Flaskユーザー向けFastAPIの使い方まとめ
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
Python 製 Web フレームワークを Flask から FastAPI に変えた話｜NAVITIME_Tech
こんにちは、けんにぃです。ナビタイムジャパンで公共交通の時刻表を使ったサービス開発やリリースフローの改善を担当しています。 今回は Python 製の Web フレームワークとして FastAPI を導入した話をしようと思います。 Python 製の Web フレームワークPython には代表的な Web フレームワークが 2 つあります。 ・Django: フルスタックフレームワーク ・Flask: マイクロフレームワーク Django は大規模開発向け、Flask は小中規模開発向けと言われますが、今回開発したサーバは小規模なサーバだったため、以前は Flask で開発していました。 しかし、どちらのフレームワークを使う場合でも下記のような機能を使おうとするとプラグインやサードパーティの助けを借りる必要があります。 ・OpenAPI ・JSON Schema ・GraphQL ・We
Python3.7で導入されたdataclass入門 - MyEnigma
Python実践入門 ── 言語の力を引き出し、開発効率を高める (WEB+DB PRESS plusシリーズ) 目次 目次 はじめに 通常のclassとdataclassの比較 dataclassの良いところ データを格納する箱であることを明確にできる。 クラス定義を短くかける 型情報を書くことでデータ構造が見やすくなる。 Printしたときに、そのままオブジェクトの中身を表示できる。 asdict関数でdictに変換できる。(Dictから簡単にJSONにも変換できる) Dict(JSON)からdataclassを作ることもできる Frozen引数を使うことで、簡単にイミュータブルにもできる。 データが作られたときに、自動後処理機能を追加することができる。 dataclassの残念なところ コレクションの初期化 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに C++ユーザやJ
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