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
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
GitHub - unum-cloud/ucall: Web Serving and Remote Procedure Calls at 50x lower latency and 70x higher bandwidth than FastAPI, implementing JSON-RPC & REST over io_uring ☎️
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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
はじめに データアナリティクス事業本部のkobayashiです。 コンテナ環境でFastAPIを使ったプロダクト開発を行っている際にある処理をスケジュールに基づき定期実行する必要がありました。その様な場合には処理専用のエンドポイントを用意してcurlなどで定期的に叩く方法もありますがもっと直接的にPythonのライブラリでジョブ実行のスケジュール管理を方法もあります。今回はPythonのライブラリであるAPSchedulerを使って定期実行を試してみたのでその内容をまとめます。 APSchedulerとは Python関数を定期的に実行するようにスケジューリング管理を行えるPythonライブラリです。実行するジョブ（Python関数）は簡単に新しいジョブを追加したり削除したりすることができジョブのメンテナンスも簡単です。またスケジュールを外部DBに保存することでスケジューラの再起動をおこな
今回はRequest パラメータのバリデーションを取り上げます。パスパラメータとクエリパラメータです。Swagger UIとともに、FastAPIでの開発効率を上げてくれるものです。 【過去記事】 Python Asyncio入門 Aiohttpで作るSimple Web Server - Qiita Starletteで作る Simple Web Server - QIita FastAPIで作るWebアプリ - 基本 FastAPIで作るWebアプリ - validation FastAPIで作るWebアプリ - Body validation FastAPIで作るWebアプリ - Form validation FastAPI 公式サイト 1.パスパラメータ 1-1.型チェック 前回と同じプログラムを使います。 from fastapi import FastAPI app = Fa
FastAPIでDBが非同期対応(async)していない場合は、router(Path関数)でasyncを使用してはいけない
FastAPIのrouterにはasync def/defのいずれも指定できるが、適当に決めてはならない FastAPIのrouter定義(path関数)では、def/async def のいずれも使用できるため、サンプルなどを見てなんとなくasync defにしている方もいるのではないでしょうか？ 以下にasyncとsyncの実装例を記述します。 # sync @router.get("/sync") def get_develop_sync(i: int) -> None: import time print(f"start: {i}") time.sleep(30) print(f"end: {i}") # async @router.get("/async") async def get_develop_async(i: int) -> None: import time impo
FastAPI logging
Here is how I setup my python logging for a fastAPI project. I have the following fastAPI file architecture: main.py logging.conf uicheckapp/ --db.py --services.py ...First I create a logging.conf file at the root of the project. logging.conf This file configures the loggers. I created the root and uicheckapp loggers. The root logger is a special logger. It is the logger that will be used if no ot
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
Before jumping into Celery. Let's start with the most straightforward tool to help us understand background tasks. FastAPI already has a BackgroundTasks class that can help us implement simple background tasks. Let's create a virtual environment to isolate our project requirements. python -m venv env Now, all we need is FastAPI and a web server e.g. Uvicorn or Hypercorn. Before installing these le
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
ユニットテスト｜FastAPI入門
FastAPIのプラグインとTips
FastAPI Utilities プロジェクト間で共通の機能を再利用できる便利な多数のユーティリティ クラスベースビュー：関連するエンドポイントで同じ依存関係を重複定義をなくせる SQLAlchemyのセッション管理 FastAPI-Restful リソースクラス：REST APIを簡単に実装できる クラスベースビュー：関連するエンドポイントで同じ依存関係を重複定義をなくせる SQLAlchemyのセッション管理 主な使い方
セーフィーではなぜフレームワークにFastAPIを採用することになったのか - Safie Engineers' Blog!
こんにちは、セーフィーでバックエンドのエンジニアをしております神田です。 今回は、バックエンドのAPIを開発する際に使用しているフレームワークについてお話ししていこうと思います！ API開発で使用しているフレームワークの紹介 Tornado FastAPI FastAPIを使用するまでの流れ FastAPIの何がよくて採用したのか 速い ドキュメントが自動生成される 実際に使ってみて感じること ドキュメント自動生成が本当に助かる 簡単にデータの堅牢性が保たれる まとめ API開発で使用しているフレームワークの紹介 まず初めに、現在使用しているフレームワークについて紹介します。 Tornado 公式リンク セーフィーのサービスができた当初(2014年)から使われています。 複数あるフレームワークの中から、APIのみで使用する前提で パフォーマンス 開発のしやすさ デバッグのしやすさ の観点か
OAuth2 with Password (and hashing), Bearer with JWT tokens - FastAPI
OAuth2 with Password (and hashing), Bearer with JWT tokens¶ Now that we have all the security flow, let's make the application actually secure, using JWT tokens and secure password hashing. This code is something you can actually use in your application, save the password hashes in your database, etc. We are going to start from where we left in the previous chapter and increment it. About JWT¶ JWT
はじめに こんにちは。hayata-yamamoto です。 唐突ですが、皆さんは「サーバーレス」お好きでしょうか？AWS であれば、Lambda, Fargate, Aurora Serverless あたりを思い浮かべるかもしれません。GCP にも似たようなサーバーレスサービスがありますよね。サーバーを自分たちで用意せず、クラウドベンダーが”いい感じに”設定したサーバーを拝借できることで、エンジニアはアプリケーションの開発に集中できる、そんなサービスです。オートスケールの設定が容易にできたり、リソース使用にかかる費用が従量課金になっており、ワークロードに合わせてコスト最適化を行いやすかったりと、さまざまなメリットがあります。 今回は、弊社でも採用しているサーバーレス構成（ServerlessFramework, FastAPI, Mangum)を紹介しながら、以下の点についてお伝えしま
DDD(ドメイン駆動開発)をFastAPIで実装するときのプラクティスができたので、共有になります。 一応動いていますけど、もっといい実装方法があれば教えて下さい。そんな気持ちです。 この記事で分かること この記事で分かること FastAPI+DDD のプラクティス（具体的には ↓） FastAPI における DDD を取り入れたディレクトリ構成 FastAPI の Model と DDD の Value Object のデータ扱い方(データ変換) テストのための InMemoryRepository の実装 FastAPI から自動生成される swagger と DDD おまけ) pycache のディレクトリが散在する この記事で分からないこと FastAPI のゼロからの開発手順 DDD のゼロからの知識を学ぶ 前提 言語、ミドルウェアのバージョン 言語、ミドルウェア バージョン
GitHub - triton-inference-server/pytriton: PyTriton is a Flask/FastAPI-like interface that simplifies Triton's deployment in Python environments.
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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
Flask並みに簡単なのにモダンな開発スタイルも可能なフレームワークFastAPIを、本番を意識した構成で動かす方法を調べたので共有したいと思います。 構成に関する要件と討ち手 「本番を意識した構成」と大きく出てみたものの、やりたいことは以下2点です。 マルチプロセス構成の管理をしたい 👉 gunicornでマルチプロセス管理 SSLをオフロード＆証明書を一元管理したい 👉 Nginxでリバースプロキシ 前者によりパフォーマンスや耐障害性を確保し、後者により運用しやすさやセキュリティを確保するようなイメージです。 Uvicornで起動（基本形） ASGIサーバーとしてUvicornを使用してFastAPIをシングルプロセスで起動するまでの手順です。はじめにライブラリのインストール。
FastAPI・Graphene・SQLAlchemyでGraphQLサーバー（Relay対応）を構築する - Qiita
VISITS Technologies Advent Calendar 2020 15日目は@woods0918が担当します。 私がプロダクトマネージャーを務めているideagramというサービスのバックエンドでは、REST APIからGraphQLへの移行が進んでいます。 初めてのGraphqlやGraphQL Playgroundを通してGraphQLの知識とクライアント側の操作は経験したのですが、GraphQLサーバーを実装した経験がなかったので、バックエンドエンジニアとの会話をスムーズにするために、挑戦してみようと思います。 今回は書き慣れているPythonで実装しますが、ideagramで採用している言語はRuby（WAF : Ruby on Rails）です。 コードはこちら Pythonとライブラリのバージョン python = "^3.8" fastapi = "^0.62
FastAPI Logo — https://fastapi.tiangolo.comWhat do you like best about being a data scientist? It’s definitely modeling and fine-tuning for optimal results. But what does it mean to be a good model if it’s never used or never deployed? To produce a machine learning model, the typical approach is to wrap it in a REST API and use it as a…
FastAPIのLambdaからAWS外のサービスでキャッシュとDB構築！ + Github Actions - Qiita
FastAPIのLambdaからAWS外のサービスでキャッシュとDB構築！ + Github ActionslambdaAPIGatewayGitHubActionsFastAPISupabase 概要 FastAPI、Pythonに詳しい方はご存じの方も多いかもしれません。 AWSのLambda関数と組み合わせるとどんな感じになるんだろう？と思って触り始めました。 色々学べたので、この機会に記事にしました！ こういったアーキテクチャが実現できるかな？という部分に焦点をおいています。また、可能な範囲でコストも抑える方針で進めました！ 主な目次 パート1：アプリケーション作成 インフラ構築（CDK Typescript） Lambda関数（FastAPIのアプリケーション）の作成 DBやcacheの構築の前に supabaseによるDB構築 upstashによるcache構築 パート2：Gi
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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
APSchedulerをFastAPIで使ってみる | DevelopersIO
FastAPIで作るWebアプリ - validation - Qiita
FastAPI で レスポンスをgzip圧縮する - Qiita
Background Tasks in FastAPI
FastAPI と Mangum で作るサーバーレスAPI
FastAPI(Python)+DDD(ドメイン駆動開発)のポイント
FastAPIをマルチプロセス＆SSLで動かすためのステップバイステップ - Qiita
FastAPI has Ruined Flask Forever for Me