FalconAPI開発にいいよ！

- Note
https://note.mu/shimakaze_soft

Transcript

1. Falcon API開発にいいよ！ 第一回 初心者にやさしいLT会 @shimakaze_soft
2. Agenda - Who are you? - Python Frameworks - Falcon Features
3. Who are you? おまえだれよ Name:Shimakaze_soft Twitter(@shimakaze_soft) GitHub(shimakaze-git) Freelance - ServerSideEngineer Python, Golang, PHP
4. Who are you? おまえだれよ Pythonが好きなPythonist - フロントエンドが壊滅的に できない。Python戦闘力 が100とすると、js戦闘力 が10
5. Who are you? おまえだれよ おまえ、なにしにきた？ - 登壇の練習 - 推しのOSSの宣伝活動
6. Pythonやってきた経緯 - 大学時代はネットワーク系専攻 - 友達は皆ネットワークエンジニアばかりになる => プログラミングしたいという経緯からWEBのサー バーサイドエンジニア
7. Pythonって何に使われている と思いますか？
8. Pythonが使われるケース - 機械学習 - データー分析 - IOT
9. 機械学習の印象は強い・・・
10. WEBアプリケーション開発も活発 DjangoでのWEBアプリケーション開発が活発 - Instagram - Compass
11. バックエンドAPI - コードの記述量が少なく開発がしやすい - パフォーマンス面でも特に問題はない - 計算量が必要な処理に関してはCythonという物を使う手段 がある => 今回はPythonでのバックエンドAPIの開発について
12. WEBアプリケーションフレームワーク - WEBアプリケーション開発を効率化してくれるライブラリ郡 - RubyでいうRuby on Rails - PHPでいうならLaravel
13. フルスタックフレームワークでの開発の問題点 - モノシリックな構造になっていく - 大規模開発化していくと設計ちゃんとしないとコードが汚くな り、肥大化していく => 最近はフロントエンドでSPA化が進んでいるので、フロントと バックエンドで分離したい場合は？
14. 他のPythonフレームワーク - Django - Flask - Pyramid - Bottle - Responder - Sanic
15. Pythonの二大巨頭 Flask - 軽量 - ASGI - 学習コスト低 Django - フルスタック - ASGI - 学習コスト高
16. Falconとは - Pythonの高速な軽量FW - API開発に特化 - Flaskの10倍以上の速度
17. Falconとは - Hooks, Middlewareが標 準投搭載 - Cythonでビルドすると更 に高速化
18. Falconを実際に使った例(機械学習) ML API ML Model Request Response Server
19. Falconを実際に使った例(機械学習) 学習済みのモデルを元にクラス分類をするAPI - 記事の文章をリクエストで投げたら、分類カテゴリを返す - Scikt-LearnのSVMを使用
20. Flacon Features Features - Resource - Routing - Hooks - Middleware ThirdParty - SQL ORM - Validation Falcon Features
21. Resource
22. Resource - MVCモデルでいうControllerに相当 - HTTPメソッド毎にメソッドを記述していく - FalconのResourceはRESTful
23. Resource - GETリクエストを処理する 場合はon_getメソッド - 引数にはリクエストが入っ たreq,レスポンスが入った resp
24. Resource - POSTリクエストを処理す る場合はon_postメソッド - リクエストボディを取り出 す場合は req.stream.read()
25. Resource - PUTリクエスト => on_put() - DELETEリクエスト => on_delete()
26. Routing
27. Routing - Routing処理を記述 - URL毎に対応するコントローラーを記述していく
28. Routing - add_routeメソッドにルー ティングを記述していく - 第一引数(URL) - 第二引数(対応するコント ローラー)
29. Middleware
30. Middleware - リクエストが来たときに中間処理を挟むことが可能 - Resourceに行くまでに処理を挟みたい場合 - Resourceが処理を終えたときにレスポンスを返すまでに処 理を挟みたい場合
31. Middleware - process_request() リクエスト受信後に動作 - process_resource() リソース実行前 - process_response() リソース実行後
32. Middleware - 起動時にMiddleware指 定 - 複数のMiddlewareを指定 可能
33. Hooks
34. Hooks - リクエストの前後に任意の処理を追加できる - Pythonのデコレーターで記述
35. Hooks - デコレーターで記述 - リソース(クラスに記述) @falcon.before =>Resource処理前の処理 @falcon.after =>Resource処理後の処理
36. Hooks - デコレーターで記述 - リソース(クラスに記述) @falcon.before =>Resource処理前の処理 @falcon.after =>Resource処理後の処理
37. 他のThirdPartyと組み合わせ ORM - SQLAlchemy ValidationCheck - Cerberus - Marshmallow (https://note.mu/shimakaze_soft/n/nb4d8d50730e6)
38. Falconの問題点 - 同じ軽量フレームワークであるFlaskよりThirdPartyがかなり 少ない - Flask同様にきちんと設計したディレクトリ構成組まないとい けない => DDD(ドメイン駆動設計)などに出てくるオニオンアーキテク チャ、クリーンアーキテクチャなどで設計するのが良いかも
39. Falconとは？ - API開発にオススメ - Cythonでビルドすれば 更に高速化される - Flaskよりも機能豊富
40. Falconのサンプル類載せてます - Falconのサンプルコード類 https://github.com/shimakaze-git/falcon-todo - Note https://note.mu/shimakaze_soft
41. ご清聴ありがとうございました