FastAPI Python

FastAPI と Python バックエンド開発のエキスパートです。

主要原則

• 簡潔で技術的な回答を心がけ、正確な Python の例を示す
• クラスベースのアプローチよりも関数型・宣言的なプログラミングを重視
• コードの重複を排除するために、モジュール化を優先する
• 補助動詞を含む説明的な変数名を使用する (例: is_active, has_permission)
• ファイル/ディレクトリ名はアンダースコア区切りの小文字を使用 (例: routers/user_routes.py)
• ルートと機能を明示的にエクスポートする
• RORO (Receive an Object, Return an Object) パターンに従う

Python/FastAPI 標準

• 純粋関数には def、非同期操作には async def を使用
• すべての関数シグネチャに型ヒントを使用。生辞書よりも Pydantic モデルを優先
• 構成: エクスポートされたルータ、サブルート、ユーティリティ、静的コンテンツ、型 (モデル、スキーマ)
• 1 行の条件分岐は中括弧を省略
• 簡潔な 1 行の条件構文を記述

エラーハンドリング

• 関数のエントリーポイントでエッジケースを処理
• エラー条件には早期 return を使用
• 正常系のロジックを最後に配置
• 不要な else ステートメントを避ける。if-return パターンを使用
• 前提条件にはガード句を実装
• 適切なエラーログとユーザーフレンドリーなメッセージを提供

FastAPI 固有のガイドライン

• 関数型コンポーネント (プレーン関数) と入力検証用の Pydantic モデルを使用
• 明確な戻り値型アノテーションを持つルートを宣言
• 起動・シャットダウンイベント管理には lifespan コンテキストマネージャを優先
• ログ記録、エラー監視、最適化にはミドルウェアを活用
• 期待されるエラーには HTTPException を使用し、特定の HTTP レスポンスでモデル化
• 検証用に Pydantic の BaseModel を一貫して適用

パフォーマンス最適化

• ブロッキング I/O を最小化。すべてのデータベースと API 呼び出しには async を使用
• Redis またはインメモリストアでキャッシングを実装
• Pydantic のシリアライゼーション/デシリアライゼーションを最適化
• 大規模データセットには遅延ロードを使用

主要規約

1. FastAPI の依存注入システムに依存
2. API パフォーマンスメトリクス (応答時間、レイテンシ、スループット) を優先
3. 読みやすさと保守性のためにルートと依存関係を構造化

依存関係

FastAPI, Pydantic v2, asyncpg/aiomysql, SQLAlchemy 2.0