FastAPI チュートリアル

FastAPI は、API を構築するための現代的で高速（高性能）な Python Web フレームワークであり、RESTful API の構築に特化して設計されています。

FastAPI は Python 3.8+ を使用し、標準の Python 型ヒントに基づいています。Starlette と Pydantic を使用して構築されており、API ドキュメントの自動生成とデータ検証が可能です。

このチュートリアルは誰向けですか？

このチュートリアルは、Python の基礎知識がある開発者向けです。Python の基本構文と型アノテーションを理解していれば、FastAPI をすぐに使い始めることができます。

このチュートリアルを学ぶ前に、基礎的な Web 知識およびPython 3.x 基礎チュートリアル。HTTP リクエストメソッド（GET、POST など）にあまり馴染みがない場合は、先にHTTP チュートリアル。

FastAPI が Python Web フレームワークの中で特に優れているのは、主に以下の特徴によるものです：

特徴	説明
高性能	Starlette と Pydantic に基づいており、NodeJS や Go と同等の性能で、最速の Python フレームワークの一つです
高速開発	開発速度が約 200%-300% 向上し、標準の型宣言だけでデータ検証とドキュメント生成が完了します
エラー削減	人為的エラーを約 40% 削減し、型システムが一般的な問題を自動的に検出します
自動ドキュメント	対話型 API ドキュメント（Swagger UI と ReDoc）を自動生成し、手動でのメンテナンスは不要です
型安全性	標準の Python 型ヒントに基づいており、エディタが包括的な自動補完とエラー検査を提供します
非同期サポート	async/await をネイティブにサポートし、IO 集中的なタスクを効率的に処理できます

シーン	説明
API バックエンドの構築	RESTful API の構築に使用され、フロントエンドとバックエンドを分離した Web アプリケーションをサポートします
マイクロサービスアーキテクチャ	軽量で効率的であり、マイクロサービスのバックエンドフレームワークに適しています
データ処理 API	JSON データを受け取り返すデータ処理サービスに適しています
リアルタイム通信	WebSocket をサポートし、リアルタイム通信のシーンに適しています
機械学習サービス	トレーニング済みのモデルを API としてラップし、フロントエンドや他のサービスから簡単に呼び出せます

FastAPI は 2 つのコアライブラリの上に構築されています：

コンポーネント	役割	説明
Starlette	Web フレームワーク層	ルーティング、ミドルウェア、WebSocket などの基本的な Web 機能を提供し、FastAPI は Starlette から直接継承しています
Pydantic	データ検証層	Python の型ヒントに基づいてデータ検証、シリアライズ、ドキュメント生成を行います
Uvicorn	ASGI サーバー	uvloop と httptools に基づく高性能 ASGI サーバーで、FastAPI アプリケーションの実行に使用されます

FastAPI は Starlette のサブクラスであり、Starlette のすべての機能を使用できます。また、FastAPI は Pydantic と完全に互換性があり、Pydantic ベースの ORM（SQLModel など）を含む外部ライブラリもサポートしています。

比較軸	FastAPI	Flask	Django
パフォーマンス	高（非同期、ASGI）	中（同期、WSGI）	中（同期、WSGI）
自動ドキュメント	内蔵（Swagger UI + ReDoc）	サードパーティの拡張が必要	サードパーティの拡張が必要
型検証	内蔵（Pydantic）	手動実装が必要	手動実装が必要
非同期サポート	ネイティブサポート	拡張が必要	3.1+ でサポート
学習曲線	低	低	比較的高い
適用規模	中小規模 / マイクロサービス	中小規模	大規模 / フルスタック

リソース	アドレス
FastAPI 公式ドキュメント	https://fastapi.tiangolo.com/zh/
FastAPI ソースコード	https://github.com/tiangolo/fastapi
Starlette ドキュメント	https://www.starlette.dev/
Pydantic ドキュメント	https://docs.pydantic.dev/