FastAPIで作るREST API入門：Pythonで高速なAPI開発を始めよう

2026年4月4日

FastAPIは、Pythonで高速で現代的なREST APIを構築するためのフレームワークです。本記事では、FastAPIの基礎から実装まで、初心者でもわかりやすく解説します。Djangoなどの重いフレームワークではなく、シンプルで高性能なAPI開発を始めたい方は必見です。

FastAPIとは

FastAPIは、Starlette（ウェブフレームワーク）とPydantic（データ検証ライブラリ）をベースにした、2018年に登場した比較的新しいフレームワークです。以下のような特徴があります：

高速：Node.jsやGoと同等のパフォーマンスを実現
簡単：シンプルで直感的な記法で素早く開発可能
自動ドキュメント生成：SwaggerUIやReDocで自動的にAPI仕様書を作成
型ヒント対応：Python 3.6+の型注釈を活用した安全なコード
非同期対応：async/awaitでスケーラブルなAPI構築

環境構築と基本インストール

まず、FastAPIをインストールしましょう。pipコマンドで簡単にセットアップできます：

pip install fastapi uvicorn

uvicornはASGIサーバーで、FastAPIアプリケーションを実行するために必要です。その他の推奨パッケージもインストールしておくと良いでしょう：

pip install python-multipart pydantic

最初のFastAPIアプリケーション

では、シンプルなREST APIを作成してみましょう。以下は「Hello World」レベルのサンプルコードです：

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "Hello, FastAPI!"}

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

このコードをmain.pyという名前で保存し、以下のコマンドで実行します：

uvicorn main:app --reload

ブラウザでhttp://127.0.0.1:8000にアクセスすると、APIが動作しているのを確認できます。--reloadオプションを付けると、ファイル変更時に自動的に再起動されるため、開発効率が向上します。

リクエストボディとPydanticモデル

実践的なAPIには、クライアントからのリクエストボディの処理が欠かせません。FastAPIではPydanticを使ってデータ検証を行います：

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    description: str = None
    tax: float = None

@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
    return item

@app.put("/items/{item_id}")
async def update_item(item_id: int, item: Item):
    return {"item_id": item_id, "item": item}

ItemというPydanticモデルを定義することで、自動的に以下の処理が実行されます：

リクエストボディのJSON形式をItemインスタンスに変換
型チェック（例：priceは必ずfloat型）
必須項目と任意項目の区別（=Noneで任意になる）
自動的にSwaggerドキュメントに反映

自動ドキュメント生成

FastAPIの最大の特徴の一つが、自動的にAPI仕様書を生成する機能です。アプリケーション実行中に以下のURLにアクセスしましょう：

http://127.0.0.1:8000/docs – Swagger UIでインタラクティブなドキュメント
http://127.0.0.1:8000/redoc – ReDocで読みやすいドキュメント

これらのドキュメントは、コード内の型注釈とdocstringから自動生成されます。追加の設定を記述する必要がなく、コード自体がドキュメントになるというのは、開発効率を大きく向上させます。

クエリパラメータとパスパラメータ

REST APIでは、URLからのデータ取得パターンが複数あります。それぞれを実装してみましょう：

from fastapi import FastAPI
from typing import Optional

app = FastAPI()

# パスパラメータ
@app.get("/users/{user_id}")
async def get_user(user_id: int):
    return {"user_id": user_id}

# クエリパラメータ
@app.get("/search/")
async def search(q: str, skip: int = 0, limit: int = 10):
    return {"query": q, "skip": skip, "limit": limit}

# 複合パラメータ
@app.get("/products/{category}/")
async def get_products(category: str, skip: int = 0, limit: int = 20, on_sale: Optional[bool] = None):
    return {
        "category": category,
        "skip": skip,
        "limit": limit,
        "on_sale": on_sale
    }

on_sale=Noneとすることで、パラメータはオプショナルになります。型注釈により、自動的に型チェックが行われるため、バグを未然に防げます。

HTTPメソッドとステータスコード

REST APIでは、適切なHTTPメソッドとステータスコードの使い分けが重要です。FastAPIでは簡単に実装できます：

from fastapi import FastAPI, status
from pydantic import BaseModel
from typing import Optional

app = FastAPI()

class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float

# GET - リソース取得
@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int):
    return {"item_id": item_id, "name": "Sample Item"}

# POST - リソース作成
@app.post("/items/", status_code=status.HTTP_201_CREATED)
async def create_item(item: Item):
    return {"message": "Item created", "item": item}

# PUT - リソース更新（置換）
@app.put("/items/{item_id}")
async def update_item(item_id: int, item: Item):
    return {"item_id": item_id, "item": item}

# DELETE - リソース削除
@app.delete("/items/{item_id}", status_code=status.HTTP_204_NO_CONTENT)
async def delete_item(item_id: int):
    return None

status_codeパラメータで、レスポンスのHTTPステータスコードを指定できます。201 Createdや204 No Contentなど、RESTful APIの慣例に従った実装が可能です。

エラーハンドリング

堅牢なAPIには、適切なエラーハンドリングが必須です。FastAPIではHTTPExceptionを使って簡単に実装できます：

from fastapi import FastAPI, HTTPException

app = FastAPI()

# ダミーデータベース
items_db = {
    1: {"id": 1, "name": "Item 1"},
    2: {"id": 2, "name": "Item 2"}
}

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int):
    if item_id not in items_db:
        raise HTTPException(
            status_code=404,
            detail="Item not found"
        )
    return items_db[item_id]

@app.delete("/items/{item_id}")
async def delete_item(item_id: int):
    if item_id not in items_db:
        raise HTTPException(
            status_code=404,
            detail="Item not found"
        )
    del items_db[item_id]
    return {"message": "Item deleted"}

HTTPExceptionを発生させると、FastAPIが自動的に適切なエラーレスポンスをJSON形式で返してくれます。

非同期処理の活用

FastAPIは非同期処理に対応しており、async/awaitを使うことでスケーラブルなAPIを構築できます：

import asyncio
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/slow-item/{item_id}")
async def read_slow_item(item_id: int):
    # 外部APIの呼び出しなど、時間がかかる処理をシミュレート
    await asyncio.sleep(2)
    return {"item_id": item_id, "processed": True}

@app.get("/fast-items/")
async def read_fast_items():
    # 複数の非同期操作を並列実行
    results = await asyncio.gather(
        asyncio.sleep(1),
        asyncio.sleep(1)
    )
    return {"message": "All items fetched", "time": "~1 second"}

非同期処理により、複数のリクエストを効率的に処理でき、APIのパフォーマンスが大幅に向上します。

CORSの設定

ブラウザからのクロスオリジンリクエストに対応する場合、CORS（Cross-Origin Resource Sharing）の設定が必要です：

from fastapi import FastAPI
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware

app = FastAPI()

app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=["*"],  # 本番環境では具体的なドメインを指定
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"],
)

@app.get("/items/")
async def read_items():
    return [{"id": 1, "name": "Item 1"}]

allow_originsに["*"]を指定すると全て許可されますが、セキュリティ上、本番環境では具体的なドメインを指定する必要があります。