、API の構築から多くのボイラープレートを取り除き、アプリケーションのビジネス ロジックの構築により集中することができます。
さらに、Swagger UI と ReDoc を使用して OpenAPI ドキュメントとインタラクティブ ドキュメントを生成する自動ドキュメント機能により、API エンドポイントのテスト、デバッグ、ドキュメント化が容易になり、他の開発者が API をすばやく理解して操作できるようになります。
FastAPI は、Python を使用して高性能で効率的な API を構築するための優れた選択肢です。 その高度な機能と使いやすさにより、あらゆるスキル レベルの開発者にとって強力なツールとなっています。 その高速で非同期な性質により、高性能でスケーラブルで保守可能なアプリケーションを構築するのに最適です。
高い成果は、常に高い期待の枠組みの中で生まれます — チャールズ・ケタリング