【Python】Fast APIとは？使い方や活用シーン、Flaskとの違いまでわかりやすく解説！

2025.08.28 2025.08.28

PythonでWebアプリケーション開発やAPI開発を行う際に注目を集めているフレームワークがFastAPIです。

高速かつ現代的な設計で、多くの開発者から支持されています。

この記事ではFastAPIの基本概念から実際の使い方、活用シーン、そしてFlaskとの違いまでをわかりやすく丁寧に解説します。

FastAPIとは？

FastAPIは、PythonでWebサービスを作るための速くて使いやすいライブラリです。

FastAPIの一番の特徴は、Pythonの書き方に沿ってデータの型を指定するだけで、自動的に以下のことをやってくれる点です：

送られてきたデータが正しいかチェックする
APIの使い方を説明するページを自動で作成する

FastAPIを使えば、普通のPython関数を書くのとほぼ同じ感覚で、Webサービスが簡単に作れます。

基本的な使い方

まずは、最もシンプルなAPIエンドポイントを作成する基本的なコードを見てみましょう。

下記コードが行っていることは「2つのGETエンドポイントを作る」です。

/ にアクセスすると「Hello World」を返す
/items/{item_id} は URLの一部から item_id を、?q=... からクエリ文字列 q を受け取る

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):
    return {"item_id": item_id, "q": q}

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):

return {"item_id": item_id, "q": q}

この2つのGETエンドポイントを作るために、具体的にコードで指定している内容は下記です。

app = FastAPI() で FastAPIアプリケーションのインスタンスを作成
@app.get("/") でルートパス("/")にGETエンドポイントを定義
@app.get("/items/{item_id}") でパスパラメータ(item_id)とクエリパラメータ(q)を含むエンドポイントを作成
read_item(item_id: int, q: str = None): 部分の型ヒント(int, str)によって自動的に型が合っているかのチェックがされる

サーバーを起動するには uvicorn main:app --reload コマンドを使用します。

POSTリクエストの処理

FastAPIでは、クライアントから送られてくるJSONボディを受け取り、型に沿って自動検証（バリデーション）したうえで関数に渡すことができます。

下記コードが行っていることは「POST /items/ で Item という設計図（Pydanticモデル）どおりにJSONを受け取り、値を返す」ということです。

受け取りたいJSONの形（name, price, is_offer）を Item モデルで定義
POST /items/ にJSONを送ると、FastAPIが自動でパース&検証して item: Item に渡す
型が合わなければ 422（Unprocessable Entity）でどこがダメかをJSONで説明して返す

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

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

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

from fastapi import FastAPI

from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class Item(BaseModel):

name: str

price: float

is_offer: bool = None

@app.post("/items/")

def create_item(item: Item):

return {"item_name": item.name, "price": item.price}

このように：

PItem(BaseModel) で「受け取るJSONの設計図」を宣言（各フィールドの型とデフォルト値もここで定義）
@app.post("/items/") で POSTエンドポイントを定義
create_item(item: Item): の引数の型指定によって、リクエストボディは JSON から Item に自動変換される。
型が合わない・必須項目が欠けている場合は 422 を自動で返却
正常時は Pythonの辞書を返すだけでOK（FastAPIが自動でJSON化してレスポンスにする）

この一連の処理をFastAPIが自動で行ってくれます。

動作確認は /docs（Swagger UI）で「Try it out」を使うか、curl などで JSON を送ると手早く検証できます。

FastAPIで使えるパラメータ指定の例

FastAPIでは、以下のような形式でパラメータを指定できます。

指定方法	書き方の例
パスパラメータ	`/users/{user_id}`
クエリパラメータ	`def read_items(skip: int = 0, limit: int = 10)`
リクエストボディ	`def create_item(item: Item)`
ヘッダー	`from fastapi import Header`
Cookie	`from fastapi import Cookie`

パラメータの型や制約は、Pythonの型ヒントとPydanticで柔軟に設定できます。

FastAPIの便利な機能

FastAPI では URL・クエリ・ボディ・ヘッダー・Cookie など、複数の入力を統一的に受け取れます。

Python の型ヒントを添えるだけで、自動バリデーションとドキュメント生成が有効になります。

よく使う指定方法を以下の表にまとめます。

from fastapi import FastAPI, HTTPException

app = FastAPI()

@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int):
    if item_id &lt; 0:
        raise HTTPException(status_code=400, detail="Item ID must be positive")
    return {"item_id": item_id}

from fastapi import FastAPI, HTTPException

app = FastAPI()

@app.get("/items/{item_id}")

def read_item(item_id: int):

if item_id < 0:

raise HTTPException(status_code=400, detail="Item ID must be positive")

return {"item_id": item_id}

各パラメータは int/str などの型や、最小値・正規表現などの制約を Pydantic で細かく指定できます。

Query・Path・Body・Header・Cookie を使うと、デフォルト値や説明・例も宣言的に記述できます。

ユースケースに応じて組み合わせ、読みやすさと安全性を両立させましょう。

FastAPIを使うときの注意点

型ヒントを正しく使う

FastAPIの恩恵を最大限受けるには、適切な型ヒントが重要です。

型ヒントが不正確だと、期待通りのバリデーションが動作しません。

# 良い例
def read_item(item_id: int, q: Optional[str] = None):
    return {"item_id": item_id}

# 悪い例（型ヒントなし）
def read_item(item_id, q=None):
    return {"item_id": item_id}

# 良い例

def read_item(item_id: int, q: Optional[str] = None):

return {"item_id": item_id}

# 悪い例（型ヒントなし）

def read_item(item_id, q=None):

return {"item_id": item_id}

Pydanticモデルの設計に注意

複雑なデータ構造を扱う場合は、Pydanticモデルを適切に設計する必要があります。

Pydantic とは

Pydantic は Pythonの型ヒントを使って、入力データの検証（バリデーション）と変換（JSON⇄Pythonオブジェクト）を自動で行うライブラリです。

ネストした構造や循環参照がある場合は特に注意が必要です。

from typing import Optional, List

class User(BaseModel):
    name: str
    email: str
    items: Optional[List[Item]] = []

from typing import Optional, List

class User(BaseModel):

name: str

email: str

items: Optional[List[Item]] = []

FastAPIとFlaskの違い

FastAPIは型ヒントを活用した自動バリデーションや非同期処理のサポートなど、現代的な開発体験を重視したAPI向けフレームワークです。

一方、Flaskはシンプルさや柔軟性を重視しており、特に小規模なWebアプリの開発に適しています。

以下に、それぞれの特徴を簡潔に比較した表を示します。

観点	FastAPI	Flask
自動バリデーション	型ヒントによってPydanticベースで自動	手動でバリデーション実装が必要
ドキュメント生成	Swagger/OpenAPIが自動で生成される	拡張ライブラリが必要（Flask-RESTXなど）
非同期処理	`async def` をネイティブサポート	基本は同期処理（非同期は別途工夫）
パフォーマンス	Starletteベースで高速・軽量	同時アクセスにやや弱い
学習コスト	型やPydanticの理解が必要	非常にシンプルで学びやすい
拡張性	設計が整っており拡張しやすい	エクステンションが豊富で自由度が高い
向いている用途	API中心、機械学習バックエンド、高性能が必要な場面	管理画面、小規模Webアプリ、HTMLレンダリング

どちらも優れた選択肢ですが、APIの品質やスケーラビリティを重視するならFastAPI、とにかく素早く動くものを作りたいならFlaskが向いています。

FastAPIの活用シーン

FastAPIは以下のような場面で特に威力を発揮します

REST API開発: マイクロサービスアーキテクチャでのAPI構築に最適
機械学習API: モデルの推論結果を提供するAPIサービス
データ処理API: 大量データの処理や変換を行うバックエンドサービス
リアルタイム通信: WebSocketを使ったリアルタイムアプリケーション

型安全性と高パフォーマンスが求められるプロジェクトでは、FastAPIが第一選択肢となることが多いです。

まとめ

今回はPythonのWebフレームワークFastAPIについて紹介しました。

FastAPIは型ヒントを活用した高速で現代的なWebフレームワーク
自動バリデーション、ドキュメント生成など多くの機能が標準搭載
Pydanticモデルでデータ構造を定義し、型安全なAPI開発が可能
型ヒントの活用とPydanticモデルの適切な設計が重要
FlaskよりもAPI開発に特化し、高パフォーマンスを実現

FastAPIをマスターすれば、効率的で保守性の高いWebAPIを開発できるようになります。

現代的なPython Web開発の主流となりつつあるFastAPIを、ぜひ積極的に活用していきましょう。