# FastAPIとPostgreSQLでCSVデータをバルクインサートする方法

## 目次
1. はじめに
2. 必要なライブラリのインストール
3. データベースのセットアップ
4. FastAPIのプロジェクト構造
5. CSVデータの読み込み
6. SQLAlchemyを使ったデータベース接続
7. バルクインサートの実装
8. まとめ

## 1. はじめに

FastAPIは、Pythonで非常に高速なAPIを構築するためのフレームワークであり、PostgreSQLは一流のデータベース管理システムです。このガイドでは、CSVファイルからデータを読み込み、FastAPIを使ってPostgreSQLにバルクインサート（大量一括挿入）する手法を紹介します。

## 2. 必要なライブラリのインストール

まず、必要なPythonライブラリをインストールします。これには、FastAPI、SQLAlchemy、そしてpsycopg2が含まれます。

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

- `fastapi[all]`: FastAPI本体とその依存ライブラリ
- `sqlalchemy`: データベース操作をオブジェクト指向的に行うためのライブラリ
- `psycopg2`: PostgreSQLとPythonを接続するためのアダプタ
- `pandas`: CSVファイルを読み込み処理するために使用する

## 3. データベースのセットアップ

次に、PostgreSQLデータベースをセットアップします。以下のSQLコマンドを使ってテーブルを作成します。ここでは、例として簡単なユーザーデータを保持するテーブルを作成します。

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

## 4. FastAPIのプロジェクト構造

FastAPIアプリケーションの基本的なプロジェクト構造は以下のようになります。

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

## 5. CSVデータの読み込み

CSVデータの読み込みには、pandasライブラリを使用します。`pandas`を使用すると、CSVファイルを効率的にデータフレームとして読み込むことができます。

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

## 6. SQLAlchemyを使ったデータベース接続

`database.py`には、SQLAlchemyを使用してPostgreSQLデータベースに接続するための設定を記述します。

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

## 7. バルクインサートの実装

`main.py`で、FastAPIのエンドポイントを作成し、CSVデータをバルクインサートする処理を実装します。

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

### 注意点

- `db.bulk_save_objects()`: SQLAlchemyのメソッドで、リストのオブジェクトをまとめてデータベースに保存します。

- `SessionLocal`: セッションの作成と終了を管理します。

## 8. まとめ

本記事では、FastAPIを用いてCSVデータを大量にPostgreSQLに一括挿入する方法を解説しました。FastAPIとPostgreSQLの組み合わせにより、非常に効率的かつ拡張性の高いデータ挿入が可能です。データベース設計やAPIの最適化により、さらなる性能の向上が期待できます。実際の運用では、適切なエラーハンドリングやパフォーマンスモニタリングも考慮に入れてください。 [cv:issue_marketplace_engineer]

# FastAPIとPostgreSQLでCSVデータをバルクインサートする方法

## 目次
1. はじめに
2. 必要なライブラリのインストール
3. データベースのセットアップ
4. FastAPIのプロジェクト構造
5. CSVデータの読み込み
6. SQLAlchemyを使ったデータベース接続
7. バルクインサートの実装
8. まとめ

## 1. はじめに

FastAPIは、Pythonで非常に高速なAPIを構築するためのフレームワークであり、PostgreSQLは一流のデータベース管理システムです。このガイドでは、CSVファイルからデータを読み込み、FastAPIを使ってPostgreSQLにバルクインサート（大量一括挿入）する手法を紹介します。

## 2. 必要なライブラリのインストール

まず、必要なPythonライブラリをインストールします。これには、FastAPI、SQLAlchemy、そしてpsycopg2が含まれます。

```shell
pip install fastapi[all] sqlalchemy psycopg2 pandas
```

- `fastapi[all]`: FastAPI本体とその依存ライブラリ
- `sqlalchemy`: データベース操作をオブジェクト指向的に行うためのライブラリ
- `psycopg2`: PostgreSQLとPythonを接続するためのアダプタ
- `pandas`: CSVファイルを読み込み処理するために使用する

## 3. データベースのセットアップ

次に、PostgreSQLデータベースをセットアップします。以下のSQLコマンドを使ってテーブルを作成します。ここでは、例として簡単なユーザーデータを保持するテーブルを作成します。

```sql
CREATE TABLE users (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    age INT,
    email VARCHAR(100)
);
```

## 4. FastAPIのプロジェクト構造

FastAPIアプリケーションの基本的なプロジェクト構造は以下のようになります。

```
fastapi_app/
│
├── main.py            # FastAPIのエントリーポイント
├── database.py        # データベース接続の設定
├── models.py          # SQLAlchemyモデル
└── requirements.txt   # 必要なパッケージ
```

## 5. CSVデータの読み込み

CSVデータの読み込みには、pandasライブラリを使用します。`pandas`を使用すると、CSVファイルを効率的にデータフレームとして読み込むことができます。

```python
import pandas as pd

def load_csv(file_path: str):
    df = pd.read_csv(file_path)
    return df
```

## 6. SQLAlchemyを使ったデータベース接続

`database.py`には、SQLAlchemyを使用してPostgreSQLデータベースに接続するための設定を記述します。

```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()
```

## 7. バルクインサートの実装

`main.py`で、FastAPIのエンドポイントを作成し、CSVデータをバルクインサートする処理を実装します。

```python
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from sqlalchemy.orm import Session
from .database import SessionLocal, engine
from .models import User
import pandas as pd

app = FastAPI()

def get_db():
    db = SessionLocal()
    try:
        yield db
    finally:
        db.close()

@app.post("/users/upload/")
async def upload_users(file_path: str, db: Session = Depends(get_db)):
    # Load CSV data
    df = pd.read_csv(file_path)

    # Convert DataFrame to list of User objects
    users = [User(name=row['name'], age=row['age'], email=row['email']) for index, row in df.iterrows()]
    
    # Bulk insert
    db.bulk_save_objects(users)
    db.commit()
    
    return {"status": "success", "inserted": len(users)}
```

### 注意点

- `db.bulk_save_objects()`: SQLAlchemyのメソッドで、リストのオブジェクトをまとめてデータベースに保存します。

- `SessionLocal`: セッションの作成と終了を管理します。

## 8. まとめ

本記事では、FastAPIを用いてCSVデータを大量にPostgreSQLに一括挿入する方法を解説しました。FastAPIとPostgreSQLの組み合わせにより、非常に効率的かつ拡張性の高いデータ挿入が可能です。データベース設計やAPIの最適化により、さらなる性能の向上が期待できます。実際の運用では、適切なエラーハンドリングやパフォーマンスモニタリングも考慮に入れてください。 

FastAPIとPostgreSQLでCSVデータをバルクインサートする方法

目次

1. はじめに

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