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
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
はじめに｜FastAPI入門
PythonでFirebase Authenticationのトークン取得とFastAPIでトークン検証 - Qiita
やること FirebaseとFastAPIを用いて、クライアント側でトークンを取得し、自前のAPIを叩くときにヘッダーに貼り付け、サーバーサイドで検証することでログインしているかどうかを判断します。ここではGoogle謹製のfirebase_adminを用いてトークンを検証します。 トークンを取得する FirebaseコンソールのAuthenticationでパスワードログインを有効にし、以下のような適当なアカウントを作ります。ここではこれを用いてログインします。もちろんTwitterなどの認可でも大丈夫です。
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、
# FastAPIを使ったAPIサーバ作り FastAPIを使ったAPIサーバ作り はじめに 演習環境 0. 事前準備 FastAPI概要 1. FastAPIのインストール 2. FastAPIを使ったAPIサーバの開発 2.1 トップページの作成 2.2 API(FastAPI)の起動 Ex1. コンテナの外からアクセスを可能にする コンテナの外から FastAPIを起動する コンテナの外からもアクセスできるようにする 3. swagger によるAPIドキュメントの自動生成 Ex2. 解説 4. FastAPIでWebアプリケーションを作る 4.1 パスパラメータ 解説 4.2 クエリパラメータ 解説 4.3 リクエストボディ Pydantic によるモデルの定義 解説 リクエストボディを処理するメソッドの定義 Ex3. より本番環境らしくFastAPIを起動するために Gunico
GitHub - mjhea0/awesome-fastapi: A curated list of awesome things related to FastAPI
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FastAPI SQLModel 入門 - Qiita
SQLModel はPythonコードから SQL databases と会話するためのライブラリです。ここでは FastAPI での使われ方を見ていきますが、FastAPIとは独立したものとして設計されています。 SQLModelはFastAPI の作者が自ら作成しており、SQLAlchemy と Pydantic の両方との互換性を保っています。Pydantic はデータ検証のためのPythonライブラリです。Pythonのtype hintが使われます。ですからPydanticクラスはAPIの入り口であるパスオペレーション関数で使われることが一般的です。 過去記事「FastAPI と SQL Databases(SQLAlchemy)」でFastAPIで SQLAlchemy を使ってSQL Databaseを扱う方法を述べましたが、SQLAlchemy と Pydantic の2重
この記事は何 この記事は python の学習を兼ねて色々書き散らしたので、 fastapi のサーバーを建てるという軸では理解しづらくなった。 上から順になぞるだけで devcontainer 上で fastapi の開発環境が構築できるようにする。 プロジェクトを作成 rye のインストールは略 $ rye init fastapi-example $ cd fastapi-example $ rm -r src # 作る対象がライブラリではないので一旦消す $ rye sync $ rye add fastapi fastapi-cli pydantic $ rye add mypy pytest -d { "deno.enable": true, "[python]": { "editor.defaultFormatter": "charliermarsh.ruff", "edit
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 今回の記事ではデータベースを使わずに、1時間でFastAPIでGraphQL APIを開発する方法を解説する。 対象とする読者 FastAPIを使っているひと これからPythonでGraphQL APIを開発したいひと タイトルを見て気になったひと 開発環境 Windows 11 Python 3.10.2 FastAPI Strawberry 0.196.2 Visual Studio Code 1.80 Strawberryとは Strawberryとは、Pythonで開発されたGraphQL APIのサーバを開発を補助するためのライブラリである。Pythonの型ヒントを使ってGraphQLのスキーマを定義し、APIの開発を助けるためのツールを提供している。 公式サイトによると、FastAPIでGraphQL APIを開発するうえでStrawberryを使うことを推奨してい
目次 完成イメージ バックエンド(FastAPI)の実装 フロントエンド(Next.js)の実装 成果物 完成イメージ ChatGPTのようにレスポンスを1文字ずつ表示する仕組みを作りたい。 バックエンドの実装 app/routers/chatai.py ファイルを作成し、streamレスポンスを返すプログラムを書く。 以下のファイルを作っただけではもちろん動かないので、main.pyでインスタンスを書いてあげよう。 import openai from fastapi import APIRouter, Request from fastapi.responses import StreamingResponse router = APIRouter() def chatgpt_streamer(msg: str): openai.api_key = "ここにはあなたのopenaiのap
FastAPIは、pythonのWEB APIを作成するための非同期のframeworkで容易に高性能なAPIを作成できるということです。 Web Framework Benchmarks Tutorialなどを参考に試してみます。 0.前提条件 Windows10(WSL2)にUbuntu 20.04がインストールされているものとします。 Python, pipはインストール済であるものとします。 環境は以下のとおり category value
自己紹介 こんにちは，ZOZOテクノロジーズの内定者さっとです。 最近FastAPIをよく利用していますが、今回紹介するGraphQLやWebSocketがサポートされており、 便利すぎでは？と感じる今日この頃です。 ※本記事はZOZOテクノロジーズ#5の17日目です． 昨日は@e_tyuboさんが「Git for Windowsでautocrlfの設定を間違えちゃった時の対応」という記事を出しました． 他にもZOZOテクノロジーズでは5つのアドベントカレンダーを毎日更新しています！ ZOZOテクノロジーズ#1 ZOZOテクノロジーズ#2 ZOZOテクノロジーズ#3 ZOZOテクノロジーズ#4 概要 FastAPIを使ってGraphQLをさくっと構築する方法を紹介したいと思います。 以下、本記事の構成です。 FastAPI？GraphQLとは? FastAPI×GraphQLで楽々ハローワ
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
はじめに [2021/4/20 更新] 以前書いたものよりいい感じに書けたものがこちらです。 このリポジトリは、Kerasによる学習とMlflow RegistoryとFastAPIを組み合わせたものになっています。 普段Flaskをよく使いますが、「FastAPIはいいぞ！」と知人に進められたので簡単な画像認識APIを作って見ようと思いました。 しかし、あまりFastAPIとMLの日本語記事を見かけなかったので、メモ代わりに本記事を作成することにしました！ 本記事では、開発環境を整えた後、APIサーバとフロントエンドの簡単な説明を記載しております。 今回使用したコードはすべてGithubに公開しています。 （以下実装のフォルダ構成などはGithubを前提に記載しています。サンプルモデルのダウンロードについてもREADME.mdに記載しています。） FastAPIとは？ Flaskのような
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
Python / FastAPI でつくる WebAPI 入門 研修コースに参加してみた | SEプラス 研修 Topics
今回参加したコースは Python /FastAPI でつくる WebAPI 入門 です。 Python といえば、基本情報技術者試験でプログラミング言語の選択肢に追加され、高校の情報Ⅱでも採用されるなど、C や Java ではなく Python でプログラミングデビューする方がドンドン増え、さらにメジャーな存在になっていますね。 その Python がよく使われる分野としては、AI/機械学習や統計が有名ですが、もちろんクラウド系のシステムや Web アプリケーションでも Python が活躍しています。 そこでは、サービスの機能をインターネット上で公開してほかのアプリケーションから呼び出して使ったり、モバイル端末や様々なデバイスのリクエスト/レスポンスに使ったり、複数のシステムを組み合わせたりするのに、 WebAPI という仕組みが使われます。 このコースでは、 WebAPI とは？ か
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。
チャットボットは自身で開発したプログラム単独で完結できる場合は少なく、何らかのAPIを呼び出すことが多いと思います。（自然言語解析関連、ストレージ関連、翻訳や天気など各種サービス関連・・・） したがって必然的にI/O待ち時間が発生しがちで、非同期処理との相性が良いはずなのですが、LINEBOTに関しては非同期処理のサンプルを全然見かけないので記事にしてみました。 APIクライアントの非同期対応状況について まずもってですが、根っことしてLINE Messaging APIの公式Python SDKが非同期処理に対応していないという状況があります。古いPythonバージョンがまだサポート対象であることが理由のようで、EOLは間近としてもまだしばらくかかりそうです。（2021年1月27日時点） [Feature Request] Asynchronous/Asyncio support ところ
はじめに 最近FastAPIを使う機会がよくあり，Dockerでサクッと構築して使い捨てしたかったので メモとして軽量で構築する方法を残したいと思います． 準備 Docker及びDocker Composeが使える環境
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とは？ バックエンドAPIの開発において以下の技術の有難さを痛いほど分かっている人にとっては今更感あります。 この記事はAPIを作った経験がない入門者に向けて、FastAPI1の解説を分かりやすく書いています。 Python decolator Hot Reload Swagger Dependency機能 Python decolator PythonのWebフレームワークでどこでも出てくるデコレータ。 以下のような@app.<method>(path)という見た目をしています。 app = FastAPI() @app.get("/post/") def getPost(id): return {"id": id, "title": "A title has to be bold style."} @app.get＝（appインスタンスのgetメソッド）なのでその実装を辿
【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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PythonのFastAPIをLambdaで動かそうと思ったらSQLModelも使ってみたくなったので調べてみた(テストまあまあ盛り) - Qiita
PythonのFastAPIをLambdaで動かそうと思ったらSQLModelも使ってみたくなったので調べてみた(テストまあまあ盛り)PythonunittestpytestSQLModel はじめに Pythonでデータ分析やスクレイピングや画像認識などをやっているのですが、Webアプリのバックエンドとして仕事で本格的に利用したいと思い、いろいろ調べてみると、AWSの LambdaでFastAPIを動かすとの話題が多く目に留まり、ふむふむ、と進めていくと、SQLModelも一緒に利用したいと思い、半日ほど試行錯誤してみたのでまとめてみたいと思います。 ソースはgithubに登録しております。 SQLModelの概要 SQLModelは、直感的で使いやすく、互換性が高く、堅牢になるように設計されており、Pythonの型アノテーションに基づき、PydanticとSQLAlchemyを利用して
FastAPI + SQLAlchemy（postgresql）によるCRUD API実装ハンズオン - Qiita
最終的な成果物 編集履歴 ・2021/4/23 認証関連のコードを追加して、Qiitaも更新 ・2021/4/18 全体的にリファクタリングし、Qiitaも更新 ・2020/10/24 初版 このハンズオンで実装するもの FastAPIのDocker環境（Nginxコンテナ, Applicationコンテナ, DBコンテナ） alembic環境 DBマイグレーション用のツール ユーザー情報のモデル DBに作成するテーブルの元になるもの。マイグレーションツールで使用します。 データアクセスクラス ユーザー情報のCRUDを行うAPI 2020/10/27現在 パスワードのハッシュ化とかは未考慮 各種ミドルウェア API実行前の処理を行うミドルウェア APIのテストコード テスト用のDBを作成し、テストケース実行ごとにDBロールバック、テストが全て完了したらテスト用のDB削除 CORS問題の回避
CodePipeline + Fargate + FastAPIで本番・開発・ローカル毎に環境変数が変わるCI/CDを構築してみた - Qiita
CodePipeline + Fargate + FastAPIで本番・開発・ローカル毎に環境変数が変わるCI/CDを構築してみたDockerECSCodePipelineECRCICD はじめに 初めまして。現在、新卒1年目でグーホームチームに所属しているプロトソリューションの川崎です。 今回は業務でAPIサーバーのCI/CDを構築する業務があり、その中で得た知見を書いていこうと思います。 環境 【筆者ローカル環境】 ・Windows ・WSL(コントリビューション：Ubuntu-20.04) ・Docker 20.10.23 【使用した主なAWSサービス】 ・CodeCommit ・CodeBuild ・CodePipeline ・Elastic Container Registry ・Elastic Container Service(ECS on Fargate) この記事で分かる
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
2021.9.11 Python Charity Talks in Japan 2021.09
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うわっ・・・FastAPIでGraphQLの構築、楽すぎ・・・？ - Qiita
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【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
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