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Python FastAPIを使ったバージョン2ロギングエンドポイントの呼び出し

shimizu chioka

Updated on 2024年11月4日 11分読む

1. FastAPIとエンドポイントの呼び出しの紹介

FastAPIとは？
FastAPIは、標準のPython型ヒントに基づいたPython 3.7+のAPIを構築するための現代的で高性能なWebフレームワークです。いくつかの利点があります：

高性能：FastAPIはスピードを重視して設計されており、非同期プログラミングを活用して、1秒間に数千のリクエストを処理します。
自動ドキュメント生成：Swagger UIとReDocを使用して、インタラクティブなAPIドキュメントを自動生成します。
型チェック：FastAPIはPythonの型ヒントを使用して、自動データ検証や直列化を提供します。

FastAPIアプリケーションの作成方法：

from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}

WebスタックにおけるFastAPI

FastAPIを信頼できるガイドとして、賑やかなWebの風景をナビゲートすることを想像してみてください。私たちの概要図（図1）は、FastAPIがどのようにシームレスにWebスタックに統合されているかの明確で魅力的な視点を提供します。

最上部にはクライアントリクエストがあります。これらは、アプリケーションにアクセスしたいユーザーからの毎日のやり取りです。FastAPIは、これらのリクエストとサーバーの間の動的な橋として機能します。受信データを迅速かつ効率的に処理するように設計されており、すべてのやり取りがスムーズで応答性があることを保証します。

FastAPIアプリケーションの下には、魔法が起こる合理化されたプロセスがあります。FastAPIはそのスピードとパフォーマンスで知られ、リクエストを雷のような速さと正確さで処理します。それは、あなたのニーズを理解し、予想する一流のアシスタントを持つようなものです。

最後に、図1は、レスポンスがどのようにクライアントに戻っていくかを示しています。FastAPIは、これらのレスポンスが速いだけでなく、非常に信頼できるものであることを保証し、全体のユーザー体験を向上させます。

したがって、強力で効率的かつユーザーフレンドリーなソリューションを探しているなら、FastAPIが最適な選択肢です。図に飛び込んで、FastAPIがその卓越した機能であなたのWebスタックをどのように変えることができるかを見てみましょう。

エンドポイント呼び出しの概要

エンドポイント呼び出しとは、定義されたアクションを実行するために特定のAPIエンドポイントにリクエストを送信するプロセスを指します。FastAPIでは、ルートを定義し、受信リクエストを処理することが含まれます。

エンドポイントの作成：

FastAPIでは、デコレーターを使用してエンドポイントを定義します。各デコレーターはHTTPメソッドとURLパスに対応します。

これが機能する仕組みです： from fastapi import FastAPI

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: str = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}

このセットアップにより、ユーザーは特定のアイテムをそのIDで要求でき、あなたのアプリケーションは彼らが求める情報を素早く整理されたJSON形式で提供します。

@app.get(“/items/{item_id}”)は、item_idがパスパラメータであるGETエンドポイントを定義します。
関数read_itemがリクエストを処理し、JSONレスポンスを返します。

これを想像してください：リクエストがあなたのアプリケーションを旅しており、私たちのエンドポイントの図（図2）はその冒険を示す地図のようなものです。

最初に、リクエストがエンドポイントに向かい、そこに迎えられて旅が始まります。それを歓迎するゲートのように考えてみてください。次に、パラメータに入り込みます。これらは、リクエストを正確に目的地に導く特別な指示や詳細のようなものです。

リクエストがすべての詳細を整理した後、リクエスト処理ステージに出会います。これは、アクションのコアであり、正しい結果を得るために必要なすべての操作が行われる場所だと思ってください。

最後に、リクエストはレスポンスという形で旅の終わりに到達します。これは、リクエストの結果がきれいにパッケージされて元の場所に戻される最終目的地のようなものです。

したがって、図2は単なるフローチャートではなく、すべてのリクエストがシステム内をどのように移動し、正しい処理を受け、完璧なレスポンスを持ち帰るかの視覚的ストーリーです。

APIにおけるログ記録の重要性
ログ記録は、APIの監視、デバッグ、およびメンテナンスに不可欠です。開発者が以下を行うのを助けます：

リクエストとレスポンスの追跡：APIの使用状況を理解し、問題をトラブルシューティングします。
パフォーマンスの監視：パフォーマンスのボトルネックを特定し、APIを最適化します。
監査とセキュリティ：コンプライアンスおよびセキュリティ監査のためにAPIの使用記録を保管します。

これが機能する仕組みです：
Pythonの組み込みロギングモジュールを使用して、FastAPIアプリケーションにログ記録を追加できます：

import logging
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
# ログ設定
logging.basicConfig(level=logging.INFO,
                    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)

@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: str = None):
    logger.info(f"アイテムIDのリクエストを受信：{item_id} クエリ：{q}")
    return {"item_id": item_id, "q": q}

では、このセットアップでのログ記録がどのように機能するかを見てみましょう。

まず、logging.basicConfigは、ログをどのように処理したいかのルールを設定するようなものです。ログの保存先やフォーマットなどを決定する場所です。これは、重要な情報をキャッチするためのロギングツールキットをセットアップしているように考えてみてください。

次に、logger.infoがあります。ここで魔法が起こります。logger.infoを呼び出すと、ログに情報メッセージが追加されます。この場合、リクエストに関する詳細をログに記録することです。これは、何が起こっているかのメモを取るようなもので、将来の参照のために記録を保持しておくことができます。

さて、次に行くのは ログ記録フローダイアグラム（図3）のことです。このダイアグラムは、リクエストが最初から最後まで記録される様子を示す視覚的ガイドのようなものです。ロギング設定を行うところから、メッセージをキャッチして記録するまで、旅をマッピングします。アプリケーションのアクティビティを追跡するためにすべての部分がどのように組み合わさるかを視覚化する便利な方法です。

2. バージョン2エンドポイント用のFastAPIの設定

FastAPIの世界へようこそ！PythonでAPIを構築するための最も迅速なフレームワークの1つの力を利用することに熱心であれば、間違いなくあなたは正しい場所にいます。既存のAPIをバージョン2にアップグレードする場合でも、最初から始める場合でも、このガイドがスタートに必要なすべてを案内します。FastAPIとUvicornのインストールから、プロジェクト構造の設定、基本的なアプリケーションの作成まで、すべて対応しています。さあ、始めましょう！

1. FastAPIとUvicornのインストール

なぜFastAPIなのか？ FastAPIは、その速さ、シンプlicity、および現代的な機能で知られています。APIを構築するための迅速で管理しやすいものに最適です。

なぜUvicornなのか？ Uvicornは、FastAPIアプリケーションを実行するのに理想的な高性能ASGIサーバーです。非同期操作をサポートしており、スケーラブルなアプリケーションにとって素晴らしい選択肢です。

始め方：

FastAPIとUvicornをインストールするには、単に次のコマンドを実行します：pip install fastapi uvicorn

強調すべき特徴：

FastAPI：自動インタラクティブドキュメント、検証、非同期サポートを可能にします。
Uvicorn：開発および本番環境に最適な高速ASGIサーバーとして機能します。

開発環境を設定していると考えてみてください。そして、すべてがどのように組み合わさっているのかを見たいと思うとき。インストールフローダイアグラム（図4）は、FastAPIとUvicornがどのように組み合わさってWebアプリケーションを円滑に実行するかを示す地図のようなものです。

FastAPIは、アプリケーションのリクエストとレスポンスの背後にあるすべての魔法を処理する強力なAPIフレームワークのように考えてください。それはあなたのアプリケーションの脳のようで、データを処理し、相互作用を管理します。

今、UvicornはFastAPIを実現するサーバーです。これは、内部で信頼できるエンジンで、FastAPIが受信リクエストを処理し、レスポンスを効率的に提供することを保証します。

このダイアグラムは、開発セットアップ内でFastAPIとUvicornが相互作用する様子を視覚化するのに役立ちます。それらの関係を示し、サーバーとアプリケーションフレームワークの全体像にどのように適合するかを示します。各部分が全体にどのように貢献しているかを理解するための便利な方法です。

2. プロジェクトの構造と依存関係

なぜプロジェクトを整理するのか？ 整然としたプロジェクトは、アプリケーションの維持やスケーリングを助けるだけでなく、他の人とのコラボレーションもスムーズかつ効率的にします。

設定方法：

1. プロジェクトディレクトリを作成する：プロジェクトファイルをディレクトリに整理します。

2. 依存関係を定義する：requirements.txtを使用してすべてのパッケージをリストし、次のコマンドで簡単にインストールします：pip install -r requirements.txt

プロジェクト構造ダイアグラム（図5）をコードベースの設計図として考えてみてください。それは、プロジェクト内のすべてがどのように整理されているのかを示す詳細な地図のようなものです。

新しいプロジェクトを設定することを考え、エンドポイント、モデル、スキーマなどのさまざまな部分をどこに置くべきかを決める必要があると想像してみてください。このダイアグラムは、各部分がどこに行くべきかを簡単に見ることができます。

整然としたファイリングキャビネットを持つようなもので、APIエンドポイントのためにはどの引き出しを開けばよいかわかり、データモデルをどこにファイルするか、スキーマをどこに保管するかを知っています。構造を視覚化することで、すべてのコンポーネントがどのように組み合わさるかをすぐに理解でき、プロジェクトを整然と管理できるようになります。

• app/main.py: FastAPIアプリケーションの中心です。
• app/api/v2/endpoints.py: バージョン2エンドポイントを定義します。
• requirements.txt: プロジェクトのすべての依存関係をリストしたファイルです。

3. 基本的なFastAPIアプリケーションの作成

なぜシンプルに始めるのか？ シンプルで機能的なアプリケーションは、より複雑な機能を追加するための基盤を設定します。より深く掘り下げる前に、FastAPIのコアコンポーネントを理解していることを確認します。

基本アプリケーションの動作：

# app/main.py
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
def read_root():
    return {"message": "FastAPIへようこそ！"}

@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: str = None):
    return {"item_id": item_id, "query": q}

アプリケーションの実行：

FastAPIアプリを実行するには、次のようにします：

uvicorn app.main:app --reload

ブラウザでhttp://127.0.0.1:8000にアクセスすると、APIの動作を確認できます。また、インタラクティブなAPIドキュメントもhttp://127.0.0.1:8000/docs.にあります。

強調すべき特徴：

• インタラクティブなドキュメント：自動生成され、/docs および/redocを通じてアクセス可能です。
• 非同期サポート：FastAPIは非同期操作での高い同時処理を許可します。

FastAPIアプリケーションを通してリクエストを追跡していると想像してみてください。基本アプリケーションフローダイアグラムは（図6）、この旅をアクションで示すステップバイステップのガイドのようなものです。

こちらの機能です：リクエストが入ってきて、ダイアグラムがそれがどのように処理されるかを正確に示しています。まず、あなたのFastAPIアプリケーションがリクエストを受信します — これは受信データを歓迎する出発点です。

次に、ダイアグラムはこのリクエストの旅を示します。これには、データベースとのやり取りや、アプリケーションが実行するその他の操作が含まれます。

最後に、アプリケーションがすべてをまとめてレスポンスを送信する様子を示しています。それは、パッケージが倉庫に到着し、顧客に届けられるまでの追跡のようなものです。

バージョン2エンドポイントのためにFastAPIを設定するのは簡単で、確実に価値があります。FastAPIの強力な機能とUvicornのスピードを持ってすれば、効率的でスケーラブルなAPIをすぐに構築できるでしょう。

3. バージョン2エンドポイントを使用したログ記録の強化

堅牢でスケーラブルなWebアプリケーションを構築する際、ログ記録は単なる機能ではなく、アプリケーションの健康を監視、デバッグ、維持するのに役立つ重要な要素です。FastAPIを使用すると、高度なログ記録機能を活用して、アプリケーションがスムーズに実行され、問題が迅速に対処されることを保証できます。このガイドでは、FastAPIを使用してログ記録設定を強化する方法を説明し、バージョン2エンドポイントに焦点を当てます。さあ、始めましょう！

FastAPIのログ記録機能の紹介

FastAPIはログ記録のための組み込みサポートを提供しており、アプリケーションの動作を追跡し、問題を診断するのに不可欠です。ログ記録は、イベント、エラー、およびアプリケーション内のその他の重要な発生を記録する方法を提供します。この機能は、アプリケーションのパフォーマンスやユーザーとの相互作用を理解するために重要です。

ログ記録の重要性：

• デバッグ：コードの問題を迅速に特定して解決します。

• 監視：アプリケーションの健康状態とパフォーマンスを追跡します。

• 監査：セキュリティやコンプライアンスのためにユーザーの操作やシステムの変更を記録します。

FastAPIはPythonの標準ロギングライブラリとシームレスに統合されており、柔軟で強力なログ記録設定を可能にします。

ここでは、FastAPIがどのようにログ記録に適合するかを簡単に見てみましょう：

FastAPIボックス：中央の「FastAPIアプリケーション」が青で強調表示されており、セットアップの中心として示されています。
ログレベル：INFO（緑）、DEBUG（オレンジ）、ERROR（赤）は、FastAPIに矢印で接続された異なるログレベルです。
Pythonロギングシステム：右側の金色の部分で、FastAPIからのすべてのログメッセージを処理することを示しています。

図7は、FastAPIがPythonのロギングライブラリとどのように連携しているかを示し、異なるログレベルがアプリケーションにどのように相互作用するかを示しています。

ログ設定の構成

FastAPIにおけるログ記録の設定は、自分のニーズに合ったログ設定を行うことを含みます。ログレベルを定義し、メッセージをフォーマットし、ログが出力される場所（コンソール、ファイルなど）を指定できます。

ログ記録を設定する手順：

ロギングモジュールをインポート：Pythonのloggingモジュールを使用して設定を行います。
ログ設定を定義：ログレベル、フォーマット、ハンドラーを設定します。
FastAPIでロギングを初期化：設定をFastAPIアプリケーションに適用します。

以下はFastAPIでの基本的なログ設定です：

import logging
from fastapi import FastAPI

# ログ設定
logging.basicConfig(level=logging.INFO,  # 必要に応じてレベルを調整
                    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
                    handlers=[logging.StreamHandler()])  # コンソールにログを出力

app = FastAPI()

@app.get("/")
def read_root():
    logging.info("ルートエンドポイントにアクセスされました")
    return {"Hello": "World"}

@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int):
    logging.debug(f"要求されたアイテム：{item_id}")
    if item_id > 10:
        logging.error("アイテムIDが高すぎます")
    return {"item_id": item_id}

強調すべき特徴：
• ログレベル：INFO、DEBUG、ERROR — ログの冗長性を制御するために異なるレベルを使用します。
• カスタムハンドラー：ファイル、リモートサーバー、またはその他の宛先にログを送ります。
• メッセージフォーマット：タイムスタンプ、ログレベルなどを含むログメッセージのフォーマットをカスタマイズします。

以下はログが設定される方法の簡単な概要です：

ログ設定：上部には設定が行われる場所が金色のボックスで示されています。
アプリケーションコンポーネント：アプリケーション内でログを生成する異なる部分を示す3つの青色ボックスがあります。
ロガー：緑色のボックスがこれらのログを集めて、目的地に向かって指示します。
ハンドラー：ログを処理し、フォーマットするファイルハンドラーとコンソールハンドラーが赤橙色のボックスで示されています。
宛先：ログが最終的にどこに行くかを示す紫色のボックスがあります。

このフローチャートは、図8に示されているように、ログメッセージがアプリケーションから最終的な宛先にどのように移動するかを確認するのを簡単にします。

ログ記録のためのバージョン2エンドポイントの実装

FastAPIを使用すると、バージョン2エンドポイントがログ記録の拡張機能を提供します。これは、FastAPIの標準ログ記録をベースにして、エンドポイントのためのより洗練されたロギング戦略を実装できます。

重要な考慮事項：

• 構造化ログ：詳細で実用的な情報をキャッチするために構造化ログを使用します。

• 強化されたエラーハンドリング：問題を効果的に診断するために詳細なエラー情報を記録します。

• パフォーマンスメトリクス：リクエストの持続時間やスループットなどのパフォーマンスメトリクスを追跡します。

バージョン2エンドポイントでログ記録を実装する方法は次のとおりです：

from fastapi import FastAPI, Request
import logging

app = FastAPI()

# 強化されたログ設定
logging.basicConfig(level=logging.INFO,
                    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
                    handlers=[logging.FileHandler("app.log"), logging.StreamHandler()])

@app.post("/log")
async def log_endpoint(request: Request):
    body = await request.json()
    logging.info(f"ボディが含まれるリクエストを受信：{body}")
    return {"status": "logged"}

@app.get("/performance")
def performance_metrics():
    # パフォーマンスメトリクスのログ記録の例
    start_time = logging.datetime.now()
    # 処理を模擬
    logging.info(f"パフォーマンスメトリクスが{start_time}に要求されました")
    return {"metrics": "sample_metrics"}

強調すべき特徴：
• 非同期ロギング：より良いパフォーマンスのために、非同期的にログを処理します。
• ファイルロギング：永続的ストレージのためにログをファイルに保存します。
• パフォーマンスロギング：パフォーマンスメトリクスをキャプチャして分析します。

リクエストでのログ記録の動作の簡単な概要です：
1. リクエストボックス：この淡い青色のボックスは、受信リクエストが始まる場所です。
2. ログの種類：
• INFO ログは緑です。
• ERROR ログは赤です。
• DEBUGログは金色です。
3. ハンドラー：ログは次の場所に移動します：
• ファイルハンドラー（青）。
• コンソールハンドラー（同じく青）。
4. 宛先：ログは次の場所に最終的に到達します：
ログファイルまたはコンソール（紫）。
図9は、リクエストが異なるログタイプにつながり、最終的な宛先に向かって処理され、指示される様子を示しています。これを適切にセットアップすることで、明確な洞察を得られ、FastAPIアプリがスムーズに稼働し続けることができます。

4. 高度なログ記録機能とベストプラクティス

FastAPIアプリケーションにおいて、ログ記録は単にコンソールにメッセージを記録することを超えます。問題追跡、パフォーマンス監視、エラー管理に役立つ堅牢なシステムを構築することです。高度なログ記録機能とベストプラクティスを活用することで、ログをアプリケーションの管理とスケーリングに役立つ貴重なツールに変えることができます。

ここでは、FastAPIにおけるログ記録のより高度な機能について探ります。ログ記録のための依存性注入、ログメッセージのカスタマイズ、例外とエラーの処理に関するベストプラクティスに焦点を当てます。

ログ記録のための依存性注入の使用

FastAPIにおける依存性注入は非常に強力な機能であり、ログ記録にも拡張されます。各関数でログ記録を別々に構成するのではなく、ルートに注入することができ、コードがクリーンでスケーラブルになります。

なぜログ記録のために依存性注入を使用するのか？
• 一貫性：すべてのエンドポイントで一貫したログ設定を保証します。
• 再利用性：重複コードを避け、中央でログ設定を定義して使用できます。
• 柔軟性：個々のエンドポイントコードを変更することなくログ設定を変更することが容易になります。
以下は、FastAPIのDepends関数を使用してロギングインスタンスを注入する方法です：

import logging
from fastapi import FastAPI, Depends

app = FastAPI()

# ロギングの設定
def get_logger():
    logger = logging.getLogger("app_logger")
    logger.setLevel(logging.INFO)
    if not logger.handlers:
        handler = logging.StreamHandler()
        handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'))
        logger.addHandler(handler)
    return logger

@app.get("/items/")
def read_items(logger=Depends(get_logger)):
    logger.info("アイテムエンドポイントにアクセスされました")
    return {"message": "アイテムを取得中"}

強調すべき特徴：
• 中央集中的なロガー設定：依存性注入を使用すると、ロガーを一度だけ定義できます。
• 自動注入：FastAPIは、必要なエンドポイントにロガーを自動的に提供します。

図10は依存性注入フローを示しており、リクエストがログに変わる様子、どのように処理され、どこに最終的に届くかを示しています。これにより、FastAPIアプリがスムーズに動作し、明確なログ記録が維持されます。

依存性注入フローダイアグラムの主な側面：
• クライアントリクエスト：クライアントがFastAPIアプリケーションにリクエストを送信する出発点です。
• FastAPIエンドポイント：依存性注入が行われるFastAPIのエンドポイントを表します。
• DIによって注入されたロガー：FastAPIの依存性注入メカニズムを使用してエンドポイントにロガーが注入される様子を示します。
• ロギング（リクエスト情報）：リクエストの詳細（メソッド、パス、その他の有用な情報）をログに記録します。
• FastAPIレスポンス：リクエストをログに記録した後にクライアントに返されるレスポンスです。

ログメッセージのカスタマイズ
ログメッセージをカスタマイズできる能力は、ログを情報豊かで実行可能にするために重要です。デフォルトのログは常に十分なコンテキストを提供するとは限らず、特に本番環境ではそうです。FastAPIはPythonのロギングモジュールと統合されており、ログにカスタム詳細を簡単に追加できます。
ログメッセージをカスタマイズするための重要な戦略：
• リクエスト情報の追加：IPアドレス、ヘッダー、パスなどのリクエスト詳細を含めます。
• コンテキスト情報の追加：現在のエンドポイントや操作に関連する情報（ユーザーのアクションや特定のリソースの詳細など）を含むようにログをカスタマイズします。
• 読みやすさのためのフォーマット：構造化されたログやJSON形式を使用して、読みやすさを向上し、ELKスタックなどのロギングツールとの統合を容易にします。
リクエストの詳細を含むログメッセージをカスタマイズする方法は次のとおりです：

from fastapi import Request

@app.middleware("http")
async def log_requests(request: Request, call_next):
    logger = logging.getLogger("custom_logger")
    logger.info(f"受信リクエスト：{request.method} {request.url}")
    response = await call_next(request)
    logger.info(f"レスポンスステータス：{response.status_code}")
    return response

強調すべき特徴：
• ロギングのためのミドルウェア：このミドルウェアは、受信リクエストと送信レスポンスの両方をログに記録します。
• カスタム情報：リクエストメソッド、URL、レスポンスステータスなどの特定の詳細をログに記録できます。

この<強>カスタマイズされたログフローは、システムを通してリクエストを追跡するためのガイドのようなもので、ミドルウェアを通過するリクエストを開始します。ここで、カスタム詳細を含めてログが記録されます。その後、プロセスが続くにつれてレスポンスもログに記録されます。チャートは、カスタムログメッセージが追加される重要なポイントを強調表示し、すべてがどのように追跡され、記録されるかを明確に示します。