ファストAPI

第5章. パイダンティック、タイプヒント、モデルツアー

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Pythonタイプヒントを使用したデータ検証とセット管理。

高速で拡張可能なPythonは、あなたのリンター/IDE/頭脳とうまく連携する。 Python 3.6+でデータがどのようにあるべきかを定義し、Pythonでそれを検証する。

サミュエル・コルバン、パイダンティック開発者

プレビュー

FastAPIは、Pydanticと呼ばれるPythonパッケージが主な基盤となっている。 これは、モデル （Pythonオブジェクトクラス）を使用してデータ構造を定義する。これらはFastAPIアプリケーションで多用されており、大規模なアプリケーションを記述する際に大きな利点となる。

タイプ・ヒンティング

、Pythonの型ヒントについてもう少し学ぼう。

第2章では、多くのコンピュータ言語では、変数はメモリ上の値を直接指すと述べた。 そのため、プログラマはその型を宣言する必要があり、それによって値のサイズとビットを決定することができる。 Pythonでは、変数はオブジェクトに関連付けられた単なる変数名であり、型を持っているのはオブジェクトである。

標準的なプログラミングでは、変数は通常同じオブジェクトに関連付けられている。 その変数に型ヒントを関連付ければ、プログラミングの間違いを避けることができる。 そこでPythonは、標準の型付けモジュールに型ヒントを追加した。 Pythonインタプリタは型ヒントの構文を無視し、あたかもそれが存在しないかのようにプログラムを実行する。 では、何が言いたいのか？

ある行で変数を文字列として扱い、後で忘れて別の型のオブジェクトを代入してしまうかもしれない。 他の言語のコンパイラーは文句を言うだろうが、Pythonは文句を言わない。 Pythonの標準インタプリタは、通常の構文エラーや実行時例外はキャッチするが、変数の型が混在していることはキャッチしない。 mypyのようなヘルパーツールは、型のヒントに注意を払い、ミスマッチについて警告する。

また、ヒントはPython開発者が利用でき、型エラーチェック以上の処理を行うツールを書くことができる。 以下のセクションでは、Pydanticパッケージがどのように開発され、明らかでなかったニーズに対応したかを説明する。 その後、FastAPIとの統合により、Web開発の多くの問題がどのように処理しやすくなったかを説明する。

ところで、型ヒントはどのようなものだろうか。 変数用の構文と関数の戻り値用の構文がある。

変数タイプのヒント 型のみを含むことがある：

name: type

あるいは、変数の値を初期化することもできる：

name: type = value

型は、intやstr のようなPython標準の単純型か、tuple 、list 、dict のようなコレクション型のいずれかである：

thing: str = "yeti"

注

Python 3.9以前では、型付けモジュールからこれらの標準型名の大文字バージョンをインポートする必要がある：

from typing import Str
thing: Str = "yeti"

以下は初期化した例である：

physics_magic_number: float = 1.0/137.03599913
hp_lovecraft_noun ...