WEBシステムでpython作成のAPIを動かす方法

2024年8月23日 19:37

WEBシステム内の値をPythonで作成したAPIに渡して実行する方法を手順化して説明します。以下の手順に従ってください。

1. PythonでAPIを作成する

まず、PythonでAPIを作成します。ここでは、FastAPIを使用して簡単なAPIを作成する例を示します。

FastAPIのインストール

pip install fastapi uvicorn

APIのコード

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class Item(BaseModel) {
    name: str
    value: int
}

@app.post("/process/")
async def process_item(item: Item) {
    // ここで値を処理するロジックを書く
    result = {"processed_name": item.name.upper(), "processed_value": item.value * 2}
    return result
}

サーバーの起動

uvicorn main:app --reload

2. WEBシステムから値を取得する

WEBシステム内の値を取得する方法は、システムによって異なりますが、一般的にはJavaScriptを使用して値を取得し、Python APIに送信します。

JavaScriptで値を取得し、APIに送信する

以下は、HTMLフォームから値を取得し、JavaScriptでPython APIにPOSTリクエストを送信する例です。

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Send Data to API</title>
</head>
<body>
    <form id="dataForm">
        <label for="name">Name:</label>
        <input type="text" id="name" name="name"><br><br>
        <label for="value">Value:</label>
        <input type="number" id="value" name="value"><br><br>
        <input type="submit" value="Submit">
    </form>

    <script>
        document.getElementById('dataForm').addEventListener('submit', async function(event) {
            event.preventDefault();
            const name = document.getElementById('name').value;
            const value = document.getElementById('value').value;

            const response = await fetch('http://127.0.0.1:8000/process/', {
                method: 'POST',
                headers: {
                    'Content-Type': 'application/json'
                },
                body: JSON.stringify({ name: name, value: parseInt(value) })
            });

            const result = await response.json();
            console.log(result);
        });
    </script>
</body>
</html>

3. APIのレスポンスを処理する

JavaScriptでAPIからのレスポンスを受け取り、必要に応じてWEBシステム内で表示や処理を行います。

レスポンスの処理例

上記のJavaScriptコードでは、console.log(result)でレスポンス結果をコンソールに表示しています。これをHTML要素に表示するように変更できます。

document.getElementById('dataForm').addEventListener('submit', async function(event) {
    event.preventDefault();
    const name = document.getElementById('name').value;
    const value = document.getElementById('value').value;

    const response = await fetch('http://127.0.0.1:8000/process/', {
        method: 'POST',
        headers: {
            'Content-Type': 'application/json'
        },
        body: JSON.stringify({ name: name, value: parseInt(value) })
    });

    const result = await response.json();
    
    // 結果をHTML要素に表示
    document.body.insertAdjacentHTML('beforeend', `<p>Processed Name: ${result.processed_name}</p>`);
    document.body.insertAdjacentHTML('beforeend', `<p>Processed Value: ${result.processed_value}</p>`);
});

まとめ

PythonでAPIを作成：FastAPIなどのフレームワークを使用してAPIエンドポイントを作成します。
WEBシステムから値を取得：JavaScriptなどでフォームや他の要素から値を取得します。
APIに値を送信：JavaScriptのfetch関数などを使用して、取得した値をPython APIにPOSTリクエストとして送信します。
レスポンスの処理：APIからのレスポンスを受け取り、必要に応じてWEBシステム内で表示や処理します。

この手順に従うことで、WEBシステム内の値をPythonで作成したAPIに渡して実行することができます。

4の視点から生成されたスパーク

WEBシステム内の値を取得する方法

WEBシステム内の値を取得する方法にはいくつかのアプローチがあります。以下に、具体的な手順やコード例を含めて説明します。

1. Excelを使ったスクレイピング

Power Queryを使った方法

ExcelのPower Query機能を使えば、WEBページからデータを簡単に取得できます。以下はその手順です。

Excelを開き、新しいシートを用意する
「データ」タブの「Webから」をクリックする
URLを入力し、「OK」をクリックする
ナビゲーター画面で取得したいデータを選択し、「読み込み」をクリックする

この方法では、定期的にデータを更新する設定も可能です。例えば、60分ごとにデータを更新する設定ができます1 2。

VBAを使った方法

VBA（Visual Basic for Applications）を使って、より自由度の高いスクレイピングが可能です。以下はそのサンプルコードです。

Sub WebScrapingDEMO()
    Dim ie As New InternetExplorer
    Dim html As New HTMLDocument
    Dim tables As IHTMLElementCollection
    Dim table As HTMLTable
    Dim hrow As HTMLTableRow
    Dim hcell As HTMLTableCell
    Dim URL As String
    Dim nR, nC As Long

    URL = "https://www.example.com"
    ie.Visible = False
    ie.navigate URL

    Do While ie.Busy Or ie.readyState <> READYSTATE_COMPLETE
        DoEvents
    Loop

    Set html = ie.document
    Set tables = html.getElementsByTagName("table")

    nR = 0
    For Each table In tables
        For Each hrow In table.Rows
            nR = nR + 1
            nC = 0
            For Each hcell In hrow.Cells
                nC = nC + 1
                Cells(nR, nC).Value = hcell.innerText
            Next hcell
        Next hrow
    Next table

    MsgBox "Done!"
End Sub

このコードは指定したURLからテーブルデータを取得し、Excelシートに書き込みます1 2。

2. Pythonを使ったスクレイピング

Pythonはスクレイピングに非常に適した言語であり、BeautifulSoupやRequestsライブラリを使うことで簡単に実装できます。

BeautifulSoupとRequestsの使用例

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://www.example.com"
response = requests.get(url)
html_doc = response.text

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
titles = []

for tag in soup.find_all('li', {'class': 'breadcrumb-item active'}):
    titles.append(tag.text)

print(titles)

このコードは指定したURLから特定のクラス名を持つリストアイテムのテキストを抽出します1 2。

3. IBM RPA Studioを使った方法

IBM RPA Studioは、ブラウザ操作やデータ取得の自動化に役立つツールです。以下はその基本的な手順です。

ディレクトリーの作成
ブラウザーの開始
Webページへのナビゲート
Web表の取得
ファイルへの書き込み

具体的なスクリプト例は以下の通りです。

"ブラウザーの開始"コマンドで新しいインスタンスを作成し、
"ナビゲート"コマンドで指定したURLに移動します。
"Web表の取得"コマンドで必要なデータ表を抽出し、
"ファイルへの表の書き込み"コマンドでCSVファイルに保存します。

この方法では、複雑なブラウザ操作やデータ処理も自動化できます3。

4. JavaScriptとFetch APIを使った方法

JavaScriptのFetch APIを使ってサーバーからデータを取得し、ページ内容を更新することも可能です。

Fetch APIの使用例

fetch('https://www.example.com/data.json')
  .then(response => {
    if (!response.ok) {
      throw new Error(`HTTP error: ${response.status}`);
    }
    return response.json();
  })
  .then(data => {
    console.log(data);
  })
  .catch(error => {
    console.error(`Fetch problem: ${error.message}`);
  });

このコードは指定したURLからJSONデータを取得し、コンソールに表示します4。

注意点

スクレイピングやデータ取得にはいくつかの注意点があります。

高負荷: 短時間で高頻度にアクセスするとサーバーに負荷がかかります。
利用規約: サイトによってはスクレイピングが禁止されている場合があります。
著作権: データには著作権があるため、利用には注意が必要です1 2 5。

これらの方法と注意点を踏まえて、WEBシステム内の値を効率的に取得してください。

インフォメーション・ディベロプメント

EXCEL女子

IBM

MDN Web Docs

crescendo.jp

PythonでAPIを作成する方法

PythonでAPIを作成する方法について、具体的な手順やコード例を以下に示します。ここでは、主にFastAPIを使用した方法を紹介しますが、Flaskを使用した方法も簡単に触れます。

FastAPIを使用したAPI作成

1. FastAPIのインストール

まず、FastAPIとASGIサーバーであるUvicornをインストールします。

pip install fastapi uvicorn

2. 基本的なAPIの作成

次に、基本的なAPIエンドポイントを作成します。以下のコードは、main.pyというファイルに保存します。

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

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

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

3. サーバーの起動

次に、Uvicornを使ってサーバーを起動します。

uvicorn main:app --reload

これで、http://127.0.0.1:8000にアクセスすると、「Hello World」というメッセージが表示されます。また、http://127.0.0.1:8000/items/1?q=testにアクセスすると、{"item_id": 1, "q": "test"}というレスポンスが返されます6 7 8。

4. POSTリクエストの処理

次に、POSTリクエストを処理するエンドポイントを追加します。以下のコードをmain.pyに追加します。

from pydantic import BaseModel

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

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

このエンドポイントは、JSON形式のデータを受け取り、そのデータをレスポンスとして返します。例えば、以下のようなcurlコマンドでテストできます。

curl -X POST "http://127.0.0.1:8000/items" -H "Content-Type: application/json" -d '{"name":"apple","price":1.2}'

Flaskを使用したAPI作成

1. Flaskのインストール

まず、Flaskとrequestsライブラリをインストールします。

pip install flask requests

2. 基本的なAPIの作成

次に、基本的なAPIエンドポイントを作成します。以下のコードは、app.pyというファイルに保存します。

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/api/hello', methods=['GET'])
def hello():
    name = request.args.get('name', 'World')
    return jsonify({'message': f'Hello {name}!'})

@app.route('/api/articles', methods=['GET'])
def get_articles():
    articles = [
        {'id': 1, 'title': 'First Article'},
        {'id': 2, 'title': 'Second Article'}
    ]
    return jsonify(articles)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

3. サーバーの起動

次に、Flaskアプリケーションを起動します。

python app.py

これで、http://127.0.0.1:5000/api/helloにアクセスすると、「Hello World」というメッセージが表示されます。また、http://127.0.0.1:5000/api/articlesにアクセスすると、記事のリストが返されます9。

まとめ

FastAPIとFlaskはどちらもPythonでAPIを作成するための強力なフレームワークです。FastAPIは非同期処理や型ヒントによる自動ドキュメント生成などの機能が充実しており、高性能なAPI開発に適しています。一方、Flaskはシンプルで軽量なため、小規模なプロジェクトや学習用途に適しています。どちらのフレームワークも使いやすく、多くのドキュメントやチュートリアルが存在するため、自分のプロジェクトに最適なものを選んでください。

Qiita

Zenn

Apidog

true-fly.com

YouTube · Pythonプログラミング VTuber サプー

Python APIに値を渡して実行する方法

PythonでAPIに値を渡して実行する方法について、具体的な手順とコード例を以下に示します。

1. Requestsモジュールのインストール

まず、PythonでHTTPリクエストを送信するためのライブラリであるrequestsをインストールします。ターミナルで以下のコマンドを実行してください。

pip install requests

2. 基本的なHTTPリクエストの送信方法

requestsモジュールを使用して、GETおよびPOSTリクエストを送信する基本的な方法を紹介します。

GETリクエスト

GETリクエストは、サーバーからデータを取得するために使用されます。以下は、GETリクエストの例です。

import requests

url = "http://example.com/api"
params = {
    'param1': 'value1',
    'param2': 'value2'
}

response = requests.get(url, params=params)
print(response.status_code)
print(response.json())

POSTリクエスト

POSTリクエストは、サーバーにデータを送信するために使用されます。以下は、POSTリクエストの例です。

import requests
import json

url = "http://example.com/api"
data = {
    'key1': 'value1',
    'key2': 'value2'
}

headers = {
    'Content-Type': 'application/json'
}

response = requests.post(url, data=json.dumps(data), headers=headers)
print(response.status_code)
print(response.json())

3. API仕様書の確認

APIを利用する際には、API仕様書（ドキュメント）を確認し、必要なエンドポイントやパラメータ、認証情報などを把握することが重要です。例えば、天気予報APIを利用する場合の手順は以下の通りです11。

天気予報APIの例

Livedoor天気情報サービス「Weather Hacks」を使用して、日本全国142ヵ所の天気予報を取得する例です。

API仕様書の確認

API エンドポイント: http://weather.livedoor.com/forecast/webservice/json/v1
メソッド: GET
クエリパラメータ: city（地域コード）

Pythonコードサンプル

import requests

url = 'http://weather.livedoor.com/forecast/webservice/json/v1'
params = {
    'city': '400040'  # 久留米市の地域コード
}

response = requests.get(url, params=params)
tenki_data = response.json()

# レスポンスデータの表示
print('タイトル：', tenki_data['title'])
print('予報日：', tenki_data['forecasts'][10](https://www.youtube.com/watch?v=kZHdC-_yPgI "YouTube · Pythonプログラミング VTuber サプー")['dateLabel'])
print('天気：', tenki_data['forecasts'][10](https://www.youtube.com/watch?v=kZHdC-_yPgI "YouTube · Pythonプログラミング VTuber サプー")['telop'])

4. JSONデータのPOST操作

JSONデータをPOSTする場合も同様にrequestsモジュールを使用します。以下はその具体的な手順です14。

JSONデータのPOST操作

import json
import requests

# POSTするデータ
data = {
    "name": "John Smith",
    "age": 30
}

# データをJSONに変換
json_data = json.dumps(data)

# POSTメソッドでリクエストを送信、データはjsonパラメータに指定
response = requests.post(
    "http://api.example.com/users", 
    data=json_data,
    headers={"Content-Type": "application/json"}
)

print(response.status_code)
print(response.text)

以上がPythonでAPIに値を渡して実行するための基本的な手順とコード例です。各APIによって必要なパラメータや認証方法が異なるため、必ずAPI仕様書を確認して適切なリクエストを作成してください。

Qiita

株式会社アイソルート

Twilio

Apidog

WEBシステム内の値をpythonで作ったAPIに渡して実行する方法を手順化して教えてください。

WEBシステム内の値をPythonで作成したAPIに渡して実行する方法を手順化して説明します。以下の手順に従ってください。

1. PythonでAPIを作成する

まず、PythonでAPIを作成します。ここでは、FastAPIを使用して簡単なAPIを作成する例を示します。

FastAPIのインストール

pip install fastapi uvicorn

APIのコード

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class Item(BaseModel):
    name: str
    value: int

@app.post("/process/")
async def process_item(item: Item):
    # ここで値を処理するロジックを書く
    result = {"processed_name": item.name.upper(), "processed_value": item.value * 2}
    return result

サーバーの起動

uvicorn main:app --reload

2. WEBシステムから値を取得する

WEBシステム内の値を取得する方法は、システムによって異なりますが、一般的にはJavaScriptを使用して値を取得し、Python APIに送信します。

JavaScriptで値を取得し、APIに送信する

以下は、HTMLフォームから値を取得し、JavaScriptでPython APIにPOSTリクエストを送信する例です。

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Send Data to API</title>
</head>
<body>
    <form id="dataForm">
        <label for="name">Name:</label>
        <input type="text" id="name" name="name"><br><br>
        <label for="value">Value:</label>
        <input type="number" id="value" name="value"><br><br>
        <input type="submit" value="Submit">
    </form>

    <script>
        document.getElementById('dataForm').addEventListener('submit', async function(event) {
            event.preventDefault();
            const name = document.getElementById('name').value;
            const value = document.getElementById('value').value;

            const response = await fetch('http://127.0.0.1:8000/process/', {
                method: 'POST',
                headers: {
                    'Content-Type': 'application/json'
                },
                body: JSON.stringify({ name: name, value: parseInt(value) })
            });

            const result = await response.json();
            console.log(result);
        });
    </script>
</body>
</html>

3. APIのレスポンスを処理する

JavaScriptでAPIからのレスポンスを受け取り、必要に応じてWEBシステム内で表示や処理を行います。

レスポンスの処理例

上記のJavaScriptコードでは、console.log(result)でレスポンス結果をコンソールに表示しています。これをHTML要素に表示するように変更できます。

document.getElementById('dataForm').addEventListener('submit', async function(event) {
    event.preventDefault();
    const name = document.getElementById('name').value;
    const value = document.getElementById('value').value;

    const response = await fetch('http://127.0.0.1:8000/process/', {
        method: 'POST',
        headers: {
            'Content-Type': 'application/json'
        },
        body: JSON.stringify({ name: name, value: parseInt(value) })
    });

    const result = await response.json();
    
    // 結果をHTML要素に表示
    document.body.insertAdjacentHTML('beforeend', `<p>Processed Name: ${result.processed_name}</p>`);
    document.body.insertAdjacentHTML('beforeend', `<p>Processed Value: ${result.processed_value}</p>`);
});

まとめ

PythonでAPIを作成：FastAPIなどのフレームワークを使用してAPIエンドポイントを作成します。
WEBシステムから値を取得：JavaScriptなどでフォームや他の要素から値を取得します。
APIに値を送信：JavaScriptのfetch関数などを使用して、取得した値をPython APIにPOSTリクエストとして送信します。
レスポンスの処理：APIからのレスポンスを受け取り、必要に応じてWEBシステム内で表示や処理します。

この手順に従うことで、WEBシステム内の値をPythonで作成したAPIに渡して実行することができます。

つの情報源です

Qiita

strategit.jp

YouTube · Pythonプログラミング VTuber サプー

kaitoy.xyz

WEBシステムでpython作成のAPIを動かす方法

1. PythonでAPIを作成する

FastAPIのインストール

APIのコード

サーバーの起動

2. WEBシステムから値を取得する

JavaScriptで値を取得し、APIに送信する

3. APIのレスポンスを処理する

レスポンスの処理例

まとめ

1. Excelを使ったスクレイピング

Power Queryを使った方法

VBAを使った方法

2. Pythonを使ったスクレイピング

BeautifulSoupとRequestsの使用例

3. IBM RPA Studioを使った方法

4. JavaScriptとFetch APIを使った方法

Fetch APIの使用例

注意点

FastAPIを使用したAPI作成

1. FastAPIのインストール

2. 基本的なAPIの作成

3. サーバーの起動

4. POSTリクエストの処理

Flaskを使用したAPI作成

1. Flaskのインストール

2. 基本的なAPIの作成

3. サーバーの起動

まとめ

1. Requestsモジュールのインストール

2. 基本的なHTTPリクエストの送信方法

GETリクエスト

POSTリクエスト

3. API仕様書の確認

天気予報APIの例

4. JSONデータのPOST操作

JSONデータのPOST操作

1. PythonでAPIを作成する

FastAPIのインストール

APIのコード

サーバーの起動

2. WEBシステムから値を取得する

JavaScriptで値を取得し、APIに送信する

3. APIのレスポンスを処理する

レスポンスの処理例

まとめ

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