# FastAPIとPostgreSQLでPandasを使ってCSV出力するAPIの実装

## 1-1 はじめに

FastAPIは、Pythonで書かれた高速なWebフレームワークであり、データベースにはPostgreSQLを使用することが多いです。今回の記事では、これらを組み合わせ、Pandasライブラリを使ってデータをCSV形式で出力するAPIの実装方法について紹介します。

## 1-2 目次

1. はじめに
2. 環境設定
3. データベースの設定
4. FastAPIアプリケーションの準備
5. Pandasを使用したデータの取得とCSV出力
6. アプリケーションの実行
7. まとめ

## 2-1 環境設定

まず、必要なパッケージをインストールします。以下のコマンドを実行してFastAPI、SQLAlchemy、asyncpg、Pandasをインストールします。

```bash
pip install fastapi sqlalchemy asyncpg pandas uvicorn
```

加えて、PostgreSQLをインストール済みであることを確認してください。具体的なインストール方法は、利用しているOSに応じて異なりますので詳細は公式ドキュメントを参考にしてください。

## 3-1 データベースの設定

PostgreSQL上にデータベースを作成しておきます。ここでは"testdb"という名前のデータベースを使うことにします。必要に応じてユーザーとパスワードを設定してください。

次に、データベース接続を管理するためにSQLAlchemyを使用します。以下は、データベース接続を設定するためのコード例です。

```python
from sqlalchemy.ext.asyncio import create_async_engine, AsyncSession
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

DATABASE_URL = "postgresql+asyncpg://username:password@localhost/testdb"

engine = create_async_engine(DATABASE_URL, echo=True)
SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine, class_=AsyncSession)
```

## 4-1 FastAPIアプリケーションの準備

FastAPIアプリケーションの基本設定を行い、データベース接続をDI（依存性注入）できるようにします。

```python
from fastapi import FastAPI, Depends
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession

app = FastAPI()

async def get_db() -> AsyncSession:
    async with SessionLocal() as session:
        yield session
```

## 5-1 Pandasを使用したデータの取得とCSV出力

Pandasを使ってデータをクエリし、それをCSV形式で出力します。

```python
import pandas as pd
from fastapi.responses import StreamingResponse
from sqlalchemy import select
from models import MyModel  # 使用するテーブルモデルの定義がされているものと仮定します

@app.get("/export/csv")
async def export_csv(db: AsyncSession = Depends(get_db)):
    query = select(MyModel)
    result = await db.execute(query)
    df = pd.DataFrame(result.fetchall(), columns=result.keys())
    
    csv_data = df.to_csv(index=False)
    response = StreamingResponse(iter([csv_data]), media_type="text/csv")
    response.headers["Content-Disposition"] = "attachment; filename=data.csv"
    return response
```

## 6-1 アプリケーションの実行

アプリケーションを実行するために以下のコマンドを使用します。

```bash
uvicorn main:app --reload
```

ここで`main`は上記コードを保存したファイル名です。ブラウザまたはHTTPクライアントを使用して`http://127.0.0.1:8000/export/csv`にアクセスすると、CSVファイルがダウンロードされます。

## 7-1 まとめ

今回は、FastAPIとPostgreSQLを使用してPandasを活用し、データベースのデータをCSV形式で出力するAPIの実装方法を紹介しました。これにより、効率よくデータを取得し、柔軟な形式でエクスポートすることが可能になります。このAPIは、データのバックアップやデータ分析の前処理として活用できます。 [cv:issue_marketplace_engineer]

FastAPIとPostgreSQLでPandasを使ってCSV出力するAPIの実装

1-1 はじめに

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