FastAPI：Python Web開発を変革する
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- Omar C. Williams
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Pythonは、Django、Flask、Falconなどの印象的なフレームワークによって、Webアプリ開発のための主要な言語の一つとしての評価が高まっています。機械学習向けの主要言語としてのPythonの地位により、モデルをパッケージ化してサービスとして公開するのに便利なツールとなっています。しかしながら、新興のフレームワークであるFastAPIが、この領域を変革しています。FastAPIは先人たちを参考にしながら、その先端性を高めることで、多数の魅力的な機能を持ち込みました。
FastAPI：Pythonウェブフレームワークにおける新たなパラダイム
FastAPIは新参者ですが、機能と開発者の自由の間で顕著なバランスを取ることによって、Pythonコミュニティで注目されています。理念においてFlaskに似ていますが、より健全な均衡感覚を持っています。この新しいウェブフレームワークは、以前のフレームワークの長所に加えて、短所を改善することができます。
FastAPIの最も強力なセールスポイントの一つは、その単純で効果的なインタフェースです。Pydanticでスキーマを定義する画期的なアプローチにより、デベロッパーの作業負荷を軽減しています。この機能は、自動エラー処理機構と組み合わされることで、FastAPIを極めて開発者向けのフレームワークにしています。
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
class User(BaseModel):
email: str
password: str
app = FastAPI()
@app.post("/login")
def login(user: User):
# processing login
return {"msg": "login successful"}このシンプルな例は、FastAPIの直感性を示しています。FastAPIアプリをUvicornで起動することができ、リクエストを処理する準備ができています。
FastAPIの非同期優位性
FastAPIは、Python WSGIウェブフレームワークの大きな欠点の一つである、リクエストの非同期処理に対応することによって、この領域をリードしています。FastAPIはPythonのASGIを活用して高速なパフォーマンスを発揮し、Node.jsやGoのウェブフレームワークと同等の性能を実現できます。開発者は、エンドポイントを'async'キーワードで宣言することでアプリの性能を向上させることができます。
@app.post("/")
async def endpoint():
# async functions in action
return {"msg": "FastAPI is amazing!"}FastAPIによる依存性注入の簡素化
FastAPIの画期的なアプローチにより、依存性注入がさらに簡単になりました。ビルトインのインジェクションシステムにより、依存関係を簡単に管理できます。FastAPIの依存関係のランタイム評価により、テストを簡素化し、高度なチェックを可能にし、ユーザー認証などの手順を簡単に処理できます。
from fastapi import FastAPI, Depends
from pydantic import BaseModel
class Comment(BaseModel):
username: str
content: str
app = FastAPI()
```データベース = {
"記事": {
1: {
"タイトル":"FastAPIを今すぐ使用し始める3つの理由",
"コメント": []
}
}
}
def get_database():
return database
@app.post("/articles/{article_id}/comments")
def post_comment(article_id: int, comment: Comment, database = Depends(get_database)):
database["記事"][article_id]["コメント"].append(comment)
return {"msg": "コメントが投稿されました！"}
```python
from fastapi import FastAPI, Depends
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
engine = create_engine("sqlite:///./database.db")
Session = sessionmaker(bind=engine)
def get_db():
return Session()
app = FastAPI()
@app.get("/")
def an_endpoint_using_sql(db = Depends(get_db)):
# SQLAlchemy in action
return {"msg": "操作は成功しました！"}FastAPIのGithubにアクセスできます こちら (opens in a new tab)。
簡単なデータベースの統合
FastAPIはデータベースの選択を制限しません。SQL、MongoDB、Redisなど、必要な複雑さを伴わずに好みのデータベースをテックスタックに追加できます。FastAPIは統合を簡素化し、フレームワークではなくデータベースの選択に基づいて関与する量を決定します。
GraphQLとステラーな文書を採用
FastAPIがGraphQLと互換性があることも重要な機能の1 つです。複雑なデータモデルを扱う場合、RESTは課題になる場合があります。ここで、FastAPIとGrapheneとシームレスに統合されたGraphQLが、フロントエンドの修正を減らし、それ以外ではエンドポイントスキーマを更新する必要がある場合があるため、救済策になります。
FastAPIは優れたドキュメントも誇りとしています。DjangoやFlaskよりも若いですが、ドキュメントの品質では競合しています。
結論
まとめると、機械学習モデルに最適な高速で軽量なフレームワークを探している場合は、またはより堅牢なものが必要な場合は、FastAPIが提供するシンプルさ、多様性、パフォーマンスは確実に感銘を与えるでしょう。Python開発者には必ず試すべきものです。