Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
FARM スタックに触れてみる
Search
takf
February 09, 2022
Technology
0
1.6k
FARM スタックに触れてみる
2022.02.08 Saitama.js #2 LT
takf
February 09, 2022
Tweet
Share
More Decks by takf
See All by takf
Denoに入門していきなりAleph.jsを触ってみた
takfjp
0
510
Atomic Design とテストの○○な話
takfjp
2
1.8k
Node.jsのアップグレードで気をつけたこと
takfjp
1
2.8k
React Testing Library の Query について整理してみた
takfjp
0
510
React.js 消えるライフサイクルメソッドについて
takfjp
0
140
Laravel 初めての業務で遭遇したハマりポイント×2
takfjp
2
3.1k
React で Stateless Functional Component の書き方を盛大に間違えていた話
takfjp
0
430
職歴1年目のフロントエンドエンジニアが インプットとアウトプットに苦しんだ話
takfjp
0
330
meguro.es.pdf
takfjp
0
140
Other Decks in Technology
See All in Technology
AI との良い付き合い方を僕らは誰も知らない (WSS 2026 静岡版)
asei
1
260
ファインディにおけるフロントエンド技術選定の歴史
puku0x
1
730
製造業から学んだ「本質を守り現場に合わせるアジャイル実践」
kamitokusari
0
490
業務の煩悩を祓うAI活用術108選 / AI 108 Usages
smartbank
9
20k
国井さんにPurview の話を聞く会
sophiakunii
1
350
2025年 山梨の技術コミュニティを振り返る
yuukis
0
150
Agentic AIが変革するAWSの開発・運用・セキュリティ ~Frontier Agentsを試してみた~ / Agentic AI transforms AWS development, operations, and security I tried Frontier Agents
yuj1osm
0
210
_第4回__AIxIoTビジネス共創ラボ紹介資料_20251203.pdf
iotcomjpadmin
0
180
2025年のデザインシステムとAI 活用を振り返る
leveragestech
0
750
Node vs Deno vs Bun 〜推しランタイムを見つけよう〜
kamekyame
1
370
Oracle Database@Azure:サービス概要のご紹介
oracle4engineer
PRO
3
280
産業的変化も組織的変化も乗り越えられるチームへの成長 〜チームの変化から見出す明るい未来〜
kakehashi
PRO
1
410
Featured
See All Featured
Beyond borders and beyond the search box: How to win the global "messy middle" with AI-driven SEO
davidcarrasco
0
34
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
85
9.3k
How GitHub (no longer) Works
holman
316
140k
Gemini Prompt Engineering: Practical Techniques for Tangible AI Outcomes
mfonobong
2
250
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
97
6.5k
Chrome DevTools: State of the Union 2024 - Debugging React & Beyond
addyosmani
9
1k
Ethics towards AI in product and experience design
skipperchong
1
160
コードの90%をAIが書く世界で何が待っているのか / What awaits us in a world where 90% of the code is written by AI
rkaga
58
41k
DevOps and Value Stream Thinking: Enabling flow, efficiency and business value
helenjbeal
1
76
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
274
41k
So, you think you're a good person
axbom
PRO
0
1.9k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
54
8k
Transcript
FARM スタックに触れてみる 2022.02.08 Saitama.js vol.2 @takfjp
自己紹介 Takeru Furuichi (@takfjp) 川越市出身です ( オススメのお店:寿製麺よしかわ) https://www.kotobukiseimen.com/ コネヒト株式会社 所属
「ママリ」という出産・育児領域のサービスを開発・運営してい ます フロント: React バックエンド: CakePHP
None
FARM スタックとは? 以下の技術スタックを使ったSPA の開発手法 FastAPI React Mongo DB
MERN スタック Mongo DB Express React Node.js サーバサイドもJS で完結しているのが特徴
今回話さないこと FastAPI の詳細な仕様 Python の文法, 各種ライブラリの説明 デプロイ手順 実戦への導入( 触れてみた、という軽い紹介) React
アプリの実装( 時間の都合上)
FastAPI とは Python 製のAPI フレームワーク (v3.6 以上) https://fastapi.tiangolo.com/ja/ 名前の通り高速 Request,
Response 共に型定義が可能 SwaggerUI でAPI のドキュメントを自動生成できる <- !!
Swagger UI locahost:port/docs で表示できる リクエストを作成して投げるのを試せる
Mongo DB のセットアップ Mongo DB Cloud を利用 無料プラン(shared) を使用可能
GCP / AWS / Azure からクラウドプロバイダを選択可能 Tokyo リージョンを選択できる (!!)
FastAPI 側で用意するもの router REST API のエンドポイントを記載 schema エンドポイント向けに Request, Response
の型定義 DB に格納するModel の型定義 controller アクセス時の DB への操作 router に読み込ませる
schema from pydantic import BaseModel from typing import Optional from
decouple import config # BaseModel = FastAPI のスキーマモデル class Todo(BaseModel): id: str title: str description: str class TodoBody(BaseModel): title: str description: str
controller (database) from decouple import config ~~~ 中略 ~~~ #
async / await で手軽に非同期通信処理を記述できる async def db_create_todo(data: dict) -> Union[dict, bool]: todo = await collection_todo.insert_one(data) new_todo = await collection_todo.find_one({"_id": todo.inserted_id}) if new_todo: return todo_serializer(new_todo) return False
router from fastapi import APIRouter, Response, Request, HTTPException from schemas
import Todo, TodoBody from database import db_create_todo from starlette.status import HTTP_201_CREATED router = APIRouter() @router.post("/api/todo", response_model=Todo) async def create_todo(request: Request, response: Response, data: TodoBody): todo = jsonable_encoder(data) res = await db_create_todo(todo) response.status_code = HTTP_201_CREATED if res: return res raise HTTPException( status_code=404, detail="Create task failed")
deploy できたバックエンドAPI は Vercel Heroku などにデプロイして使用 Docker にpython のコンテナを作ってローカルで開発しても良さそ う
フロントエンドアプリ React, React-Query, Axios( 非同期通信用) などを使用して実装 単純なTodo アプリで動かしてみました React-Query はキャッシュが使えたりデータの取得状態を返し
てくれて便利ですね
Todo List
Todo List 2 Todo 作成成功と同時にDB に格納された Todo を fetch
雑感 API も独力で実装したい時にとても協力 フロントエンドエンジニアだって API を作りたい Mongo DB + FastAPI
は GraphQL とも親和性が高そう SwaggerUI を自動生成してくれるのはとても嬉しい API 側で型定義できるので TypeScript との親和性も高い Todo List 以外でも活用したくなる
We're Hiring! カジュアル面談やってます! https://connehito.com/recruit/
Thank you!
None