Swagger UI を使用して FastAPI で API ドキュメントを表示する方法
はじめに:
現代の Web 開発では、API は不可欠な部分です。開発とメンテナンスを容易にするために、他の開発者が API を理解して使用できるように、フレンドリーで使いやすい API ドキュメントを提供する必要があります。 Swagger は、API の詳細を視覚的に表示できる対話型 UI インターフェイスを提供する、一般的な API ドキュメント形式およびツールです。この記事では、FastAPI で Swagger UI を使用して API ドキュメントを表示する方法を説明します。
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依存関係のインストール
まず、FastAPI と関連する依存関係をインストールする必要があります。次のコマンドを使用してインストールできます:pip install fastapi[all]
これにより、FastAPI とそれに必要なすべての依存関係 (Swagger UI を含む) がインストールされます。
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FastAPI アプリケーションの作成
次に、FastAPI アプリケーションを作成します。新しい Python ファイルに、次のコードを記述します。from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") async def root(): return {"message": "Hello World"}
この単純なアプリケーションは、単純な「Hello World」メッセージを返すルート ルートを定義します。
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Swagger UI の追加
Swagger UI をアプリケーションに追加するには、関連する FastAPI コンポーネントをインポートする必要があります。次のコードをアプリ ファイルに追加します。from fastapi import FastAPI from fastapi.openapi.utils import get_openapi from fastapi.openapi.docs import get_swagger_ui_html app = FastAPI() @app.get("/") async def root(): return {"message": "Hello World"} def custom_swagger_ui_html(*, request): openapi_url = app.openapi_url swagger_url = openapi_url.replace("/openapi.json", "/swagger") return get_swagger_ui_html( openapi_url=openapi_url, title=app.title + " - Swagger UI", oauth2_redirect_url=swagger_url + "/oauth2-redirect.html", swagger_js_url="/static/swagger-ui-bundle.js", swagger_css_url="/static/swagger-ui.css", ) app.openapi = get_openapi(title="My API") @app.get("/swagger", include_in_schema=False) async def swagger_ui_html(request: Request): return custom_swagger_ui_html(request=request) app.mount("/static", StaticFiles(directory="static"), name="static")
コードでは、
custom_swagger_ui_html
というカスタム関数を作成します。この関数は、FastAPI によって提供されるget_swagger_ui_html
関数を使用して、Swagger UI の HTML ページを生成します。また、Swagger UI の静的ファイルへの URL とパスもいくつか定義しました。 -
アプリケーションの実行
これで、アプリケーションを実行する準備が整いました。ターミナルで、次のコマンドを使用してアプリケーションを開始します。uvicorn main:app --reload
これにより、アプリケーションが開始され、デフォルトのアドレス
http://localhost:8000
でローカルに実行されます。 - API ドキュメントの表示
ブラウザでhttp://localhost:8000/swagger
を開くと、対話型の Swagger UI インターフェイスが表示されます。ルーティング、リクエストとレスポンスのモデルなど、API の詳細が表示されます。
結論:
FastAPI と Swagger UI を使用すると、API ドキュメントを簡単に表示および参照できます。これにより、開発者は API を理解し、使用することが容易になります。この記事が、Swagger UI を使用して FastAPI で API ドキュメントを表示するのに役立つことを願っています。
上記は、Swagger UI を使用して FastAPI で API ドキュメントを表示する方法に関するガイドです。この記事がお役に立てば幸いです。読んでくれてありがとう!
以上がSwagger UI を使用して FastAPI で API ドキュメントを表示する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

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