【Python】FastAPIとは？意味をわかりやすく簡単に解説

公開：2024年12月11日更新：2024年12月11日

FastAPIとは
FastAPIの実装と活用方法
FastAPIのインストールと基本設定
FastAPIでのルーティング実装
FastAPIのミドルウェア活用法

FastAPIとは

FastAPIはPythonで高速なAPIを構築するための最新のWebフレームワークです。非同期処理をサポートし、型ヒントを活用することで高いパフォーマンスと開発効率を実現しています。Starlette＆Pydanticを基盤としており、自動ドキュメント生成機能も備えているのが特徴です。

FastAPIの主な機能として、OpenAPI（旧Swagger）準拠の自動API文書生成があります。これにより開発者は別途ドキュメントを作成する手間が省け、常に最新のAPI仕様を維持できます。また、JSONスキーマの自動生成によりデータのバリデーションが容易です。

FastAPIはPythonのWebフレームワークの中でも、特に高速な処理を実現しています。NodeJSやGoなどの他言語のフレームワークと比較しても、遜色ないパフォーマンスを発揮します。この高速性と開発のしやすさから多くの開発者に支持されているのです。

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FastAPIの実装と活用方法

FastAPIの実装と活用方法について、以下3つを簡単に解説します。

FastAPIのインストールと基本設定
FastAPIでのルーティング実装
FastAPIのミドルウェア活用法

FastAPIのインストールと基本設定

FastAPIのインストールはpipコマンドを使用して簡単に実行可能です。ターミナルで「pip install fastapi[all]」を実行すると、FastAPIと関連パッケージがインストールされます。この際、UvicornというASGIサーバーも同時にインストールされるため開発環境がすぐに整います。

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "Hello World"}

上記のコードはFastAPIの最も基本的な実装例です。FastAPIクラスのインスタンスを作成し、デコレータを使用してルートパスのGETリクエストに対するレスポンスを定義しています。この簡潔な記述ですぐにAPIサーバーが立ち上がるのがFastAPIの特徴です。

FastAPIでは、非同期処理がデフォルトでサポートされています。「async def」を使用することで、I/O処理などを非同期で実行でき、パフォーマンスの向上が見込めます。また、型ヒントを活用することで、開発時のエラー検出が容易になるのです。

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FastAPIでのルーティング実装

FastAPIでのルーティングは、デコレータを使用して簡単に実装できます。@app.getや@app.postなどのHTTPメソッドに対応したデコレータを関数の前に記述することで、そのパスとメソッドの組み合わせに対するハンドラーとなります。これにより直感的なAPIの設計が可能です。

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int, q: str = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}

上記のコードはパスパラメータとクエリパラメータの両方を使用している例です。item_idはパスパラメータでint型として指定されています。qはクエリパラメータで、オプショナルとして定義されています。このように型を指定することで、自動的にバリデーションが行われるのです。

FastAPIではPydanticを使用し、リクエストボディの定義も簡単に行えます。BaseModelを継承したクラスを定義してそれをパラメータとして使用することで、JSONデータの受け取りと自動バリデーションが可能です。これによりAPIの堅牢性が向上します。

FastAPIのミドルウェア活用法

FastAPIではミドルウェアを使用し、リクエスト処理の前後に共通の処理を挿入できます。これは認証やロギング、CORSの設定などさまざまな用途に活用可能。ミドルウェアは@app.middleware("http")デコレータを使用して定義します。

from fastapi import FastAPI, Request

app = FastAPI()

@app.middleware("http")
async def add_process_time_header(request: Request, call_next):
    start_time = time.time()
    response = await call_next(request)
    process_time = time.time() - start_time
    response.headers["X-Process-Time"] = str(process_time)
    return response

上記のコードはリクエスト処理にかかった時間を、レスポンスヘッダーに追加するミドルウェアの例です。このようなミドルウェアを使用することで、アプリケーション全体に共通の処理を簡単に適用できます。複数のミドルウェアを組み合わせることも可能です。

FastAPIのミドルウェアは、Starletteのミドルウェアと互換性があります。そのため既存のStarletteミドルウェアを、FastAPIで再利用できます。これにより豊富なミドルウェアエコシステムを活用し、アプリケーションの機能を拡張できるのです。

※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。