FastAPIでAPIを複数のSwagger UIに分割して管理する方法 - SalesNow Tech Blog
概要 株式会社SalesNowではFastAPIを使ってバックエンドを構築しています。 FastAPIを使うことでSwagger UIを自動的に生成することができ、APIのドキュメント化や検証に非常に有用ですが、既定では1つのSwagger UIに全てのWebAPIが羅列されるため、規模が大きくなるにつれて、管理が辛くなることが想定されます。 SalesNowの提供するWebシステムでは100以上のDBテーブル、300以上のWebAPIがあるため、機能ドメイン毎にSwaggerUIを分割して管理しています。 本記事では、この機能ドメイン等の単位でSwagger UIを分割して管理する方法を紹介します。 FastAPIで複数のSwagger UIを管理する方法 FastAPIはFastAPIクラスを使いappを作成し、このappに任意のPath関数を紐付けていくことでバックエンドを構築するこ
FinTechの現場でバリバリ活躍するFastAPIの理想と現実 (PyCon APAC 2023)
FastAPIの人気が日に日に増している昨今ですが、まだまだ「他のフレームワークでいいじゃん」「本当に本番投入して大丈夫？」など様々な思いで導入をためらっている方も多いかと思います。 理想的な姿はあれど、現実的には理想を追い過ぎると準備やメンテナンスのコストが高すぎうまくいかないこともあります。そのため、ある程度の妥協をして開発・運用していくことになりますが、”コスパ”のいい塩梅をお届けします。 私は、日頃FinTechというミッションクリティカルなドメインにおいてFastAPIをかれこれ２年以上運用しており、その現場からの開発の現実を紹介します。これならFastAPIを実務で使えそうだな、という実感を抱いて帰っていただきたいと思っています。 同じ思いで、「動かして学ぶ！Python FastAPI開発入門」という本を今年出版しました。本では体系的に学べるようにするため盛り込めなかったTi
もういがみ合わない。Thunder Client と FastAPIで10分で作るスタブとAPI仕様書 - Qiita
もういがみ合わない。Thunder Client と FastAPIで10分で作るスタブとAPI仕様書PythonAPIポエム仕様書FastAPI 共有地の悲劇 昔で言うところのクラサバ開発、今で言うところの外部API連携開発についてです。 クライアント開発とサーバ（外部API開発）は、制作内容が大きく異なり必要な専門知識や得意分野が異なるため、別の会社で行われることが多いと思います。 ここで、クライアント側はサーバー側へ問い合わせてその応答を受けて処理を継続することが多いと思いますが、サーバー側が存在しなければ開発ができない、だと、困ってしまいます。 そこでサーバーの応答をエミュレートするスタブが必要になります。 参照：wiki: スタブ スタブ（stub）とは、コンピュータプログラムのモジュールをテストする際、そのモジュールが呼び出す下位モジュールの代わりに用いる代用品のこと[1]。下
新刊『動かして学ぶ！Python FastAPI開発入門 』発売、Web APIの作り方とAWS・GCPへのデプロイ方法まで
本書はエンジニアのための情報共有コミュニティ「Zenn」で中村翔さんが公開されている人気コンテンツ「FastAPI入門」を元に書籍化。Python3.11への対応、コラムの追加、本番環境での運用を想定したAWS・GCPへのデプロイ方法について追記するなど、大幅にパワーアップした内容となっています。 FastAPIはDjangoやFlaskに並んで人気が高いPythonのWebフレームワークです。コードを書くとSwagger UIが自動生成される、型安全、高速という優れた特長もあって実際の開発現場で利用されることも増えています。 本書ではそんなFastAPIの使い方を、ToDoアプリの作成を通じて学べます。特に、以下の点にこだわって解説しています。 DB接続にもasync/awaitを利用 Dockerによるクリーンな環境構築 スケーリングを考慮したディレクトリ構成 FastAPIが気になっ
【徹底解説】Flask VS FastAPI
はじめに 今回の記事では、PythonでWeb開発を進める際に使われるWebフレームワークである「FastAPI」と「Flask」について、両者それぞれの特徴と強みを具体的なソースコードを用いて解説する。 この記事の対象とする読者 これからPythonでWeb開発を進めることを検討している人 APIを開発したいものの、どのような技術を使うべきが迷っている人 FlaskとFastAPI両方とも、あるいはどちらか一方に興味を持っている人 社内あるいは個人開発の技術選定で、FastAPIあるいはFlaskの導入を検討している人 Flaskとは FlaskはPythonで開発された軽量のWSGI(Web Server Gateway Interface)製のWebフレームワークである。 Flaskの説明に入る前に、WSGIについて簡潔に説明させてほしい。WSGIを完結に説明すると、Pythonにお
PythonでWebAPIを作ろう! Fast APIでスピード開発体験を! | DevelopersIO
はじめに こんにちは、稲葉です。 前にテック系の記事を読んでいたら、FastAPIと言うものを見つけました。 気になり調べてみたら、名前の通り API を構築するための Python の Web フレームワークだと分かり。 Python の Web フレームワークなら少し触ってみたいと思い。 さっそく、FastAPI で簡単な WebAPIを作ってみました。 という事で,今回はFastAPI を使っての API の構築の仕方を紹介したいと思います。 インストール はじめにFastAPIをインストールします。 pip install fastapi また、サーバーとして動作するのに必要なuvicornをインストールします。 pip install uvicorn これでAPI 構築に必要な物のインストールは完了です。 構築 今回は簡単な税込み価格を出すだけの APIを作ります。 では早速、コ
FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ PythonのWebフレームワークとしていま注目を集めるFastAPIは、シンプルにコードが書けるだけでなく、パフォーマンスが高いWebアプリケーションのバックエンドサーバーが構築可能です。同フレームワークの勘所をPythonスペシャリストの杜世橋さんが、初心者向けのハンズオン、そしてより実践的な画像への自動タグ付けサービス実装をとおして解説します。 FastAPIはいま非常に注目されているPythonのWebフレームワークの1つです。Flaskのようにシンプルに書ける一方でPythonのType Hintの機能をうまく活用し、HTTPのリクエスト/レスポンスをPythonの関数の引数/戻り値とシームレスにマッピングして非常に効率的に開発ができるのが最大の特徴です。非同期処理にも対応していてその名
FastAPIの基礎(+α Routing) - Qiita
環境構築はこれでおしまい。 Hello world まず、ざっとHello worldが表示されるコードを以下に記載してみた。 内容については後ほど詳しく。 from fastapi import FastAPI from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware app = FastAPI() origins = ["http://localhost:3000",] app.add_middleware( CORSMiddleware, allow_origins=origins, allow_credentials=True, allow_methods=["*"], allow_headers=["*"], ) @app.get("/") def Hello(): return {"Hello":"World!"}
FastAPIのメトリクスをマルチプロセスモードで収集する - Carpe Diem
背景 PythonはGILがあるためマルチコアの恩恵を受けづらいです。そのためGunicornのようなプロセスマネージャを利用してマルチプロセスで稼働させ、パフォーマンスを上げるといった手法があります。 しかしマルチプロセスにした場合、Prometheusのメトリクス値が収集するプロセス毎に異なってしまい、本来単調増加するはずの値が増減してしまいおかしなメトリクスになってしまいます。 単調増加せず途中途中で減少する ref: Strange drops in total requests · Issue #50 · trallnag/prometheus-fastapi-instrumentator · GitHub そこでPythonのPrometheus clientにはマルチプロセスモードが用意されており、外部共有ファイルにstatsを書き出すことで整合性を保証します。 今回はFas
【徹底解説】FastAPIの特徴と課題点
はじめに 今回の記事では、PythonのWebフレームワーク「FastAPI」の特徴・課題点を簡潔に解説する。本記事の読者は主に以下のようなものを対象とする。 FastAPIを知らない人 FastAPIを実務で活用したい人 技術選定でFastAPIを選ぶ理由を検討している人 PythonでWebアプリケーションを開発したい人 すでにDjangoやLaravelなどの他のフレームワークに着手していて、別のフレームワークに関する情報を収集している人 FastAPIとは FastAPIとは、Djangoと同様にPythonのWebフレームワークである。主にWeb APIを開発するために利用される。 FastAPIの特徴 FastAPIの特徴は以下の通り。 Node.jsやGo言語に匹敵する高速なアプリケーションを開発できる。Pythonフレームワークの中では最も高速。 少ないコード量で実装できる
コードファーストでOpenAPIを爆速で定義できるFastAPIを使おう！｜Tak
テックブログ担当させていただくことになりましたTakです。業務ではJavaのサーバーサイド実装が主なのですが個人的にはPythonが好きです。私の業務では使っていませんがPythonについての記事になります。 OpenAPIとは？REST APIを開発する際にAPI仕様書をOpenAPI Specificationで用意するのは一般的です。「OpenAPIとはなにか」が分からない場合はググってもらうとたくさん解説が見られるのでそちらをご覧ください。 簡単に言えば、「あるREST APIは、このようなパスで、このようなリクエストを受け付けてこのようなレスポンスを返すよ」というスキーマ定義です。 GraphQLのスキーマ定義についてはこの記事では書いてないです。 文章で書かれたAPIドキュメントは人間が読むだけのものになりますが、OpenAPIのスキーマ定義はツールに読み込ませて次のようなこと
FastAPIでPath Operationに def と async def どちらを使うべきか - Carpe Diem
背景 FastAPIでは以下のようにデコレータ関数を使うことでHTTPサーバのpathを設定することができ、これをPath Operationと呼びます。 from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") async def read_root(): return {"Hello": "World"} @app.get("/items/{item_id}") async def read_item(item_id: int, q: str = None): return {"item_id": item_id, "q": q} このPath Operationでdefを使うべきかasync defを使うべきかの方針を説明します。 環境 Python 3.9.11 FastAPI 0.74.1 方針 結論から言うと以下の方針で
FastAPIでStarletteとPydanticはどのように使われているか - Qiita
FastAPIは: 主な特徴: 高速: NodeJS や Go 並みのとても高いパフォーマンス (Starlette と Pydantic のおかげです)。 最も高速な Python フレームワークの一つです. .... FastAPI は巨人の肩の上に立っています。 Web の部分はStarlette データの部分はPydantic と、ドキュメントで謳っています。 肩の上に立つって何？という疑問がわいたので、どのように使われているか調べました。 StarletteとPydanticについて、以下の流れで紹介します。 ASGI server ASGI Framework/Toolkit Data validation/serialization ASGI server まず、FastAPIの「Web」に関する特徴のひとつである「ASGI」についてみていきます。 ASGI serverは、
Building modern Python API backends in 2022
Intro This guide is intended for people who are already familiar with Python 3 and looking to start a new project. This guide comes from experience building api backends for a variety of startups in different industries, it serves as a starting point for what the state of “best practise” is for how I think about organising Python projects, structuring code, testing, and common libraries I’ve reuse
FastAPI Adminでデータ管理ツールを爆速で立ち上げてみた - Qiita
Fast APIにもDjango Adminのような管理画面フレームワークないかなと思って探していたら、ちょうど同じような名前で実装されていたので、使ってみました。 tl;dr FastAPI Adminを使えば、ログイン画面つきのデータ管理画面を爆速で立ち上げられます。 機能的には現段階ではシンプルなCRUD操作が可能で、独自のカスタマイズも可能。 今回のサンプルコードはこちら FastAPI Adminとは FastAPI Adminとは、 A fast admin dashboard based on FastAPI and TortoiseORM with tabler ui, inspired by Django admin と公式サイトにあるように、Django adminに影響を受けてFast APIに実装されたDBデータ管理画面用のフレームワークです。 できることを簡単に列
DATAFLUCT Tech Blog
2022-08-27 データ抽出に特化したAirbyteによるEL(T) 環境構築の実践 データ基盤 Airbyte ELT こんにちは。今回は、データ基盤の構築の一部を実際に体験してみたいと思います。 データ基盤を作成するにあたり、まずは、社内に眠る様々なデータを集めてくる必要があります。前回の記事では、その機能を「収集」と紹介していました。 データ基盤とは何か… データ基盤 データ分析基盤 実践 2022-08-18 Metaflowでモデルの学習をpipeline化するまで MLOps Metaflow Pipeline 皆さんは「MLOps」について取り組んでいらっしゃるでしょうか。私は2018年頃からデータクレンジングや機械学習モデルの構築や運用をしてきましたが、当時の日本で私の耳にはMLOpsという言葉が入ってくることはありませんでした。 ただMLOpsの元となった「Dev…
FastAPI で レスポンスをgzip圧縮する - Qiita
from fastapi import FastAPI from fastapi.middleware.gzip import GZipMiddleware app = FastAPI() app.add_middleware(GZipMiddleware, minimum_size=1000) と記述する。 概要 HTTPでフロントエンドとの通信量を削減する方法の１つとして、コンテンツを特定の圧縮方式で圧縮して通信する方法がありますが、FastAPIでgzipによる圧縮が簡単にできるのでメモしておきます。 gzipでの通信のためには、 リクエスト側がhttp headerのAccept-encoding 属性に、gzipを指定する サーバー側がgzipでの返却に対応する の両方が必要です。 How To 公式ドキュメント にあるように、ミドルウェアを挟むだけでOKです。 from fas
認証機能を（ほぼ）作らずに認証付きバックエンドを3日で作っちゃった話 - Google CloudとFastAPIのエコシステムに全力で乗っかろう - Lean Baseball
心身のコンディション維持と体調管理のため, 毎日運動と血圧・体重・脈拍の計測をしているマンです*1. 新たな個人開発かつ, 趣味と実益（&学習）を兼ねて, プロダクトオーナーやりたい宣言したので, 個人開発としてプロダクト作りたい ネタどうしようかな...そうだ！ 毎日運動と血圧・体重・脈拍の計測 に役立つ何かを作るぞ！ 自分でSaaSを開発する練習もしたいので, スタートアップがやりそうなアーキテクチャでちゃんと作ろう と, 昨年末に思いつき「自分専用のヘルスケア領域SaaS」としてモノを作っているのですが, データの入力元となるフロントエンドと, 記録したデータの可視化&リコメンドに注力したい ↑の理由で, バックエンドの開発は正直な話思いっきり手を抜きたい 一番面倒くさいと言っても過言ではない認証機能（ユーザー管理）を開発ゼロでやりたい！！！ ...と思いつき, 知識と余暇の時間を総
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