ファストAPI

第17章. データの発見と可視化

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：[e-mail]

プレビュー

この章では、世界中の架空の生き物の小さなデータベースを使用して、データから表、プロット、グラフ、マップを生成する方法を紹介します。

Pythonとデータ

Pythonはここ数年、多くの理由から非常に人気がある：

• 学習のしやすさ

• きれいな構文

• 豊富な標準ライブラリ

• 膨大な数の高品質サードパーティ製パッケージ

• データ操作、変換、イントロスペクションを特殊化する

最後の点は、データベース作成のための従来のETLタスクに常に関連している。PyDataと呼ばれる非営利のグループは、Pythonを使ったオープンソースのデータ分析のためのカンファレンスの開催やツールの開発まで行っている。 Pythonの人気は、最近のAIの急増や、AIモデルに供給するデータを準備するためのツールの必要性も反映している。

この章では、いくつかのPythonデータパッケージを試して、それらが最新のPythonウェブ開発とFastAPIにどのように関係しているかを見ていく。

PSVテキスト出力

このセクションでは、付録Bにリストされているクリーチャーを使用する。データは本書のGitHubリポジトリにあるパイプ区切りのファイルcryptid.psvとSQLiteデータベースcryptid.dbにある。tsv）ファイルが一般的だが、カンマはデータ・セル自体で使用され、タブは他の空白と区別しにくいことがある。パイプ文字（ ）は区別しやすく、標準的なテキストでは十分に珍しいため、良い区切り文字として機能する。|

まず.psvテキストファイルを試してみよう。簡単のためにテキスト出力の例だけを使い、次にSQLiteデータベースを使った完全なウェブの例を見てみよう。

.psvファイルの初期ヘッダ行には、フィールドの名前が書かれている：

• name

• country ( は多くの国を意味する)*

• area (任意、米国の州またはその他の国の地域)

• description

• aka (とも呼ばれる）

ファイル内の残りの行は、| の文字で区切られたフィールドの順番で、一度に一匹のクリーチャーを描写する。

シーエスブイ

DictReader例17-1では、 の生物データをPythonのデータ構造に 。 まず、パイプで区切られたファイルcryptids.psvを標準のPython csvパッケージで読み込むと、タプルのリストが得られる（各タプルはファイルのデータ行を表す）。

例には型ヒントを入れているが、旧バージョンのPythonを使用している場合はヒントを取り除いてもコードは動作する。 少し木を節約するために、ヘッダと最初の5行だけを出力してみよう。¹

例 17-1. PSVファイルをcsvで読み取る(load_csv.py)

import csv
import sys

def read_csv(fname: str) -> list[tuple]:
    with open(fname) as file:
        data = [row for row in csv.reader(file, delimiter="|")]
    return data

if __name__ == "__main__":
    data = read_csv(sys.argv[1])
    for row in