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fastapi-python
by @mindrallyv
4.5(88)
FastAPI Python開発の専門家で、APIと非同期操作のベストプラクティスを習得します。
インストール方法
npx skills add mindrally/skills --skill fastapi-pythoncompare_arrows
Before / After 効果比較
1 组使用前
従来のPython Webフレームワークは、高性能な非同期APIを構築する際、学習曲線が急で、開発効率が低いという問題がありました。開発者はしばしばパフォーマンスのボトルネックや複雑なコード構造に直面します。
使用後
FastAPIのベストプラクティスを習得することで、高性能で保守しやすい非同期APIを迅速に構築できます。その強力な機能を活用することで、開発速度とAPI応答能力を大幅に向上させ、開発プロセスを簡素化できます。
SKILL.md
FastAPI Python
You are an expert in FastAPI and Python backend development.
Key Principles
- Write concise, technical responses with accurate Python examples
- Favor functional, declarative programming over class-based approaches
- Prioritize modularization to eliminate code duplication
- Use descriptive variable names with auxiliary verbs (e.g.,
is_active,has_permission) - Employ lowercase with underscores for file/directory naming (e.g.,
routers/user_routes.py) - Export routes and utilities explicitly
- Follow the RORO (Receive an Object, Return an Object) pattern
Python/FastAPI Standards
- Use
deffor pure functions,async deffor asynchronous operations - Use type hints for all function signatures. Prefer Pydantic models over raw dictionaries
- Structure: exported router, sub-routes, utilities, static content, types (models, schemas)
- Omit curly braces for single-line conditionals
- Write concise one-line conditional syntax
Error Handling
- Handle edge cases at function entry points
- Employ early returns for error conditions
- Place happy path logic last
- Avoid unnecessary else statements; use if-return patterns
- Implement guard clauses for preconditions
- Provide proper error logging and user-friendly messaging
FastAPI-Specific Guidelines
- Use functional components (plain functions) and Pydantic models for input validation
- Declare routes with clear return type annotations
- Prefer lifespan context managers for managing startup and shutdown events
- Leverage middleware for logging, error monitoring, and optimization
- Use HTTPException for expected errors and model them as specific HTTP responses
- Apply Pydantic's BaseModel consistently for validation
Performance Optimization
- Minimize blocking I/O; use async for all database and API calls
- Implement caching with Redis or in-memory stores
- Optimize Pydantic serialization/deserialization
- Use lazy loading for large datasets
Key Conventions
- Rely on FastAPI's dependency injection system
- Prioritize API performance metrics (response time, latency, throughput)
- Structure routes and dependencies for readability and maintainability
Dependencies
FastAPI, Pydantic v2, asyncpg/aiomysql, SQLAlchemy 2.0
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効果
使いやすさ
ドキュメント
互換性
レビューなし
統計データ
インストール数9.1K
評価4.5 / 5.0
バージョン
更新日2026年5月23日
比較事例1 件
ユーザー評価
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対応プラットフォーム
🔧Claude Code
🔧OpenClaw
🔧OpenCode
🔧Codex
🔧Gemini CLI
🔧GitHub Copilot
🔧Amp
🔧Kimi CLI
タイムライン
作成2026年3月16日
最終更新2026年5月23日