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# モデル - より詳しく |
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先ほどの例に続き、複数の関連モデルを持つことが一般的です。 |
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これはユーザーモデルの場合は特にそうです。なぜなら: |
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* **入力モデル** にはパスワードが必要です。 |
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* **出力モデル**はパスワードをもつべきではありません。 |
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* **データベースモデル**はおそらくハッシュ化されたパスワードが必要になるでしょう。 |
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!!! danger "危険" |
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ユーザーの平文のパスワードは絶対に保存しないでください。常に認証に利用可能な「安全なハッシュ」を保存してください。 |
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知らない方は、[セキュリティの章](security/simple-oauth2.md#password-hashing){.internal-link target=_blank}で「パスワードハッシュ」とは何かを学ぶことができます。 |
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## 複数のモデル |
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ここでは、パスワードフィールドをもつモデルがどのように見えるのか、また、どこで使われるのか、大まかなイメージを紹介します: |
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```Python hl_lines="9 11 16 22 24 29-30 33-35 40-41" |
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{!../../../docs_src/extra_models/tutorial001.py!} |
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``` |
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### `**user_in.dict()`について |
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#### Pydanticの`.dict()` |
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`user_in`は`UserIn`クラスのPydanticモデルです。 |
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Pydanticモデルには、モデルのデータを含む`dict`を返す`.dict()`メソッドがあります。 |
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そこで、以下のようなPydanticオブジェクト`user_in`を作成すると: |
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```Python |
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user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="[email protected]") |
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``` |
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そして呼び出すと: |
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```Python |
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user_dict = user_in.dict() |
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``` |
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これで変数`user_dict`のデータを持つ`dict`ができました。(これはPydanticモデルのオブジェクトの代わりに`dict`です)。 |
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そして呼び出すと: |
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```Python |
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print(user_dict) |
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``` |
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以下のようなPythonの`dict`を得ることができます: |
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```Python |
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{ |
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'username': 'john', |
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'password': 'secret', |
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'email': '[email protected]', |
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'full_name': None, |
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} |
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``` |
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#### `dict`の展開 |
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`user_dict`のような`dict`を受け取り、それを`**user_dict`を持つ関数(またはクラス)に渡すと、Pythonはそれを「展開」します。これは`user_dict`のキーと値を直接キー・バリューの引数として渡します。 |
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そこで上述の`user_dict`の続きを以下のように書くと: |
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```Python |
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UserInDB(**user_dict) |
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``` |
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以下と同等の結果になります: |
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```Python |
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UserInDB( |
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username="john", |
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password="secret", |
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email="[email protected]", |
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full_name=None, |
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) |
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``` |
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もっと正確に言えば、`user_dict`を将来的にどんな内容であっても直接使用することになります: |
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```Python |
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UserInDB( |
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username = user_dict["username"], |
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password = user_dict["password"], |
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email = user_dict["email"], |
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full_name = user_dict["full_name"], |
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) |
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``` |
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#### 別のモデルからつくるPydanticモデル |
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上述の例では`user_in.dict()`から`user_dict`をこのコードのように取得していますが: |
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```Python |
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user_dict = user_in.dict() |
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UserInDB(**user_dict) |
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``` |
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これは以下と同等です: |
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```Python |
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UserInDB(**user_in.dict()) |
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``` |
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...なぜなら`user_in.dict()`は`dict`であり、`**`を付与して`UserInDB`を渡してPythonに「展開」させているからです。 |
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そこで、別のPydanticモデルのデータからPydanticモデルを取得します。 |
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#### `dict`の展開と追加引数 |
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そして、追加のキーワード引数`hashed_password=hashed_password`を以下のように追加すると: |
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```Python |
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UserInDB(**user_in.dict(), hashed_password=hashed_password) |
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``` |
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...以下のようになります: |
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```Python |
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UserInDB( |
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username = user_dict["username"], |
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password = user_dict["password"], |
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email = user_dict["email"], |
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full_name = user_dict["full_name"], |
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hashed_password = hashed_password, |
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) |
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``` |
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!!! warning "注意" |
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サポートしている追加機能は、データの可能な流れをデモするだけであり、もちろん本当のセキュリティを提供しているわけではありません。 |
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## 重複の削減 |
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コードの重複を減らすことは、**FastAPI**の中核的なアイデアの1つです。 |
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コードの重複が増えると、バグやセキュリティの問題、コードの非同期化問題(ある場所では更新しても他の場所では更新されない場合)などが発生する可能性が高くなります。 |
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そして、これらのモデルは全てのデータを共有し、属性名や型を重複させています。 |
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もっと良い方法があります。 |
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他のモデルのベースとなる`UserBase`モデルを宣言することができます。そして、そのモデルの属性(型宣言、検証など)を継承するサブクラスを作ることができます。 |
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データの変換、検証、文書化などはすべて通常通りに動作します。 |
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このようにして、モデル間の違いだけを宣言することができます: |
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```Python hl_lines="9 15 16 19 20 23 24" |
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{!../../../docs_src/extra_models/tutorial002.py!} |
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``` |
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## `Union`または`anyOf` |
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レスポンスを2つの型の`Union`として宣言することができます。 |
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OpenAPIでは`anyOf`で定義されます。 |
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そのためには、標準的なPythonの型ヒント<a href="https://docs.python.org/3/library/typing.html#typing.Union" class="external-link" target="_blank">`typing.Union`</a>を使用します: |
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```Python hl_lines="1 14 15 18 19 20 33" |
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{!../../../docs_src/extra_models/tutorial003.py!} |
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``` |
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## モデルのリスト |
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同じように、オブジェクトのリストのレスポンスを宣言することができます。 |
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そのためには、標準のPythonの`typing.List`を使用する: |
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```Python hl_lines="1 20" |
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{!../../../docs_src/extra_models/tutorial004.py!} |
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## 任意の`dict`を持つレスポンス |
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また、Pydanticモデルを使用せずに、キーと値の型だけを定義した任意の`dict`を使ってレスポンスを宣言することもできます。 |
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これは、有効なフィールド・属性名(Pydanticモデルに必要なもの)を事前に知らない場合に便利です。 |
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この場合、`typing.Dict`を使用することができます: |
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```Python hl_lines="1 8" |
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{!../../../docs_src/extra_models/tutorial005.py!} |
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``` |
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## まとめ |
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複数のPydanticモデルを使用し、ケースごとに自由に継承します。 |
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エンティティが異なる「状態」を持たなければならない場合は、エンティティごとに単一のデータモデルを持つ必要はありません。`password` や `password_hash` やパスワードなしなどのいくつかの「状態」をもつユーザー「エンティティ」の場合の様にすれば良いです。 |
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