皆さん、いかがお過ごしでしょうか?
筆者の地域では最近は暑くもあり、夜は寒いくらいにまで冷え込む日々が続いています。
さて、早速本題ですが、先日、PythonでAPIを作成する方法を記事にしました。
今回はそれを生かし、実用的なものを作りたいと思います。
この記事の概要
評価
項目 | 評価 |
---|---|
易しさ | |
所要時間の少なさ | |
汎用性 |
途中でエラーが発生する場合もあるため、余り易しいとは言えません(1敗)
ただ、各OSで手順が違ったりはしないため、汎用性は高めです。
学べる事
- PythonでAPIを作る方法
- WordPressでAPIを呼び出し、結果を表示する方法
環境
- Ubuntu 22.04 LTS(コンテナ)
- Python3.10.12(pipインストール済み)
本編
仮想環境
python3 -m venv env
source env/bin/activate
インストール
FastAPI
pip install fastapi uvicorn
例によってFastAPIとuvicornをインストール。
このライブラリの詳細は他の記事でご確認ください。
簡単にいうと「フレームワーク」と「サーバー」です。
MeCab
pip install mecab-python3
pip install unidic-lite
Python専用ではなく、パッケージとしてインストールしたいという方はこの記事をご覧ください。(Ubuntu向け)
テスト
適当なフォルダにmain.pyという名前でファイルを作成します。
import MeCab
from pydantic import BaseModel # リクエストbodyを定義するために必要
app = FastAPI()
class Data(BaseModel):
text: int
@app.post("/mecab/")
async def bunnkai(input: Data):
return {"res": "OK", "text": input.text}
sudo uvicorn main:app --port 80 --host 0.0.0.0
今回はAPIの確認用にこのChrome拡張を使用しました。
そして結果がこちら
しっかりと返却されています!
これが確認出来たら次へ行きましょう。
コード
import MeCab
import uvicorn
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel # ^c ^b ^b ^b ^c^hbody ^b^>
app = FastAPI()
tagger = MeCab.Tagger()
class Data(BaseModel):
text: str
@app.post("/mecab/")
async def bunnkai(input: Data):
parsed = tagger.parse(input.text).replace("\t", ",")
parsed_list = parsed.split("\n")
parsed_list = parsed_list[:-2]
return {"res": "OK", "text": parsed_list}
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=80, log_level="info")
sudo python3 main.py
アクセスしてみると…
しっかりと分解されています!
ひと手間
いちいち起動するのは面倒なため、自動起動の設定をします。
sudo nano /etc/systemd/system/mecabapi.service
[Unit]
Description=uvicorn
After=network.target
[Service]
ExecStart=<仮想環境のパス>/bin/python <main.pyがあるパス>/main.py
WorkingDirectory=<main.pyがあるパス>
[Install]
WantedBy=multi-user.target
ファイルを作成した後、デーモンをリロードし、起動します。
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable mecabapi.service
sudo systemctl start mecabapi.service
これで自動起動ができるようになります。
おわりに
今回は、FastAPIとMeCabを用いて品詞分解APIを作成する方法を紹介しました。
今回は品詞分解ですが、もっと他の物にも応用できるため、いろいろ試してみてください。
それでは!
参考記事
FastAPIでPOSTされたJSONのレスポンスbodyを受け取る - Qiita
はじめにFastAPIはPOSTやPUTで簡単にクエリを受け取ることができるのですが、Bodyを受け取るとき、どうやってやるんだろうと疑問に思ったので、メモとして残したいと思います。やりたい…
【Python】形態素解析エンジンMeCabをPythonでやってみた。
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