【Python】FastAPIでREST APIを実装する方法

Q: 本番環境でも--reloadオプションを付けたままでいいですか？

--reloadオプションは開発用のコード自動リロード機能のため、本番環境では外す必要があります。 本番運用では、Gunicornと組み合わせたり複数ワーカーで起動したりする構成が一般的です。

2026年8月24日

いずみ

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この記事で解決できる悩み

PythonでFastAPIを使ってREST APIを実装する方法は？

いずみ

こんな悩みを解決できる記事を書きました！

僕は現役フリーランスエンジニア（歴10年）で、資格は13個保有しています。

「PythonでFastAPIを使ってREST APIを実装する方法を知りたい」とお考えではありませんか？

Pythonで手早くWeb APIを作りたいと考えている方へ。

FastAPIを使えば、型ヒントを書くだけで入力チェックとAPIドキュメントが自動生成されるAPIを作れます。

いずみ

セットアップから動作確認まで、サクッと解説します。

ということで、本記事ではPythonでFastAPIを使ってREST APIを実装する方法を解説します。

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執筆者／監修者

フリーランスエンジニア（保有資格13個、企業と直接契約）
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投資（仮想通貨・FX）歴7年（2018年〜）
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いずみです

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【Python】FastAPIでREST APIを実装する方法

早速ですが、PythonでFastAPIを使ったREST APIの実装方法を解説します。

FastAPIとUvicornをインストールする

まずは、FastAPIとUvicornをインストールします。

STEP

仮想環境を作成する

プロジェクトごとに依存パッケージを分離するため、仮想環境を作成します。

python -m venv venv
source venv/bin/activate

STEP

FastAPIとUvicornをインストールする

pipコマンドでFastAPIとUvicornをインストールします。

pip install fastapi "uvicorn[standard]"

FastAPIはPydanticをデータ検証ライブラリとして内部で利用しているため、同時にインストールされます。

いずみ

FastAPIのインストール作業は以上で完了です。

シンプルなエンドポイントを作成する

続いて、シンプルなGETエンドポイントを作成します。

プロジェクト直下にmain.pyを作成し、以下のコードを記載します。

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
def read_root():
    return {"message": "Hello World"}

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

関数の引数に型ヒントを書くだけで、FastAPIがパスパラメータやクエリパラメータの型を自動的に検証してくれます。

例えばitem_idに数値以外の文字列を渡すと、FastAPIが自動でエラーレスポンスを返してくれます。

いずみ

バリデーション処理を自分で書かなくていいのは地味に助かります。

Pydanticでリクエストボディを検証してPOSTエンドポイントを作る

次に、Pydanticのモデルを使ってPOSTエンドポイントを作成します。

STEP

Pydanticモデルを定義する

BaseModelを継承したクラスで、リクエストボディの形を定義します。

from pydantic import BaseModel

class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    is_offer: bool | None = None

STEP

POSTエンドポイントを実装する

@app.post("/items/")
def create_item(item: Item):
    return {"item_name": item.name, "item_price": item.price}

引数の型をItemにするだけで、リクエストボディのJSONが自動でパースされ、型が合わない場合はエラーレスポンスが返ります。

いずみ

JSONのパースやバリデーションを手書きしていた頃を考えると、かなり楽になりました。

Uvicornで起動して自動ドキュメントを確認する

最後に、作成したAPIをUvicornで起動します。

uvicorn main:app --reload

--reloadオプションを付けると、コードを保存するたびにサーバーが自動で再起動します。

ブラウザでhttp://127.0.0.1:8000/docsにアクセスすると、Swagger UIによる自動生成ドキュメントが確認できます。

作成したエンドポイントに対して、Swagger UI上から直接リクエストを送って動作確認することも可能です。

いずみ

ドキュメントを別途整備する手間が省けるのは、FastAPIの大きな魅力だと思います。

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いずみ

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いずみ

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いずみ

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いずみ

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よくある質問

FastAPIとFlaskはどちらを選べばいいですか？

型ヒントを活用した開発速度や自動ドキュメント生成を重視する場合は、FastAPIが適しています。

既存の資産や豊富な情報量を重視する場合は、Flaskも有力な選択肢です。

型ヒントを書かないとエラーになりますか？

型ヒントを省略してもPythonの実行自体はエラーになりません。

ただしFastAPIはPydanticの型ヒントを使ってリクエストデータを検証するため、型ヒントを省略すると入力チェックの恩恵を受けられなくなります。

本番環境でも–reloadオプションを付けたままでいいですか？

--reloadオプションは開発用のコード自動リロード機能のため、本番環境では外す必要があります。

本番運用では、Gunicornと組み合わせたり複数ワーカーで起動したりする構成が一般的です。

まとめ

今回は、PythonでFastAPIを使ってREST APIを実装する方法について解説しました。

以下が本記事のまとめになります。

まとめ

FastAPIはpip install fastapi uvicornだけで導入でき、型ヒントを書くだけで入力チェックとAPIドキュメントが自動生成される。
Pydanticのモデルを定義するだけで、POSTのリクエストボディを簡単に検証できる。
uvicorn main:app --reloadで起動すれば、Swagger UI上から動作確認までできる。

まとめ

いずみ

最後までお読みいただき、ありがとうございました！

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