FastAPIとPythonの型ヒントが反映されたDocker環境を作ってそこにVS CodeのRemote Containerから接続する構築手順（2022年版） - Qiita
FastAPIとPythonの型ヒントが反映されたDocker環境を作ってそこにVS CodeのRemote Containerから接続する構築手順（2022年版）PythonDockerdockerfileFastAPIRemote-Containers 1. はじめに FastAPIの開発環境をPythonの型付け（型ヒント）の恩恵を厳し目に受けながら開発したい。 そしてそれらの設定が反映されたDockerの開発環境をつくってホストの環境を汚さないようにしたい。 さらにVS CodeのRemote Containerを使うことでDockerの開発環境に接続して開発できる状態にしたい。 という動機から始まっています。 1-1.背景 上記を実現するためにFastAPIの環境構築について調査していると、「個人的にこの設定がスタンダートな最小構成だよね」をまとめるに苦労したのでこの際まとめてお
リクエストボディ - FastAPI
リクエストボディ¶ クライアント (ブラウザなど) からAPIにデータを送信する必要があるとき、データを リクエストボディ (request body) として送ります。 リクエスト ボディはクライアントによってAPIへ送られます。レスポンス ボディはAPIがクライアントに送るデータです。 APIはほとんどの場合 レスポンス ボディを送らなければなりません。しかし、クライアントは必ずしも リクエスト ボディを送らなければいけないわけではありません。 リクエスト ボディを宣言するために Pydantic モデルを使用します。そして、その全てのパワーとメリットを利用します。 情報 データを送るには、POST (もっともよく使われる)、PUT、DELETE または PATCH を使うべきです。 GET リクエストでボディを送信することは、仕様では未定義の動作ですが、FastAPI でサポートされ
Server Workers - Gunicorn と Uvicorn¶ 前回のデプロイメントのコンセプトを振り返ってみましょう： セキュリティ - HTTPS 起動時の実行 再起動 レプリケーション（実行中のプロセス数） メモリ 開始前の事前ステップ ここまでのドキュメントのチュートリアルでは、おそらくUvicornのようなサーバープログラムを単一のプロセスで実行しています。 アプリケーションをデプロイする際には、複数のコアを利用し、そしてより多くのリクエストを処理できるようにするために、プロセスのレプリケーションを持つことを望むでしょう。 前のチャプターであるデプロイメントのコンセプトにて見てきたように、有効な戦略がいくつかあります。 ここではGunicornがUvicornのワーカー・プロセスを管理する場合の使い方について紹介していきます。 Info DockerやKubernete
mangum + FastAPI で ASGI な Python アプリケーションを AWS Lambda + API Gateway 上で動かす - らくがきちょう
mangum を使うと FastAPI や responder といった ASGI アプリケーションを AWS Lambda + API Gateway 上へ簡単にデプロイすることが出来ます。 今回は FastAPI で書いた ASGI アプリケーションを mangum を使って AWS 上でデプロイする手順をメモしておきます。 mangum init の注意点 最初に mangum init する ハンドラは app/asgi.py に定義する mangum のプロジェクト名は AWS ルールに準拠したものにする mangum cli には削除機能が無い プロジェクトディレクトリを作成する mangum-cli をインストールする AWS CLI をセットアップする AWS S3 上に Bucket を作成する デプロイ用の設定ファイルを作成する requirements.txt を修正
勢いで書いたはいいものの特に使うこともないコードが発生してしまったので Qiita に書いて供養する。 FastAPI のお試しと Bearer スキームの仕様理解のための練習という感じ。 大いに参考にした記事： トークンを利用した認証・認可 API を実装するとき Authorization: Bearer ヘッダを使っていいのか調べた - Qiita 作ったもの パスワード認証 トークンを用いた認証・認可 Bearer スキーム = Authorization: Bearer ヘッダを見る バックエンド API のみでフロントエンドは作っていない 認証通ったら LocalStorage に token 入れておいて API 叩くときはヘッダ付けてくれって感じ @nuxt/auth とかでシュッとできそう JWT ではなく古典的なセッションストレージ (メモリ) なのでステートフル コー
代替ツールから受けたインスピレーションと比較¶ 何がFastAPIにインスピレーションを与えたのか、他の代替ツールと比較してどうか、そしてそこから何を学んだのかについて。 はじめに¶ FastAPIは、代替ツールのこれまでの働きがなければ存在しなかったでしょう。 以前に作られた多くのツールが、作成における刺激として役立ってきました。 私は数年前から新しいフレームワークの作成を避けてきました。まず、FastAPIでカバーされているすべての機能を、さまざまなフレームワーク、プラグイン、ツールを使って解決しようとしました。 しかし、その時点では、これらの機能をすべて提供し、以前のツールから優れたアイデアを取り入れ、可能な限り最高の方法でそれらを組み合わせ、それまで利用できなかった言語機能 (Python 3.6以降の型ヒント) を利用したものを作る以外に選択肢はありませんでした。 以前のツール¶
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!"}
はじめに いろいろ version up をしたいのですが、ここではpoetry を使ったpython のコード開発の方法をはじめるための調査結果をメモしておきます。 おじさんがやりたかったのは、 WSL2(Ubuntu20.04), Linux (Ubuntu22.04)で開発。ターミナルとVisual Studio Code で。 python の仮想環境とパッケージ管理ができるのか そのままDockerイメージ作れる というこれまで virtualenv を用いていた環境をそのまま poetry, pyproject.toml で管理できるようにしたい、というのが目的です。 特に仮想環境が含まれるているのかよく分からない状態だったので、試してみました。できるかな。下記に作業結果を置いてあります。 内容 準備 poetry はインストールしなければなりません。本家の指示に従い、インスト
はじめに rinnaをサービスに組み込みやすくするためにapi化したけどやっぱりchatGPTみたいにストリーミングしたほうがユーザー体験が良いってことでStreamingResponseに対応したrinna APIを作ってみた。 生成された出力をStreamingする方法 transformersのTextIteratorStreamerクラスを使えば良いらしい。 使い方は簡単で TextIteratorStreamerにtokenzierを渡して tok = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2") inputs = tok(["An increasing sequence: one,"], return_tensors="pt") streame
Python初心者がFastAPIでTodo(API)を作ってみた 前提 Python 3.9 FastAPI 0.88 sqlmodel sqlite3 開発環境 MacBook + VScode FastAPIについて 特徴 公式より引用 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
FastAPIを触りたかったので、取り敢えずDockerで環境を作る。 公式ドキュメント Dockerを使用したデプロイ方法は公式にドキュメントが用意されているので、それを参考にする。 プロジェクト構成 sample_project ├── app │ └── main.py ├── docker-compose.yml ├── Dockerfile └── requirements.txt from typing import Union from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") def read_root(): return {"Hello": "World"} @app.get("/items/{item_id}") def read_item(item_id: int, q: Union[str, None]
FastAPI Utilities User Guide Get Help Development - Contributing Release Notes Source module: fastapi_utils.timing¶ The fastapi_utils.timing module provides basic profiling functionality that could be used to find performance bottlenecks, monitor for regressions, etc. There are currently two public functions provided by this module: add_timing_middleware, which can be used to add a middleware to a
SQLModelとは?SQLModelとは、FastAPIと同じ開発者が開発しているPythonからSQLを操作するためのライブラリです。一般的にはSQLを操作するライブラリは、ORM(ORマッパー)と呼ばれています。 FastAPIを使っている人にとっては、お馴染みの型ヒントによる型チェックを行ってくれるPydanticとSQLを操作するORMライブラリSQLAlchemyを組み合わせたライブラリです。 SQLModelの特徴SQLModelの特徴は、 SQLAlchemyとPydanticをベースに開発されている。SQLAlchemyとPydanticを組み合わせたライブラリなので可能な限り単純化していて重複したコードを書かなくてよい。FastAPIの開発者が開発しているため正にFastAPIのためのORMみたいな位置づけ 冒頭にも書きましたが、modelsとschemasでしたような
class Child1(Base): __tablename__ = "child1_table" id = Column(Integer, primary_key=True) parent_id = Column(Integer, ForeignKey("parent1_table.id")) name = Column(String(255)) 公式ドキュメントでは親テーブルと子テーブルを1つのファイルに記載しています。ただ、可読性向上のために1テーブル1ファイルにしたくて、親テーブルと子テーブルのファイルを分けています。 ファイルを分割した場合、いくつかポイントがあります。 1つ目のポイントとして、parent.pyでrelationshipに指定したChildをimportする必要があります。また、linterで警告が出るので無視する設定にしておきます。 ２つ目のポイントとして、
[FastAPI] ニッチなところを突く！Pydantic-i18nでPydanticのバリデーションメッセージを英語から日本語へ変換！！ - Qiita
[FastAPI] ニッチなところを突く！Pydantic-i18nでPydanticのバリデーションメッセージを英語から日本語へ変換！！ この記事を読んでできること Pydanticのバリデーションメッセージを英語から日本語に変換して返すことができる 概要 i18nとは Pydantic-i18nとは 実装 記述しないこと FastAPIについて Pydanticとは Pydanticの実装 使用技術 fastapi==0.78.0 pydantic==1.9.1 pydantic-i18n==0.2.3 i18nとは i18n（Internationalization（国際化対応）の略称）とは、文化や地域、言語によって異なるターゲットオーディエンスに合わせて容易にローカライズできる製品、アプリケーション、または文書内容の設計と開発のこと 今回の実装ではPydanticのデフォルト設定の
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爆速PythonフレームワークFastAPIをMySQLに繋いでRESTfulなAPIを作成してみた。 - Qiita
爆速PythonフレームワークFastAPIをMySQLに繋いでRESTfulなAPIを作成してみた。PythonMySQLDockerdocker-syncFastAPI FastAPI とは？ FastAPIとはpython3.6以上を対象とした、APIを作成するためのモダンで処理速度が爆速なフレームワークです。 主な特徴としては 速さ: 非常にハイパフォーマンス。NodeJSやGoに匹敵する処理速度を誇る(StarletteとPydanticのおかげもあり)。Pythonの数あるフレームワークのうち最も処理速度が速いフレームワークの一つ。 コードの簡素化: コードの書く速度を約2~3倍から上昇させる。(*) バグの少なさ: 約40%ほどの人為的コードバグを減らすことが可能。(*) 直感的に書ける: エディターのサポートも充実、補完も効きます。デバッグにかかる時間を減らすことが可能。
【FastAPI】テストケース毎に独立したDBデータを使用する（GitHub Actions付き） - Qiita
ORMと連携した機能のテストを行う際、テストケース(= テスト関数)毎にクリーンなデータベースが欲しい（テストケース間の依存関係が生まれてほしくない）。 この点についていい感じの方法が実現できたためご紹介する。 参考（一部重複内容あり） FastAPIでテスト用のクリーンなDBを作成してpytestでAPIのUnittestを行う 本記事のソースコード：skokado/fastapi-tutorial 環境 Python: 3.8 fastapi==0.68.2 SQLAlchemy==1.4.25 SQLAlchemy-Utils==0.37.8 pytest==6.2.5 factory-boy==3.2.0 アプリケーション準備 ユーザ認証とブログ管理を行う簡単なアプリケーションを用意する。 ※アプリケーション本体のコードは割愛するためリポジトリを参照 ※ディレクトリ構成 . ├──
docker composeで手軽にReact＋FastAPI＋MySQLお試しローカル環境を作る - Qiita
docker composeで手軽にReact＋FastAPI＋MySQLお試しローカル環境を作る 動機 Reactを使った静的ホスティングなるものをやってみたい。 動的なコンテンツはFastAPIで作って適宜呼び出したい。 FastAPIとデータベースはつなげておいて、FastAPIサーバーは将来的にサーバーレスみたいにしたい。 この記事の目的 Reactで生成したページから、FastAPIで作ったAPIを利用して、MySQLに入っているデータをブラウザ上で確認する。 最初のディレクトリ構成 docker-compose.yml client Dockerfile server Dockerfile requirements.txt code db.py main.py model.py mysql conf.d my.cnf initdb.d schema.sql testdata.s
Unify Python logging for a Gunicorn/Uvicorn/FastAPI application - pawamoy's website
I recently started playing with FastAPI and HTTPX, and I am deploying my app with Gunicorn and Uvicorn workers. But when serving, the logs from each component looks quite different from the others. I want them to all look the same, so I can easily read them or exploit them in something like Kibana. After a lot of hours trying to understand how Python logging works, and how to override libraries' l
The ultimate async setup: FastAPI, SQLModel, Alembic, Pytest
FastAPI is a popular topic nowadays and I have decided to share my setup for an async web-server using this framework. Here is a short description of python packages used in the article (just to make a whole picture to save your time): Poetry (https://python-poetry.org) — is a tool for dependency management and packaging in Python. It allows you to declare the libraries your project depends on and
FastAPIの概要｜FastAPI入門
One of the common difficulties I’ve seen with new Data Scientists coming into industry is getting their machine learning models interacting with production systems - that is, making the jump from their research environment (usually developing in a Jupyter notebook or similar) to a broader code ecosystem. Putting the model behind a REST API ensures that we can serve predictions to consumers on the
はじめに こんにちは、山本です。APIを実装するとき、個人的には認証が一番難しいと思っています。しかし、FastAPIでは簡単に認証が実装ができるような仕組みがあります。本記事では、私が公式ドキュメントを読んで学んだ認証の方法を実装を動かしながら紹介します。 認証とは 認証はAPIを特定のユーザしか利用できないようにする技術です。APIはエンドポイント(URL)を知っていれば基本的に誰でもアクセスでき、個人情報などの流出につながる恐れがあります。そこで、アクセスするユーザが誰なのかを認証(authentication)し、そのユーザがどの情報(resource)にアクセスできるかを認可(authorization)します。 はてなブログでのGoogleによるソーシャルログインを例として説明します。Googleのメアドとパスワードの入力が認証にあたり、はてなブログがGoogleのアカウントの
GitHub - Kludex/fastapi-tips: FastAPI Tips by The FastAPI Expert!
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昨年12月にCloudflare Worker + D1 + Hono + OpenAIでLINE Botを作るという記事を書いた。その時はJavascriptで書いていたが、この方面はPythonで物事を進めた方が何かと便利なので、今回はFastAPI + ChatGPTのAPIを使って似たようなLINE Botを作成してみた。また、Cloudflare WorkerではPythonのアプリを動かせない(しにくい)のでFly.ioで動かすのも試してみた。以下ではそのざっくりとした流れとコードとメモみたいなものを書いている。 ※ちなみに概ね詳細はCloudflare Worker + D1 + Hono + OpenAIでLINE Botを作ると被る部分が多いので色々と省略してる。 Echo Botを作る とりあえずはまずはLINEで動くEcho Botを作るところからやってみる。何事も最
Query Parameters and String Validations¶ FastAPI allows you to declare additional information and validation for your parameters. Let's take this application as example: from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items(q: str | None = None): results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]} if q: results.update({"q": q}) return results from typing im
はじめての FastAPI 後編 - Qiita
はじめての FastAPI（前編） https://qiita.com/uturned0/items/9c3d19c1f846a07ec779 の続き Handling Errors¶ HTTPException http://0.0.0.0:8000/err/1 にいくと 404 が返る。raise するだけで json がレスポンスになるの最高。 from fastapi import FastAPI, Body, Query, HTTPException items = {"foo": "The Foo Wrestlers"} @app.get("/err/{item_id}") async def read_item(item_id: str): if item_id not in items: raise HTTPException(status_code=404, detail
AWS App Runner × FastAPI で作る REST API パターン 3 選 - サーバーワークスエンジニアブログ
こんにちは。アプリケーションサービス部の河野です。 アプリケーションサービス部では、週に一回、技術発表会という形で、発表者が興味がある技術について自由にプレゼンテーションしています。 その中で「App Runner で REST API 開発するの良いぞ」っていう話をしたので、本ブログでも紹介したいと思います。 導入 コールドスタート問題 デプロイ容量問題 serverless.yaml 書くのツラい問題 ローカルのテストしづらい問題 App Runner とは？ FastAPI とは？ 環境 パターン①: データストアなし パターン①: 実践 ローカルで動作確認 ECR を作成 イメージをビルド&プッシュ App Runner デプロイ 上手くいかない場合は？ パターン②: DynamoDB パターン②: 実践 ローカルで動作確認 fastapi コンテナ localstack コンテナ
FastAPIのBackgroundTasksを使用して重い処理をバックグラウンドで実行しつつタスクの状態を取得したい
今回やりたいこと API経由でバッチ処理とか重い処理を動かしておいて、UI側で状態を監視したい…なんてことあるよね。今回はそんな時の処理を書いていこうと思います。 APIからバックグラウンドで重い処理を起動したい バックグラウンド処理の状態を取得して画面側で表示したい 処理中でもAPIへのリクエストは止めたくない 今回はとりあえずAPI処理だけに留めようと思います。 APIが出来ちゃえば画面側はご自由にといった感じです。 環境 Python 3.9.2 FastAPI 0.68.1 各処理を書いていく FastAPIにはバックグラウンド処理用にBackground Tasksが用意されています。 公式を見ても分かる通りかなりシンプルに書けます。add_taskにバックグラウンド処理を入れるだけ。後はお任せ。素晴らしい。 #!/usr/bin/env python3 import time
はじめに FastAPIとpostgresqlの環境構築を行いました。 LaravelやRailsのフレームワークに慣れていたのもあり、FastAPIを導入する際に少し面倒くさく感じたので、 備忘録を兼ねて環境構築の手順を書きました。 各コードの詳細については省いてます。 忙しい人のために最終的なソースです。 https://github.com/nonamenme/docker-fastapi-postgres こちらをdocker-compose up -dで立ち上げれば、とりあえずFastAPIの環境は完成します。 1. 準備 以下の構成でファイルを用意 ─── project ├── docker-compose.yml ├── Dockerfile ├── requirements.txt └── fastapi └── main.py version: '3.7' servic
Investigating a backdoored PyPi package targeting FastAPI applications | Datadog Security Labs
Introduction FastAPI is a highly popular Python web framework. On November 23rd, 2022, the Datadog Security Labs team identified a third-party utility Python package on PyPI related to FastAPI, fastapi-toolkit, that has been backdoored by a malicious actor. The attacker inserted a backdoor in the package, adding a FastAPI route allowing a remote attacker to execute arbitrary python code and SQL qu
この記事では、爆速でAPIを実装したい。また、FastAPIの文献少なすぎて、 MySQLとの連携ってどうやってやるの？と疑問に思っている方に向けて、 三分で環境を構築する方法を紹介しています。 前提 MySQLを触ったことがある。selectやwhereなどがわかる Pythonを少しは触ったことがある。 Dockerをインストールして使える状態 ※ まだ、Dockerをインストールしていない方は、以下のサイトでわかりやすく紹介しているので、 参考にしながら導入してみましょう！ https://qiita.com/scrummasudar/items/750aa52f4e0e747eed68 FastAPIとは??? Pythonを使ったAPI構築のためのフレームワークです。ちなみに、Python3.6以上で動作します。 Pythonを使ったAPIはFlaskやdjangoなどが有名で、
GitHub - long2ice/fastapi-cache: fastapi-cache is a tool to cache fastapi response and function result, with backends support redis and memcached.
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FastAPIのアプリをAzure Web AppsとAzure Static Web Appsにデプロイ
↑ 今回用途では、十分なスペックですが、デプロイを繰り返すと、CPU 時間を超過して、QuotaExceeded になって、何もできなくなり、手探り段階の場合、きついです。（５分くらいすると回復します。） この後、Basic(B1)に変更する手順が出てきます。（無料プランでは、この記事の内容は実現しませんでした。） 構築中です。 こうなったら、成功です。 startup 設定Web App 起動時のスタートアップスクリプトを作成し、設定します。 backend/startup.sh を以下の内容で作成します。 https://portal.azure.com/ へアクセスして、App Service アプリ名 otamesi-backend をクリック → 構成 → 全般設定 スタートアップ コマンド：startup.sh とし、 保存 をクリックします。 スタートアップ コマンドのところ
FastAPIはPythonで高速なAPIサーバーを立てられるので人気ですね。 今回はFastAPIでテストをする方法を試してみました。 FastAPIとは FastAPIとはPythonでAPIサーバーを構築できるフレームワークで、以下の特徴があります。 軽量 Pythonとしては高速 Pythonに型定義を実装できる 非同期通信を簡単に実装できる FastAPI標準のテストツール: TestClient FastAPIで標準で用意されているテストツールにTestClientというものがあります。 これはテスト内でFastAPIで作ったAPIサーバーのクライアントとして振る舞うことができるものです。 例として以下のmain.pyがあるとします。 from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/health") async de
前回の投稿ではリポジトリパターンの導入と依存性注入を行い、APIエンドポイントをPostgreSQLと接続させました。 今回の投稿では前回までに作成した構成でユニットテストを行うための土台作りをし、いくつかのテストケースを実装します。 方針として、テストで使用するPostgreSQLはテスト開始時に使い捨ての専用のコンテナを新規で立ち上げることにします。 過去の投稿はこちらから辿ることができます。 FastAPI を使ってWEBアプリを作ってみる その1FastAPIとDockerでHelloWorldFastAPI を使ってWEBアプリを作ってみる その2AlembicとPostgreSQLでDB MigrateFastAPI を使ってWEBアプリを作ってみる その3APIエンドポイントをPostgreSQLに接続FastAPI を使ってWEBアプリを作ってみる その4今ここ テストにつ
ResponderとFastAPIの共通部分についてまずは、今回比較する2つのフレームワークについて、簡単にご紹介したいと思います。 実は、この2つのフレームワークは共通している部分がいくつかあります。 Starletteベース Responder と FastAPI は、Starlette (スターレット: フランス語で”小さな星”) がバックで動作しています。 つまり、どちらのフレームワークも Starlette をラップしたフレームワークということです。 Starlette は、あまり日本では流行っていませんが、このフレームワークは様々な機能が詰め込まれており、拡張性に長けています。 Responder と FastAPI を使う場合は、Starlette の機能も使おうと思えば使用可能です。 また、Starlette におけるサーバーの起動は、Uvicorn と呼ばれるフレームワー
Docker + Keycloak + FastAPIを用いたローカル OAuth2.0 Authorization Code Grant 検証環境構築 メモ - Qiita
version: "3" volumes: mysql_data: driver: local services: mysql: image: mysql:5.7 volumes: - mysql_data:/var/lib/mysql environment: MYSQL_ROOT_PASSWORD: root MYSQL_DATABASE: keycloak MYSQL_USER: keycloak MYSQL_PASSWORD: password keycloak: image: quay.io/keycloak/keycloak:latest container_name: "keycloak" environment: DB_VENDOR: MYSQL DB_ADDR: mysql DB_DATABASE: keycloak DB_USER: keycloak DB_PASSWO
GitHub - unum-cloud/ucall: Remote Procedure Calls - 50x lower latency and 70x higher bandwidth than FastAPI, implementing JSON-RPC & 🔜 REST over io_uring and SIMDJSON ☎️
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FastAPIで作ったアプリをApp ServiceとAzure Database for MySQL上にデプロイする - Qiita
はじめに こちらの記事は求ム！Pythonを使ってAzureで開発する時のTips！【PR】日本マイクロソフト Advent Calendar 2020の16日目の記事です。 最近触り始めたFastAPI.このフレームワークで作成したサンプルアプリをAzure上にデプロイすべく手順をまとめてみます。 サンプルアプリと言いつつもHelloWorldだけだと少し味気ないのでDBが絡むような簡単なコードを実装してみました。 何ができるようになるのか 開発環境からAzureへのFastAPIを利用したアプリのデプロイ Python(SQLAlcemy)を利用してAzure Database for MySQLへのSSL/TLS接続構成 動作環境 以下のシステム要件を想定しております。 Docker最新版 ※ローカルで動作確認を行うため App Service on Linux（Python3.7系
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Bearer スキームでトークン認証する API を FastAPI で実装した - Qiita
代替ツールから受けたインスピレーションと比較 - FastAPI
FastAPIの基礎(+α Routing) - Qiita
【Python】Poetry で設定してFastAPIを使う環境構築 - Qiita
FastAPIでStreamingResponseに対応したrinna APIを作ってみる
Python初心者がFastAPIでTodo(API)を作ってみた - Qiita
DockerでFastAPIの環境を作ってGETするまで
Timing Middleware - FastAPI Utilities
【Python】FastAPIのORMはSQLModelがおすすめ
FastAPI+SQLAlchemyでリレーションシップを使いこなす - Qiita
Porting Flask to FastAPI for ML Model Serving
FastAPIでの認証の実装が簡単すぎた！【コード有】 - HapInS Developers Blog
FastAPI + ChatGPTのAPIでLINE Botを作成しFly.ioで動かす
Query Parameters and String Validations - FastAPI
dockerでFastAPIとpostgresql - Qiita
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TestClientを用いてFastAPIのテストをする - Qiita
FastAPI を使ってWEBアプリを作ってみる その4 | nMoMo's
ResponderとFastAPIを実際に使って比較してみた – 株式会社ライトコード