PythonのWebフレームワーク「FastAPI」とTypeScript・OpenAPIで、型つきでWebアプリを作ってみる - 機械学習WebAppのための技術スタック - Qiita
PythonのWebフレームワーク「FastAPI」とTypeScript・OpenAPIで、型つきでWebアプリを作ってみる - 機械学習WebAppのための技術スタックPythonTypeScriptMachineLearningOpenAPIFastAPI Intro Pythonで実装した機械学習や画像処理をバックエンドにしたWebアプリをサクッと作るための技術スタックとして、FastAPI+TypeScript+OpenAPIを紹介します。 モチベーション PythonでサクッとWebサーバ（APIサーバ）を立てたい 今まではFlaskを使ってたような用途 「Pythonで」 機械学習・画像処理のサービスなので 「サクッと」 バリデーションとか楽したい サーバ、クライアント共に型の保証が欲しい 機械学習や画像処理のアプリはパラメータが多くなりがち・一貫した慣習が無いのでミスしやす
FastAPI
FastAPI framework, high performance, easy to learn, fast to code, ready for production ドキュメント: https://fastapi.tiangolo.com ソースコード: https://github.com/tiangolo/fastapi FastAPI は、Pythonの標準である型ヒントに基づいてPython 以降でAPI を構築するための、モダンで、高速(高パフォーマンス)な、Web フレームワークです。 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. 高速なコーディング: 開発速度を約 200%~300%向上させます。 * 少ないバグ: 開発者起
ChatGPT風の画面を表示できるChatbot UIをFastAPIで作成した自作LangChainサーバに接続させる方法｜mah_lab / 西見 公宏
ChatGPT風の画面を表示するOSSがいくつか出てきている中で、コードの読みやすさと操作性を比較した上でオススメしたいのが、Next.jsで書かれているChatbot UIというOSSだ。 ローカルでサクッと起動ができ、立ち上がるとこんな画面が表示される。 ChatGPTの画面とうり二つOpenAIのAPI Keyを入力すれば簡単にOpenAIのチャットモデルと接続される。API接続のChatGPTなので、本家のChatGPTよりはやりとりできる文字量が制限されるものの、本家のChatGPTではセンシティブな情報を扱うことができないため、API接続のUIにも価値はある。 ところでこのChatbot UI、ソースコードを読んでみると環境変数でAPI接続先を差し替えることができるようになっている。process.env.OPENAI_API_HOSTの部分だ。 utils/app/const
こんにちは、松尾研究所シニアデータサイエンティストの浮田です。 松尾研究所では、多種多様な機械学習プロジェクトを進めています。これらのプロジェクトの中には、本番環境に近い開発が必要なものもあり、開発した機械学習アルゴリズムを推論用にどのように提供するかについて検討することがしばしばあります。この記事では、私たちがプロジェクトで実際に採用した、機械学習の推論APIの実装例を紹介します。 機械学習アルゴリズムの推論パターン 機械学習モデルの学習やLLMのプロンプトエンジニアリングなどの開発が完了すると、次に考えるのはそのアルゴリズムをどのように提供するかです。提供方法にはいくつかのパターンがありますが、以下の「AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン」の書籍に網羅的にまとまっています。 実際には、特にディープラーニングモデルやLLMを使ったアルゴリズムでは、非同期で推論することが
こんにちは、サーバーサイドエンジニアの @kimihiro_n です。 最近は FastAPI という Python の Web フレームワークが社内で密かなブームとなっています。 今回はその FastAPI を使ったエラー定義まわりの話をしたいと思います。 FastAPI とは FastAPI の概要については先日ちょうど社内勉強会用に資料を作ったのでこちらを見てもらえるのが早いです。 ざっくり言えばシンプルなインターフェースとドキュメント(OpenAPI)の自動生成が強力なフレームワークになります。 OpenAPI でドキュメント管理 今回注目したいのはドキュメントの自動生成のほうです。 開発チームでもドキュメントとAPIの実際の仕様が一致しない問題が時々発生していて、どうドキュメントを管理していくかが課題となっています。 KPTで振り返った結果、「人がドキュメントを書くからメンテが大
FastAPI ディレクトリ設計｜巣籠 悠輔
最近、アプリケーションを開発する際のバックエンドはもっぱら FastAPI を使っています。Python ベースの、軽量で高速なフレームワークです。 実装を繰り返す中で行き着いた、個人的に開発を進めやすいディレクトリ構成をまとめました。 ※ただし、個別のファイルの中身に関しては言及するとボリュームが増えてしまうので、本記事では触れません。あくまでも全体感のみをお伝えする内容になります。 まず、下記が全体感です（User と Book がモデルとして存在しているとします）。 # ディレクトリ・ファイル構成全体 ├── app │ ├── __init__.py │ ├── cruds │ │ ├── __init__.py │ │ ├── users.py │ │ ├── books.py │ │ └── domains │ │ ├──
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
これはなに？ FastAPIっていういい感じのpythonのAPIフレームワークがあって使っているのだが，公式ではSQLalchemyしか連携していない．ASGI関連の整備が遅れている（？）せいでDjangoとのあれこれがよくわからん状態らしい（伝聞推定） で，どうにか先駆者はいないかと探したところ，すでに議論があった． [QUESTION] How to use fastapi with Django ORM ? · Issue #716 · tiangolo/fastapi ここでおすすめされているやり方について，おそらく色んな人がDjangoをやってRestAPIに挑戦するもDRFに敗れるという経験をしているだろうことから，それよりもとっつきやすいであろうFastAPIでの再挑戦を促す意味で全文訳してみた．（と，いってもほぼすべてをみらい翻訳にかけただけなのだが……笑） 追記 (20
Pydantic 入門 - Qiita
Pydantic とは Pydantic は、Python の型アノテーションを利用して、実行時における型ヒントを提供したり、データのバリデーション時のエラー設定を簡単に提供してくれるためのライブラリです。 このライブラリは、SQLAlchemyでのデータベースモデルを定義する際に役立ちます。 モデル まず、定義するにあたって、次のように定義します。 from datetime import datetime from typing import List from pydantic import BaseModel class User(BaseModel): id: int name: str # (変数):(型)として、型を宣言する friendIds: List[int] = [] # "=" を利用してデフォルト値を定義することもできます created_at: datetime
Typer
Typer Typer Features Tutorial - User Guide Alternatives, Inspiration and Comparisons Help Typer - Get Help Development - Contributing Release Notes Typer, build great CLIs. Easy to code. Based on Python type hints. Documentation: https://typer.tiangolo.com Source Code: https://github.com/tiangolo/typer Typer is a library for building CLI applications that users will love using and developers will
FastAPIには（Starletteには）レスポンスを先に返しておいて重たい処理はバックグラウンドで実行するための機能BackgroundTaskが標準で備わっています。今回、このバックグラウンドタスクの多重度がどれくらいまでいけるのか、同期・非同期で違いはあるのか？について検証してみました。 同期・非同期での呼び出し方の違い そもそもバックグラウンドタスクとしたものはどのように処理されるのか調べてみました。Starletteの中身を斜め読みするに、非同期処理を登録した場合はメインスレッドにてノンブロッキングで、同期の場合はプールされたスレッドにて処理されるように見えます。雰囲気的に。 class BackgroundTask: def __init__( self, func: typing.Callable, *args: typing.Any, **kwargs: typing.A
FastAPI は Python ベースのフレームワークで、その名の通り API を実装するのにうってつけです。軽量で非常に高速なフレームワークですが、FastAPI そのものには DB のシードやマイグレーションといった機能はなく、SQLAlchemy や Alembic など、他のライブラリを組み合わせて使うことが前提となります。 今回は、FastAPI で MySQL（厳密には MariaDB）を用いる際に、どのような実装が必要になってくるのかを見ていきたいと思います。セットアップは Docker コンテナ上で行います。 ※ 最終成果物は こちら のリポジトリにアップしています。 ファイル・ディレクトリ構成概観 まずはじめに、ファイル・ディレクトリ構成を示します。 ├── .env.development ├── app │ ├── cruds │ │ ├── __ini
前提 転職黙示録 (5) 意外と使えるPoetry入門 (Poetry + FastAPI)などを見てPoetryのプロジェクトにFastAPIを依存性として加えておきましょう(手前味噌). またpoetryのpyproject.tomlのtool.poetry.scriptsセクションに記述するコマンドを便宜上poetryスクリプトと呼びます. モチベーション poetryにもNPMスクリプトのような機能があるのですが, ただNPMスクリプトのようにターミナルに入力するコマンドをコピペしても動きません. つまり以下のようにしても動きません. [tool.poetry.scripts] start = "poetry run uvicorn project_name.main:main --reload"
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
【Techの道も一歩から】第36回「FastAPI を使い始める」 - Sansan Tech Blog
こんにちは。 DSOC R&D グループの高橋寛治です。 私は Python で WebAPI を開発する際には、Flask をよく利用しています。 最近は、FastAPI がいいらしいという話を同僚から聞くようになりました。 少し公式ドキュメントを覗いてみると、Flask をより便利に高機能にしたものに感じました。 これは使わねばと思い、開発環境の構築からテストまでやってみたため、ここで紹介します。 （しっかり理解したい場合は、充実した公式のチュートリアルがおすすめです。ドキュメントがしっかり整備されています。） FastAPI FastAPI は、Python の Webフレームワークです。 特徴の詳細については、公式ドキュメントに列挙されています。 以下に私が触った感想を列挙します。 記法が簡単かつ直感的 Flask と似ている箇所もあり、扱いやすいです API ドキュメントの自動生
概要 2022年現在、Pythonで実装されたWebアプリケーションのフレームワークのOSSは多数あります。それらを様々な角度から比較してみましょう。 候補 2022年5月時点で、メジャーと思われるものは以下の通りです。対象はGitHubでソースコードを管理しているもので、Star数が1,000を超えているものに限定しています。READMEの最初などからOSSを最も端的に表している1文を抽出して、翻訳しています。 OSS名 ロゴ マーク 概要 フルスタック
ユーザが任意入力されたデータを要約してランキング形式で表示させるサイトをOpenAIを組み合わせて作成してみました。ランキングはscikit-learnのTfidfVectorizerとKMeansを使用して、DBに保存されたテキストをクラスタリングし、類似テキストをグループ化することで件数をカウント。ラインキング表示させる形になっています。 前提 OS：CentOS7.9 Docker： 23.0.1, build a5ee5b1 docker-compose： 1.28.2, build 67630359 Python：3.9.2 node： v19.9.0 npm: 9.6.3 APIキー：OpenAIにて事前作成しておく 1. コンテナ作成 任意のディレクトリ上で、Dockerfile,docker-compose.ymlを作成してください。 FROM node:19-slim R
はじめに FastAPIを始めてみたところ、async/await構文があり、Pythonにも「async/await構文があるんだなー」と初めてその存在を知った。 しかし、FastAPIのサンプルコードやネットで公開されているコードを見ると、async defとdefをどのように使い分けているのかよくわからず、結局、「どっちを使えば良いんじゃろう？」という気持ちになったので、async/await、同期 / 非同期（並行処理）を調べつつ、結論を導いてみることにした。 いきなり結論 Path operation 関数の場合、async defではなくdefで、基本、実装する。 defだけでも、外部スレッドプールで非同期処理されるようにフレームワークとして実装されているとのこと async defを使った方が良いのは以下の2ケース async/awaitをサポートしているライブラリを利用した
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
はじめに フロントエンドはリッチに作りたい！だけどバックエンドはFirebaseだけじゃなくてpythonでも書きたい... そんな悩みを一度は抱いたことがあるのではないでしょうか？ 今日はそんな要望に答えるべく、ゼロから始めるReact✕FastAPIと題しまして、フロントエンドはReact、API側はpythonで作ってリッチなwebアプリを作っていきましょう。 なぜReact？ Reactは、Javascriptのフレームワークの一つです。同種のフレームワークとして、Vue.jsやAngular.jsが挙げられますが、Googleでの検索数も、githubの利用者数もReactが一番多く、注目度は高い言えます。webのフロントエンドを触る上で、是非習得したいフレームワークと言えると思います。 なぜFastAPI？ 今回は、APIをPythonのフレームワーク、FastAPIで作ること
OpenAIのAPIを使って自社ブログ(DevelopersIO)の記事をベクトル検索するボットをつくってみた | DevelopersIO
はじめに 新規事業統括部の山本です。 OpenAI APIをはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMは学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答できません。そのため、例えば社内の文章ファイルに関する質問に回答するチャットボットを作成しようとしても、質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、 ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索する その文章をLLMへの入力（プロンプト）にプラスして渡す というフローにすることで、LLMが学習して
はじめに｜FastAPI入門
安全なGraphQL API開発が出来るって本当？ FastAPI+GraphQL+テストで安全なAPI開発 - Qiita
安全なGraphQL API開発が出来るって本当？ FastAPI+GraphQL+テストで安全なAPI開発PythonテストGraphQL型定義FastAPI はじめに この記事はZOZOテクノロジーズ アドベントカレンダー#2 16日目の記事です！ TL;DR REST上でGraphQLを使用するメリットを説明 ORMを使用してPostgresを操作 GraphQLで用いられるスキーマ、ミューテーション、クエリについて説明 Grapheneを使用してGraphQLをFastAPI上で使えるようにする Grapheneとpytestを使用してGraphQL APIをテストする なぜREST上でGraphQLを使用するか RESTは、WebAPIを構築するためのデファクトスタンダードです。CRUD操作ごとに複数のエンドポイント（GET、POST、PUT、DELETE）を設計します。これらの
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、
GitHub - mjhea0/awesome-fastapi: A curated list of awesome things related to FastAPI
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FastAPI+SQLAlchemyで非同期WebAPI
少し前にSQLAlchemy 1.4がリリースされました。 このSQLAlchemy 1.4には大きな特徴として次の2点があります。 SQLAlchemy ORMでこれまでの記法(1.x Style)に加えて、2.0 Styleと呼ばれる新しい記法に対応 CoreとORMの両方でイベントループを使った非同期処理に対応 今後のロードマップでは、SQLAlchemy 2.0では2.0 Styleのみがサポートされます。 また、イベントループを使った非同期処理もこの数年で一気に広まってきました。 SQLAlchemyが対応したこともこの流れをさらに加速させると思います。 そこで最近よく利用しているFastAPIと組み合わせて、SQLAlchemy 2.0 Styleを使った非同期Web APIのサンプルプロジェクトを用意しました。 コードはrhoboro/async-fastapi-sqlalc
概要 FastAPIではPydanticというライブラリを利用してモデルスキーマとバリデーションを宣言的に実装できるようになっている。 ここではその具体的な方法を記述する。 確認したバージョンは以下の通り。 * FastAPI: 0.68.1 * Pydantic: 1.8.2 使い方 モデルの記述と型チェック モデルの定義 のように書けばHogeモデルが作成される。 Hogeモデルは整数(int)のidが必ず存在し、文字列(str)のnameが必ず存在する。この条件を満たさない場合、バリデーションエラーとなる。 型 型はPythonの型ヒント(type hints)を使って記述する。 一般的なものを以下に示す。 型 説明 JSON schema type
はじめに 本記事は、「FastAPI for Flask Users」を翻訳したものになります。 この記事では、FlaskとFastAPIを比較しながらわかりやすく解説した記事なので、許可をとって翻訳することにしました。 以下、本文になります。 記事本文 Flaskは機械学習プロジェクトでのAPI開発の事実上の選択肢となっていますが、 FastAPIと呼ばれる新しいフレームワークがあり、コミュニティーから多くの支持を得ています。 最近、Flaskで作成された本番プロジェクトを移行することになり、FastAPIを試してみることにしました。 FastAPIはFlaskライクな文法で記述されているので、移し替えが非常に簡単で、わずか数時間で起動して実行できました。 自動データ検証、ドキュメント生成、およびpydanticスキーマやpythonタイピングなどのベストプラクティスの追加により、これは
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
GitHub - zhanymkanov/fastapi-best-practices: FastAPI Best Practices and Conventions we used at our startup
A tag already exists with the provided branch name. Many Git commands accept both tag and branch names, so creating this branch may cause unexpected behavior. Are you sure you want to create this branch?
新型コロナ感染箇所マップを作ってみる【FastAPI/PostGIS/deck.gl(React)】（データ加工編） - Qiita
新型コロナ…感染拡大が止まらないですね… 駆け出しGIS屋としては何かしらのデータを地図上に乗せて可視化したいなーとは思っていたんですが、公開されてるデータって大抵がPDFなんで収集するのめっちゃめんどいやん…と尻込みしていました。 が！！！！！！ 非営利目的であればデータの複製・引用・転載自由で素晴らしいデータを提供してくれているサイト様（https://gis.jag-japan.com/covid19jp/）を見つけたのでこのデータを使って地図上に表現していきたいと思います！！xf 今回は勉強がてらに多少冗長な構成（docker-composeでアプリケーションサーバーとDBサーバーを立ち上げて、わざわざGeoJSONをAPIで配信するなど）になっています。 データの取得 早速データを見てみましょう！ 上述のサイトにアクセスし、左上のcsvのリンクをクリックします。 すると以下のよう
そもそもFastAPIとは PythonのAPI frameworkです 公式ホームページはこちら 公式から引用すると、下記の特徴があるそうです 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. 高速なコーディング: 開発速度を約 200%~300%向上させます。 * 少ないバグ: 開発者起因のヒューマンエラーを約 40％削減します。 * 直感的: 素晴らしいエディタのサポートや オートコンプリート。 デバッグ時間を削減します。 簡単: 簡単に利用、習得できるようにデザインされています。ドキュメントを読む時間を削減します。 短い: コードの重複を最小限にしています。各パラメータからの複数の機能。少ないバグ。 堅牢性: 自動対話ドキュメントを使用して、本番環境で使
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
docker-composeにてFastAPIをHTTPSで動かしてみる | Tech Blog | CRESCO Tech Blog
データテクノロジーセンター 兼 3D円グラフ撲滅委員の 吉野祥 です。 Dockerによる設定は一度設定が完了して、しばらく触らないと、なぜそのように設定したのかを個人的に忘れがちになります。 本記事では、備忘録のための車輪の再開発をしつつ、Gunicornによるプロセス監視など使ったことがなかったパッケージも使って、FastAPIを動かしてみようと思います。
こんにちは、沖縄在住の下地です。コロナの影響でリモートワークになり早一ヶ月経ちました。家で業務をするというのは違和感はあるのですが通勤しなくて良いというのはとても魅力的だなと思い始めてます。 本日はPythonのフレームワークであるFastAPIについて興味がありEC2で実装したのでまとめたいと思います。 全体像 EC2でFastAPIを実装し、Amazon RDS(RDS)と接続し、CRUDのAPIを作成します。EC2とRDSは起動している状態からスタートします。 開発環境 環境としては以下の仕様で行います。 python: 3.7.6 sqlalchemy: 1.3.15 OS: Amazon Linux 2 AMI (HVM), SSD Volume Type MySQL Community Edition: 5.7.22 EC2のセキュリティグループ設定 EC2でFastAPIを実
（Flaskでは、MVT: Model View Template と呼ばれますが、ほとんど同じです。） もちろん、FastAPIを作るからには、API的要素も加えてみます。 この連載を通して学んでいただきたいことFastAPIの使い方バックで動いているstarletteの使い方Webアプリケーションの作り方本記事からスタートする連載「FastAPIチュートリアル: ToDoアプリを作ってみる」では、シンプルなtoDoアプリ作成を通して、上記の3点を学んでいただきたいと考えています。 環境構築それでは、お約束の環境構築から始めていきます！ 前提として、Pythonは3.6以上である必要はありますので、アップデートを予めしておいてください。 FastAPIをインストールでは、pipコマンドからFastAPIをインストールしましょう！
【FastAPI超入門】直感的にWeb API開発ができるモダンなPython WebフレームワークFastAPIの基礎を80分でマスター
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FastAPIとは FastAPI（読み方：ファストえーぴーあい）とは、Python3.6以降でAPIを構築するためのWebフレームワークです。PythonでWebアプリ開発やAPI開発をする際に利用することになります。Pythonの人気なWebフレームワークにはFlaskやDjangoなどが挙げられますが、近年ではFastAPIが非常に使いやすい事からも注目されています。日本語のドキュメントが充実しているため、公式の日本語ドキュメントを一通り読み込むことである程度使えてしまいます。 https://fastapi.tiangolo.com/ja/ FastAPIの特徴 FastAPIの特徴はいくつか挙げられますが、直感的に理解しやすく、3つに絞るとしたら以下3つを挙げる事が出来ます。 ①公式ドキュメンテーション（日本語）が充実している ②ドキュメントを自動で生成する機能が備わっている ③
FastAPIでSQLAlchemyを利用するサンプルコードが公式ドキュメントにあります。 サンプルコードのmain.pyの重要な部分を抜粋するとこんな感じです。 app = FastAPI() # Dependency def get_db(): db = SessionLocal() try: yield db finally: db.close() @app.get("/users/", response_model=List[schemas.User]) def read_users(skip: int = 0, limit: int = 100, db: Session = Depends(get_db)): users = crud.get_users(db, skip=skip, limit=limit) return users SessionLocal()で作成したセッシ
GitHub - tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi-docker: Docker image with Uvicorn managed by Gunicorn for high-performance FastAPI web applications in Python with performance auto-tuning.
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機械学習の推論結果を非同期にPOSTで返す — FastAPIでの実装例
FastAPI で独自に定義した API エラーも仕様書に自動反映したかった話 - JX通信社エンジニアブログ
【翻訳記事】FastAPIは実際にDjangoと非常に相性が良い - Qiita
FastAPIのバックグラウンド処理の多重度を同期・非同期で比較してみたよ - Qiita
FastAPI x MySQL on Docker ~ マイグレーション・API作成 ~
PoetryスクリプトでFastAPIアプリを起動する - Qiita
FastAPI Adminでデータ管理ツールを爆速で立ち上げてみた - Qiita
Python実装のWebアプリケーションフレームワークOSSの比較（2022年版） - Qiita
React+FastAPI+OpenAIでヘルプレポートサイト作成 - Qiita
FastAPIの"def"と"async def"って結局「どっちを使えば良いんじゃろう？」 - Qiita
【完全版】React + FastAPIで開発するモダンなwebアプリ
FastAPIでStarletteとPydanticはどのように使われているか - Qiita
FastAPIにおけるPydanticを使ったバリデーションのまとめ - Qiita
Flaskユーザー向けFastAPIの使い方まとめ
PythonでWebAPIを作ろう! Fast APIでスピード開発体験を! | DevelopersIO
FastAPI (PythonのAPI framework) をGunicornで動かした話
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
Pythonのフレームワーク「FastAPI」をEC2で実装する | DevelopersIO
【第1回】FastAPIチュートリアル: ToDoアプリを作ってみよう【環境構築編】 – 株式会社ライトコード
FastAPIとは？PythonのWebフレームワークでWebAPIを開発しよう！ - AI Academy Media
FastAPI+SQLAlchemyをpytestでテスト
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