Introduction Tutorial Series Contents Optional Preamble: FastAPI vs. Flask Beginner Level Difficulty Part 1: Hello World Part 2: URL Path Parameters & Type Hints Part 3: Query Parameters Part 4: Pydantic Schemas & Data Validation Part 5: Basic Error Handling Part 6: Jinja Templates Part 6b: Basic FastAPI App Deployment on Linode Intermediate Level Difficulty Part 7: Setting up a Database with SQLA
PythonのWebアプリケーション、DjangoやFlaskなどいろんなフレームワークがありますが、最近だとASGIをサポートしたFastAPIの採用例も増えているんじゃないでしょうか？ そんなFastAPIで作ったアプリをサーバレスにデプロイして運用できたら素敵ですよね。 そこで今回はFastAPIで作ったASGIアプリケーションをMangumでラップしてAWS Lambda + API Gatewayで動かしてみようと思います。 WSGIとASGIについて DjangoやFlaskなど従来からあるPythonのWebアプリケーションフレームワークは、WSGI (Web Server Gateway Interface) という同期インターフェースで作られています。 WebサーバーのGunicornやApacheなどで運用されたり、Lambdaで動かすServerless Framew
早引き FastAPI
Python で API サーバー立てるのに FastAPI が良さそうなので、ドキュメントをナナメ読みした。 チュートリアルだけでもボリューミーだったので、辞書的に知りたい情報にアクセスできるようにまとめる。 記事執筆時の 2021-03-30 時点で FastAPI のメジャーバージョンは 0 なので、いずれこの記事は陳腐化する可能性が高い。あくまで執筆時点での整理なのでご了承を。 FastAPI の特徴 ここにまとまっているが、 Starlette という軽量 Web フレームワーク Pydantic という型アノテーションによるバリデーション/シリアライゼーションのライブラリ すばやく FastAPI を使っていく意味では、上記の2つのライブラリに大きく依存しているのがポイント。 とりあえず使う
転職黙示録 (10) FastAPIのソースを読む 第4回 UvicornとFastAPIの関係 - Qiita
import uvicorn from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") def root(): return {"message": "Hello World"} if __name__ == "__main__": uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000) 目的 サーバーであるUvicornとアプリケーションのFastAPIの関係を考察する. Q. appとは何か? 最初にUvicornが期待するアプリケーションの仕様, つまりASGIインターフェースとはどんなものか確認しておきましょう. scop receive send ASGIに適合するアプリケーションはこれらの引数を取るcallableなネイティブ・コルーティンであれば良いようです. Quick Startには
SQLModel
SQLModel, SQL databases in Python, designed for simplicity, compatibility, and robustness. Documentation: https://sqlmodel.tiangolo.com Source Code: https://github.com/tiangolo/sqlmodel SQLModel is a library for interacting with SQL databases from Python code, with Python objects. It is designed to be intuitive, easy to use, highly compatible, and robust. SQLModel is based on Python type annotatio
FastAPI で Pydantic v2を使うと性能向上！ - Safie Engineers' Blog!
サーバーサイドエンジニアの松木 (@tatsuma_matsuki) です。 セーフィーではいくつかのサービスでFastAPIを使った開発を行っています。FastAPIでは、Pydanticというライブラリを使ってリクエスト・レスポンスのモデルのバリデーションなどを実装することができます。このPydanticというライブラリですが、近いうちにメジャーバージョンアップのリリースが予定されており、これによりモデルのバリデーション処理が高速化されることがアナウンスされています！ 以下のページによると、Pydantic v2はv1に比べて4倍～50倍の性能向上があると書かれているので、これは期待してしまいます。 https://docs.pydantic.dev/latest/blog/pydantic-v2/#performance そして、Pydanticを利用するFastAPIでも2023/
以下の過去記事でも述べていますが、FastAPIはStarletteを基盤として構築されており、WebSocketのサポートも継承しています。 Starletteで作る Simple Web Server - Qiita WebSocket - FastAPI公式サイト 今回は公式サイトにあるチャットプログラムを少し修正し、特にクライアントは簡単なVueプログラムに置き替えています。 1. クライアント - Vue.js 過去記事のFastAPI OAuth2 クライアント - Qiitaと同じディレクトリ構成で、FastAPIのディレクトリのサブディレクトリstaticにindex.htmlとindex.jsを置きます。 index.htmlは2つのフィールドから構成されています。ログイン画面とメッセージ送信画面です。メッセージ送信ボタンはログインするまでは無効化されています。 <htm
【Techの道も一歩から】第39回「Google App Engine で Python による WebAPI を動かす」 - Sansan Tech Blog
ヘッダ画像 こんにちは。 DSOC R&D グループの高橋寛治です。 最近は Google App Engine(App Engine) を用いて WebAPI としてアルゴリズムを提供できるよう開発中です。 App Engine を触ったのは初めてだったため、備忘録として App Engine の概要や環境構築からデプロイまで書きたいと思います。 App Engine の説明や設定の考え方が主となります。 App Engine とは Webアプリケーションの提供のためのフルマネージド型のサーバーレスプラットフォームです。 コードを用意して App Engine 上に反映すれば、GCP 上で Webアプリケーションが稼働し利用可能になっているというイメージです。 動作環境には、スタンダード環境とフレキシブル環境があります。 それぞれ利点が異なるため、公式の比較を見ながら検討すると良いと思い
Python Types Intro¶ Python has support for optional "type hints" (also called "type annotations"). These "type hints" or annotations are a special syntax that allow declaring the type of a variable. By declaring types for your variables, editors and tools can give you better support. This is just a quick tutorial / refresher about Python type hints. It covers only the minimum necessary to use them
はじめに 今回の記事では、FastAPIでREST APIを開発する手順を簡潔に解説する。 本記事の対象読者 Pythonの基本文法(データ型、条件分岐、繰り返し)を理解している人 RailsやLaravel等のWebフレームワークで簡単なWebアプリケーションを開発できる人 FastAPIで簡潔にREST APIを開発したい人 用語解説 FastAPI FastAPIの公式ドキュメントによると、以下のように説明されている。 FastAPI is a modern, fast (high-performance), web framework for building APIs with Python 3.7+ based on standard Python type hints. 簡潔に言えば、FastAPIはPythonでAPIを開発するために開発されたWebフレームワークである。P
FastAPIは、すべてのセキュリティ仕様について学習する必要がなく、標準的な方法でセキュリティ処理を実装するためのついくつかのツールが提供されています。
Intro This guide is intended for people who are already familiar with Python 3 and looking to start a new project. This guide comes from experience building api backends for a variety of startups in different industries, it serves as a starting point for what the state of “best practise” is for how I think about organising Python projects, structuring code, testing, and common libraries I’ve reuse
私たちはクライアントの事業成長を加速させる DXコンサルティング集団です。 私たちは企業の変革を陰から支える変革屋です。 ビジネスとITの両方の専門家として、 DX推進の根本的な課題に焦点を当て、 優れた提案力と技術力、関係者を巻き込むファシリテーション力で スピーディな実行と検証を行うことで、 成果が見えにくいDX推進を確実に形にしていきます。
FastAPI 色々なレスポンスまとめ - Qiita
この記事は？ 自分の備忘録も兼ねて、FastAPI のレスポンスについてまとめました。FastAPI の基本的な記述方法、HTTP の基礎的な知識については、ここでは説明していません。チートシート的なものとしてご活用ください。 以下のドキュメントを元に (というか、ほぼコレの二番煎じを) 作成しました。 (6/27 追記) リクエストの受信についてはこちら: JSON レスポンス (単純な方法) FastAPI では、デフォルトでは JSON 形式のレスポンスをするようになっています。return に辞書オブジェクトを配置すると、JSON に変換されてレスポンスされます。 from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") def index(): return {"mes": "hello"}
ウェブフレームワークのシンプルな実装の背景 FlaskやFastAPIといったウェブフレームワークでは、以下のようにアクセスするエンドポイントのパスとその処理内容を一つの関数で実現したり、パスをパラメータ化して関数内部で利用することができます。 # FastAPIの事例 (公式ドキュメントより) @app.get("/") async def root(): return {"message": "Hello World"} @app.get("/items/{item_id}") async def read_item(item_id): return {"item_id": item_id} これまでは何気なく便利だなと思いながら利用していたのですが、内部ロジックやその実装背景をきちんと理解していませんでした。よくよく考えると、どういう方法でパスパラメータはデコレーター引数の文字列の一
Show HN: FastAPI: build Python APIs with Go-like speed and automatic UI docs | Hacker News
FastAPI is a modern, fast (high-performance), web framework for building APIs with Python 3.6+. It is one of the fastest Python frameworks available, as measured by independent benchmarks.It is based on standard Python type hints. Using them, you get automatic data validation, serialization, and documentation. Including deeply nested JSON documents. And you get editor completion and checks everywh
FastAPI with Async SQLAlchemy, SQLModel, and Alembic This tutorial looks at how to work with SQLAlchemy asynchronously with SQLModel and FastAPI. We'll also configure Alembic for handling database migrations. This tutorial assumes you have experience working with FastAPI and Postgres using Docker. Need help getting up to speed with FastAPI, Postgres, and Docker? Start with the following resources:
Python Conference Talk 2021 at Japan
from datetime import datetime from fastapi import FastAPI, BackgroundTasks, HTTPException from pydantic import BaseModel from time import sleep from typing import Dict app = FastAPI() class Job(BaseModel): job_id: int is_cancelled: bool = False def __call__(self): jobs[self.job_id] = self try: for _ in range(1000): print(f'{datetime.now():%H:%M:%S}') sleep(1) if self.is_cancelled: del jobs[self.jo
FastAPI勉強メモ - Qiita
参考資料 FastAPIは？ FastAPI framework, high performance, easy to learn, fast to code, ready for production 特徴 typeの定義でrequest内容を自動bindingできる type hintで静的チェックできるので、バグになりにくい 簡単 ハイパフォーマンス OAuth2 OpenAPI docs自動作成 GraphQLサポート ドキュメントが充実 開発環境の構築 libraryインストール virtualenv is a tool for creating isolated virtual python environments. プロジェクトごとで依存するパッケージの管理環境を提供する FastAPI is a framework, high performance, easy to l
FastAPIは便利ですね。APIサーバを簡単に構築できるフレームワークとして個人的に愛用しています。今回はFastAPIに認証機能を追加します。 注意 ：FastAPI, Firebase のインストールなどセットアップは前提としてここでは触れません。 サーバにリクエストしてきたユーザの識別・認証を行い、要求されたリソースへ適切な許可を制御したい需要は多々あると思います。ここではHTTPヘッダに追加するだけで簡単に実装できるBearer認証を実装します。 [Qiita] "Bearer認証について" HTTPのAuthorizationヘッダにスキームとして指定でき, Authorization: Bearer <token> のようにして指定する. トークンの形式はtoken68の形式で指定することが定められている. token の発行や検証など自分で実装するのは大変ですので、今回はF
fastapiのスレッド周り動作確認
❯❯🐨❯❯ sw_vers ProductName: macOS ProductVersion: 12.2.1 BuildVersion: 21D62 ❯❯🐨❯❯ poetry -V Poetry version 1.1.12 ❯❯🐨❯❯ poetry run python -V Python 3.9.4 ~/Codes/fastapi_experiment ❯❯🐨❯❯ poetry show anyio 3.6.2 High level compatibility layer for multiple asynchronous event loop ... attrs 22.1.0 Classes Without Boilerplate click 8.1.3 Composable command line interface toolkit fastapi 0.87.0 Fas
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
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!"}
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¶
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
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、
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。
はじめに 仕事でバックエンドに AWS API Gateway + AWS Lambda + Mangum + FastAPI で構築したサーバーレスなアプリケーションをプロダクションに持っていくことができた。ひと息したところで、別途 Azure を使うプロジェクトから参加要請が来た。ここはAzureならAzure API Management + Azure Functions だよなぁと思ってたけど、チュートリアル的にはひとつひとつの関数を追加する方法はあるが、のなんらかのフレームワークを利用する方法が探せず。まあ仕事の中で考える・勉強しつつやるかなと思ってたけど。コロナ禍の３連休、マンボーで外にも出たくないし、オリンピックもつまらないし、で Azure の勉強がてら試したメモ。 Azure Functions での WSGI/ASGI 状況 (2021/08) 結局、Azure Fu
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
DATAFLUCT Tech Blog
2022-08-27 データ抽出に特化したAirbyteによるEL(T) 環境構築の実践 データ基盤 Airbyte ELT こんにちは。今回は、データ基盤の構築の一部を実際に体験してみたいと思います。 データ基盤を作成するにあたり、まずは、社内に眠る様々なデータを集めてくる必要があります。前回の記事では、その機能を「収集」と紹介していました。 データ基盤とは何か… データ基盤 データ分析基盤 実践 2022-08-18 Metaflowでモデルの学習をpipeline化するまで MLOps Metaflow Pipeline 皆さんは「MLOps」について取り組んでいらっしゃるでしょうか。私は2018年頃からデータクレンジングや機械学習モデルの構築や運用をしてきましたが、当時の日本で私の耳にはMLOpsという言葉が入ってくることはありませんでした。 ただMLOpsの元となった「Dev…
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
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
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、
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
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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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
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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「Django + Django REST frameworkでできるアレはFastAPIではどうするのか？」について調べた結果のメモ
FastAPI シンプル チャット - Websocket - Qiita
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FastAPIで学ぶPythonによるREST API開発の基本
FastAPIでWebサービスを保護してみる - PythonOsaka
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Flask/FastAPIライクなルーティングとパスパラメータの仕組みを、単純な実装から理解する
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非同期サーバーのFastAPIでバックグラウンドで重い処理を書く - Qiita
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