# FastAPIとPostgreSQLで初期データ投入（Seeder）をする方法

## 目次

1. はじめに
2. 必要なライブラリと環境設定
3. データベース接続の設定
4. SQLAlchemyを使用したモデルの作成
5. 初期データの定義
6. Seederの作成
7. FastAPIアプリケーションの構築
8. まとめ

## 1. はじめに

FastAPIとPostgreSQLを使用してアプリケーションを開発する際、アプリケーション起動時にデータベースに初期データを投入することが求められる場合があります。これを実現するために、Seederという手法を用います。本記事では、Seederの作成方法をステップバイステップで紹介します。

## 2. 必要なライブラリと環境設定

まず、必要なライブラリをインストールしましょう。

![img](/mosaic-code.jpg)

`fastapi` はもちろん、`sqlalchemy` はORM（オブジェクトリレーショナルマッピング）として、`psycopg2` はPostgreSQLに接続するために使用します。

## 3. データベース接続の設定

SQLAlchemyを使ってPostgreSQLに接続します。接続設定は以下のように記述します。

![img](/mosaic-code.jpg)

ここで`user`, `password`, `dbname`はそれぞれの環境に合わせて設定してください。

## 4. SQLAlchemyを使用したモデルの作成

次に、データベースのモデルを作成します。これはテーブルのスキーマを表現します。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 5. 初期データの定義

初期データをPythonのデータ構造で定義します。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 6. Seederの作成

初期データをデータベースに投入するSeederを作成します。

![img](/mosaic-code.jpg)

`init_db`関数でデータベースセッションを作成し、データを追加した後でコミットします。

## 7. FastAPIアプリケーションの構築

FastAPIアプリを起動する際にSeederを実行するようにします。

![img](/mosaic-code.jpg)

`@app.on_event("startup")`デコレーターを使って、アプリケーションの起動時に`init_db`関数を呼び出します。

## 8. まとめ

FastAPIとPostgreSQLを組み合わせたアプリケーションで初期データを投入する方法を紹介しました。この手法を使うことで、アプリをデプロイする際に自動でデータベースの初期化とデータ投入を簡単に行うことができます。データの変更が発生しても容易に対応できるよう、シードスクリプトをしっかりと管理しておくことが重要です。 [cv:issue_marketplace_engineer]

# FastAPIとPostgreSQLで初期データ投入（Seeder）をする方法

## 目次

1. はじめに
2. 必要なライブラリと環境設定
3. データベース接続の設定
4. SQLAlchemyを使用したモデルの作成
5. 初期データの定義
6. Seederの作成
7. FastAPIアプリケーションの構築
8. まとめ

## 1. はじめに

FastAPIとPostgreSQLを使用してアプリケーションを開発する際、アプリケーション起動時にデータベースに初期データを投入することが求められる場合があります。これを実現するために、Seederという手法を用います。本記事では、Seederの作成方法をステップバイステップで紹介します。

## 2. 必要なライブラリと環境設定

まず、必要なライブラリをインストールしましょう。

```bash
pip install fastapi sqlalchemy psycopg2 uvicorn
```

`fastapi` はもちろん、`sqlalchemy` はORM（オブジェクトリレーショナルマッピング）として、`psycopg2` はPostgreSQLに接続するために使用します。

## 3. データベース接続の設定

SQLAlchemyを使ってPostgreSQLに接続します。接続設定は以下のように記述します。

```python
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

DATABASE_URL = "postgresql://user:password@localhost/dbname"

engine = create_engine(DATABASE_URL)
SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)
Base = declarative_base()
```

ここで`user`, `password`, `dbname`はそれぞれの環境に合わせて設定してください。

## 4. SQLAlchemyを使用したモデルの作成

次に、データベースのモデルを作成します。これはテーブルのスキーマを表現します。

```python
from sqlalchemy import Column, Integer, String

class User(Base):
    __tablename__ = "users"

    id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
    name = Column(String, index=True)
    email = Column(String, unique=True, index=True)
```

## 5. 初期データの定義

初期データをPythonのデータ構造で定義します。

```python
initial_users = [
    {"name": "Alice", "email": "alice@example.com"},
    {"name": "Bob", "email": "bob@example.com"},
]
```

## 6. Seederの作成

初期データをデータベースに投入するSeederを作成します。

```python
def init_db():
    db = SessionLocal()
    for user_data in initial_users:
        user = User(name=user_data["name"], email=user_data["email"])
        db.add(user)
    db.commit()
    db.close()
```

`init_db`関数でデータベースセッションを作成し、データを追加した後でコミットします。

## 7. FastAPIアプリケーションの構築

FastAPIアプリを起動する際にSeederを実行するようにします。

```python
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.on_event("startup")
def on_startup():
    # 初期データを投入
    Base.metadata.create_all(bind=engine)  # テーブルを作成
    init_db()

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

`@app.on_event("startup")`デコレーターを使って、アプリケーションの起動時に`init_db`関数を呼び出します。

## 8. まとめ

FastAPIとPostgreSQLを組み合わせたアプリケーションで初期データを投入する方法を紹介しました。この手法を使うことで、アプリをデプロイする際に自動でデータベースの初期化とデータ投入を簡単に行うことができます。データの変更が発生しても容易に対応できるよう、シードスクリプトをしっかりと管理しておくことが重要です。 [![image](https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/issue-pro-42602.appspot.com/o/topics%2F17fa658b-53c7-4ca0-a28b-e588ed1bd371?alt=media&token=2c00afff-85ff-4428-8d15-696ab676dcb0)](https://i-ssue.com/lp/check_salary)

FastAPIとPostgreSQLで初期データ投入（Seeder）をする方法

目次

1. はじめに

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