├── Dockerfile ├── README.md └── awesomeapi └── main.py ``````python main.py from typing import Optional from fastapi import FastAPI app = FastAPI()

@app.get("/")

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

def read_item(item_id: int, q: Optional[str] = None):return {"item_id": item_id, "q": q}```Dockerコンテナ内で、ファイルを確認。

```bash # pwd work # ls awesomeapi main.pu ```Dockerコンテナ内で、必要なPythonライブラリをインストール。

```bash # 先にpip自体のバージョンを最新化$ pip install --upgrade pip $ pip install fastapi uvicorn ```Dockerコンテナ内で、FastAPIサーバを起動。

```bash $ uvicorn awesomeapi.main:app --host 0.0.0.0 --reload ````http://localhost:7777/`にアクセスして、Docker内の`localhost:8000`に立てられたFastAPIサーバと疎通できていることを確認。

具体的にはブラウザに`{"Hello":"World"}`と表示されるはず。これがレスポンス。

ためしに`main.py`の`read_root`メソッドにある`{"Hello":"World"}`を編集してブラウザをリロードしてみる。するとレスポンスも変わるはず。

### 4. Docker ComposeでFastAPIサーバを起動する

コンテナ内に入らずに開発できるようにする。

まず必要なPythonライブラリを`requirements.txt`にまとめる。

```bash .

├── Dockerfile ├── README.md ├── awesomeapi │   ├── __pycache__ （以降は省略）

│   └── main.py └── requirements.txt ``````requirements.txt fastapi uvicorn ```次にrequirements.txtをDockerイメージ内に追加してライブラリをインストールするように、Dockerfileに追記する。

```Dockerfile FROM python:3.8.5-slim WORKDIR work ADD awesomeapi /work/awesomeapi ADD requirements.txt /work/requirements.txt RUN pip install --upgrade pip && \pip install --no-cache-dir -r requirements.txt ```さらにDockerコンテナを起動したときにFastAPIが起動されるように追記する。

```Dockerfile FROM python:3.8.5-slim WORKDIR work ADD awesomeapi /work/awesomeapi ADD requirements.txt /work/requirements.txt RUN pip install --upgrade pip && \pip install --no-cache-dir -r requirements.txt CMD ["uvicorn","awesomeapi.main:app","--host","0.0.0.0","--reload"]```新しいDockerイメージをbuildして、そのイメージからコンテナをrunする。`docker run`の末尾の`/bin/bash`がなくなったことに注意```bash docker build -t awesomeapi-image .

docker run -v $(pwd)/awesomeapi/:/work/awesomeapi -p 7777:8000 --rm --name awesomeapi-container awesomeapi-image ```最後に、これらのDockerイメージのbuild・コンテナのrunを簡単にするためにDocker Composeを使う。

次のようなdocker-compose.ymlを作成して、`docker-compose up`で起動```bash .

├── Dockerfile ├── README.md ├── awesomeapi │   └── main.py ├── docker-compose.yml └── requirements.txt ``````docker-compose.yml version: '3'services:app:build: .

ports:- '7777:8000'volumes:- ./awesomeapi:/work/awesomeapi ``````bash docker-compose up ```同じく`localhost:7777`にアクセスでき、`main.py`を編集すれば反映されることを確認。

ここまでで、（データベースを使わない）APIサーバの開発環境を作成することができた。いったんgitリポジトリにコミット。

```bash git add .

git commit -m "Initial Commit"git push origin master ```### ４. Google Cloud Runにデプロイしてサービスを公開するCloud Runに移動して、「サービスを作成」をクリック。

* リージョン: asia-northeast1 * サービス名: awesomeapi * 「未認証の呼び出しを許可」

「次へ」をクリックしたあと、「コンテナイメージのURL」でawesomeapi-imageのlatestを選択。

すると自動でGoogle Cloud Buildをつくってビルド、デプロイをしてくれる。

しかしこの状態では失敗する。Cloud RunでDockerを使う場合は8080ポートで通信を待つ必要があるからだ。

そのためDockerfileを修正して、gitにpush。

```Dockerfile FROM python:3.8.5-slim WORKDIR work ADD awesomeapi /work/awesomeapi ADD requirements.txt /work/requirements.txt RUN pip install --upgrade pip && \pip install --no-cache-dir -r requirements.txt CMD ["uvicorn","awesomeapi.main:app","--host","0.0.0.0","--port","8080"]```ビルドが自動開始するのを確認。完了したらCloud Runに戻って、Cloud RunのURLに飛ぶと、同様のレスポンスを取得できる。これでサービスが公開された。

## 5. FirestoreをつかってNoSQLを利用できるようにする

Google Cloud Firestoreに移動。「ネイティブモードを選択」をクリック。リージョンはasia-northeast1にして「データベースを作成」をクリック。

先にコレクションを作ってしまう。テストで次のようにした。

* コレクションID: users * ドキュメントID: 自動割り当て* フィールド:* name: koboriakira (フィールドタイプ string)

* age: 31（フィールドタイプ number）

つぎにFirestoreのデータを読み取れるように実装を進める。

```requirements.txt fastapi uvicorn google-cloud-firestore ``````main.py from typing import Optional from fastapi import FastAPI from google.cloud import firestore app = FastAPI()

db = firestore.Client()

@app.get("/")

def read_root():docs = db.collection(u'users').stream()

result = {}for doc in docs:result[doc.id] = doc.to_dict()

return result @app.get("/items/{item_id}")

def read_item(item_id: int, q: Optional[str] = None):return {"item_id": item_id, "q": q}```いったんローカルのテストは無視して、`git commit`そして`git push`する。Cloud Buildが自動的にスタートする。

ビルドが成功してCloud Runのコンテナが最新化したことを確認したら、サービスのURLに飛ぶ。

レスポンスが`{"4Ja4sXQ6DiIDX3N0kYmW":{"age":31,"name":"koboriakira"}}`のようになっていれば、データベースを利用できていることがわかる。

### 6. Firestoreをつかった開発環境をつくる

さきにdocker-compose.ymlのportsも8080に修正しておく。

```docker-compose.yml version: '3'services:app:build: .

ports:- '7777:8080'volumes:- ./awesomeapi:/work/awesomeapi ```つぎにこのFirestoreを扱えるように認証まわりの設定をする。

「IAMと管理」 > 「サービスアカウント」に移動。`<プロジェクトID>@appspot.gserviceaccount.com`というアカウントがあるはずなので、クリックしてアカウント詳細画面へ。

画面下の「キー」で「鍵を追加」をクリック。JSONでキーを作成すると、jsonファイルがローカルに自動でダウンロードされる。

このファイルを内に配置し、誤ってpushしないように.gitignoreを編集する```bash .

├── Dockerfile ├── README.md ├── awesomeapi │   ├── __pycache__ │   │   └── main.cpython-38.pyc │   └── main.py ├── docker-compose.yml ├── my-awesome-api-290501-9b5ca70ce0e8.json └── requirements.txt ``````.gitignore # credentials my-awesome-api-290501-9b5ca70ce0e8.json （以下省略）

```念のため`git status`でjsonファイルがgit管理対象でないことを確認しておく。

このjsonファイルをDockerコンテナに入れたいので、docker-compose.ymlを編集する。

```docker-compose.yml version: '3'services:app:build: .

ports:- '7777:8080'volumes:- ./awesomeapi:/work/awesomeapi - ./my-awesome-api-290501-9b5ca70ce0e8.json:/work/credentials.json environment:- GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/work/credentials.json ```※Dockerfileにjsonファイルを含めるような編集をすると、のちの自動ビルド時にjsonファイルが見つからないためエラーになる。

`docker-compose up`でコンテナを開始して、`localhost:7777`にアクセスして、同様にデータベースを使っていることを確認する。

## 7. ビルド構成をファイル管理する

Google Cloud Buildの「トリガー」に移動して、作成されたトリガーの詳細に移る。

`cloudbuild.yaml`を作成し、詳細内にある「インライン」で定義されている設定ファイルの記述をコピペする。

```bash .

├── Dockerfile ├── README.md ├── awesomeapi │   └── main.py ├── cloudbuild.yaml ├── docker-compose.yml ├── my-awesome-api-290501-9b5ca70ce0e8.json └── requirements.txt ``````cloudbuild.yaml steps:- name: gcr.io/cloud-builders/docker args:- build - '--no-cache'- '-t'
- '$_GCR_HOSTNAME/$PROJECT_ID/$REPO_NAME/$_SERVICE_NAME:$COMMIT_SHA'
- .
- '-f'
- Dockerfile
id: Build - name: gcr.io/cloud-builders/docker args:- push - '$_GCR_HOSTNAME/$PROJECT_ID/$REPO_NAME/$_SERVICE_NAME:$COMMIT_SHA'id: Push - name: gcr.io/google.com/cloudsdktool/cloud-sdk args:- run - services - update
- $_SERVICE_NAME
- '--platform=managed'
- '--image=$_GCR_HOSTNAME/$PROJECT_ID/$REPO_NAME/$_SERVICE_NAME:$COMMIT_SHA'
- >-
--labels=managed-by=gcp-cloud-build-deploy-cloud-run,commit-sha=$COMMIT_SHA,gcb-build-id=$BUILD_ID,gcb-trigger-id=$_TRIGGER_ID,$_LABELS
- '--region=$_DEPLOY_REGION'
- '--quiet'
id: Deploy entrypoint: gcloud images:- '$_GCR_HOSTNAME/$PROJECT_ID/$REPO_NAME/$_SERVICE_NAME:$COMMIT_SHA'options:substitutionOption: ALLOW_LOOSE substitutions:_TRIGGER_ID: 33942bf8-952d-4bf8-8bf0-52dd2d45409d _SERVICE_NAME: awesomeapi _DEPLOY_REGION: asia-northeast1 _GCR_HOSTNAME: asia.gcr.io _PLATFORM: managed _LABELS: gcb-trigger-id=33942bf8-952d-4bf8-8bf0-52dd2d45409d - gcp-cloud-build-deploy-cloud-run - gcp-cloud-build-deploy-cloud-run-managed - awesomeapi
```Google Cloud Buildのビルド構成を「インライン」から「Cloud Build構成ファイル」に変えて「保存」をクリック。

## 8. テストを作成して、CIを整える

テスト用に適当なメソッドをつくる。

```bash .

├── Dockerfile ├── README.md ├── awesomeapi │   ├── calculate.py │   └── main.py ├── cloudbuild.yaml ├── docker-compose.yml ├── my-awesome-api-290501-9b5ca70ce0e8.json ├── requirements.txt └── tests └── test_calculate.py ``````calculate.py def add(a: int, b: int) -> int:return a + b ``````test_calculate.py from awesomeapi import calculate def test_add():assert calculate.add(2, 3), 5 ```ローカルでpytestを実行。

```bash $ python -m pytest ========================== test session starts ===========================platform darwin -- Python 3.8.2, pytest-6.0.1, py-1.9.0, pluggy-0.13.1 rootdir: /Users/canary/git/awesomeapi collected 1 item tests/test_calculate.py .                                          [100%]=========================== 1 passed in 0.02s ============================```Docker上でもテストが行えるように、pytestをライブラリに追加し、testsフォルダをDockerイメージに追加する。

```requirements.txt fastapi uvicorn google-cloud-firestore pytest ``````Dockerfile FROM python:3.8.5-slim WORKDIR work ADD awesomeapi /work/awesomeapi ADD tests /work/tests ADD requirements.txt /work/requirements.txt RUN pip install --upgrade pip && \pip install --no-cache-dir -r requirements.txt CMD ["uvicorn","awesomeapi.main:app","--host","0.0.0.0","--port","8080"]```cloudbuild.yamlを編集して、テストを追加する。

```cloudbuild.yaml steps:- name: gcr.io/cloud-builders/docker args:- build - '--no-cache'- '-t'
- '$_GCR_HOSTNAME/$PROJECT_ID/$REPO_NAME/$_SERVICE_NAME:$COMMIT_SHA'
- .
- '-f'
- Dockerfile
id: Build - name: gcr.io/cloud-builders/docker args:- run - '$_GCR_HOSTNAME/$PROJECT_ID/$REPO_NAME/$_SERVICE_NAME:$COMMIT_SHA'- python
- -m
- pytest
id: Test （以下略）

```gitにコミットして、Cloud Buildを走らせる。ビルドが通ればテストの自動実行設定もできた。

### 9. このあとやりたいこと

* ビルド結果をSlack等に通知* そのアプリをつくる？

* またはPubSubを勉強する必要がありそう* ストレージに保存したい* 保存はできた。バゲットを示す環境変数はCloud Runにも必要* svgを作成して保存したりしたい* svgは別途勉強しないといけない
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パッカーズ対セインツのプレビューを書いて（あまり深い内容にならなくて反省）、とりあえず今日は終わり。明日以降はフロントエンドをやりなおして、APIサーバを利用したサイトを作ってみて終わり。

## 2020年9月25日、金曜日

今日も雨でBと散歩には行けなさそう。

ドルフィンズ対ジャガーズの試合をチラ見しながらReactとCircleCIの導入にチャレンジ。またkoboriakira.comをGoogle Domainsに移行した。サブドメインを使ったアプリ公開が楽になりそうなので嬉しい。

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個人開発に関して、すこしまとめておこうと思う。

* 管理* masterブランチとfeatureブランチで運用する* masterブランチにコミットしないようpre-commitを利用する* masterブランチにはPRでマージする* CircleCIを利用して、各コミットごと（PRごと）にテストを回す* フロントエンド* React + TypeScriptで開発* masterブランチをNetlifyにデプロイして公開する* バックエンド* Google Cloud Runを利用して、REST APIでサービス公開する* Cloud Runには、Google Cloud Build(Google Container Repository)を利用して自動デプロイを整える* データベースはGoogle Cloud Firestore、ファイル管理はGoogle Cloud Storageを利用する* 今後のチャレンジ* フロントの認証機能をつける* ネットワークやロギングについて改善できることがないか調べる* CIにおいて、テスト結果をSlackなどに連携させる* 上記のプロジェクトのテンプレートを用意する* Firestore、NoSQLを使ったモデリングのベストプラクティスを学ぶ* 他のGPCのサービスを利用する* gRPCを学ぶこの数週間で個人でアプリケーション開発ができる状態にはなってきた。一方で運用フェーズでは必ず問題点が発生しそうな気がしている。なのでさまざまなことを出来るようにしつつ、公開後に必要となる知識もすこしずつ触れてみようかなと考えている。

とりあえずFirebase Authenticationを使って会員登録／ログイン機能を実装してみて（以前にやったけどもう忘れていた）、いよいよアプリケーション開発にとりかかる。シンプルなカウンターのアプリにするつもり。

## 来週のアウトプット

- Google認証を実装する
- カウントアプリのページ遷移をつくる
- 保育園の見学プランを立てる（残り分）
- 初日と2日目のパートをつくる
- 試合に関する情報を集める
バックエンドはなんとか最初のステージを突破したので、フロントエンドを再学習しながらアウトプットに努める。