FastAPIの魔法をgRPC/Connect RPCへ -- Pydanticモデル駆動RPC開発

FastAPIは「Pydanticモデル＋デコレータ＝型安全なREST API」という魔法のような開発体験を実現し、Python Web開発に革命をもたらしました。この「型を書けば全てが自動化される」という開発体験を、gRPC/Connect RPCの世界に転写するとどうなるでしょうか？

本セッションでは、その思考実験に基づき「Pydanticによる型駆動開発」をgRPC/Connect RPCへ応用した拙作 pydantic-rpc (https://github.com/i2y/pydantic-rpc) を通じて、最新のRPC技術とPythonの型システムを橋渡しします。難解に思われがちなgRPCやConnect RPCを、FastAPIやPydanticを少し知っている程度の方ならどなたでも理解できる形で解説し、protoファイルなしで今すぐ始められる方法を実演します。

参加者が持ち帰る3点

1. 最新RPC技術への橋渡し：gRPC/Connect RPCを、FastAPIの知識から理解する方法
2. 実践的な始め方：protoファイル不要で、Pydanticモデルから直接RPC開発を始める手順
3. 技術選択の指針：REST（FastAPI）とRPC、それぞれが輝く場面の見極め方

聞き手と得られるもの

• これからgRPCを学びたいPython開発者：FastAPIの知識を活かして、最新のRPC技術にスムーズに入門できます
• FastAPIユーザー：慣れ親しんだPydanticモデルで、マイクロサービス間通信の新しい選択肢を得られます
• API設計に悩む開発者：REST vs RPCの実践的な使い分け基準を理解できます

FastAPIは「Pydanticモデル＋デコレータ＝型安全なREST API」という魔法のような開発体験を実現し、Python Web開発に革命をもたらしました。この「型を書けば全てが自動化される」という開発体験を、gRPC/Connect RPCの世界に転写するとどうなるでしょうか？

本セッションでは、その思考実験に基づき「Pydanticによる型駆動開発」をgRPC/Connect RPCへ応用した拙作 pydantic-rpc (https://github.com/i2y/pydantic-rpc) を通じて、最新のRPC技術とPythonの型システムを橋渡しします。難解に思われがちなgRPCやConnect RPCを、FastAPIやPydanticを少し知っている程度の方ならどなたでも理解できる形で解説し、protoファイルなしで今すぐ始められる方法を実演します。

参加者が持ち帰る3点

1. 最新RPC技術への橋渡し：gRPC/Connect RPCを、FastAPIの知識から理解する方法
2. 実践的な始め方：protoファイル不要で、Pydanticモデルから直接RPC開発を始める手順
3. 技術選択の指針：REST（FastAPI）とRPC、それぞれが輝く場面の見極め方

聞き手と得られるもの

• これからgRPCを学びたいPython開発者：Pythonの型ヒントやFastAPI/Pydanticの知識を活かして、最新のRPC技術にスムーズに入門できます
• FastAPIユーザー：慣れ親しんだPydanticモデルで、マイクロサービス間通信の新しい選択肢を得られます
• API設計に悩む開発者：REST vs RPCの実践的な使い分け基準を理解できます

タイムテーブル暫定案

| 分 | 内容 | |---|---| | 0–5 | なぜ今、RPCなのか？<br>• マイクロサービス時代のAPI通信の課題<br>• FastAPIが示した「型駆動開発」の価値を振り返る | | 5–12 | ライブコーディング：FastAPIの感覚でgRPC開発<br>① おなじみのPydanticモデル定義（User, Task）<br>② pydantic-rpcでRPCサービス化（5行のコード）<br>③ 実行して動作確認（grpcurl & Pythonクライアント） | | 12–18 | 裏側で何が起きているか<br>• Pydantic→Protobuf自動変換の仕組み<br>• 型安全性がもたらす開発者体験の向上<br>• つまずきポイントと解決策の共有 | | 18–24 | 実践での使い分け<br>• いつREST？いつRPC？実例で理解する判断基準<br>• 同じPydanticモデルで両方のAPIを提供する設計パターン<br>• Connect RPCでブラウザから直接呼び出せるRPCの実現 | | 24–30 | まとめ & Q&A ―「Pythonで最新のAPI技術を使いこなすために」 |

なぜこの発表をしたいのか

gRPCは高性能で型安全なRPC技術として注目され続けていますが、「protoファイルの記述が面倒」「学習コストが高い」という理由で敬遠されがちです。Connect RPCはgRPCをWebフレンドリーにした技術ですが、やはりprotoファイルは必要です。一方で、FastAPIの登場により、多くのPython開発者が型駆動開発の恩恵を実感しています。

この二つの世界を橋渡しすることで、より多くのPython開発者が最新のRPC技術（gRPC/Connect RPC）を活用できるようになると信じています。pydantic-rpcの開発を通じて得た知見を共有し、皆さまのAPI開発選択肢の拡大に貢献できれば幸いです。

gRPCは高性能で型安全なRPC技術として注目され続けていますが、「protoファイルの記述が面倒」「学習コストが高い」という理由で敬遠されがちです。Connect RPCはgRPCをWebフレンドリーにした技術ですが、やはりprotoファイルは必要です。一方で、FastAPIの登場により、多くのPython開発者が型駆動開発の恩恵を実感しています。

この二つの世界を橋渡しすることで、より多くのPython開発者が最新のRPC技術（gRPC/Connect RPC）を活用できるようになると信じています。pydantic-rpcの開発を通じて得た知見を共有し、皆さまのAPI開発選択肢の拡大に貢献できれば幸いです。

参加者が持ち帰る3点

1. 最新RPC技術への橋渡し：gRPC/Connect RPCを、FastAPIの知識から理解する方法
2. 実践的な始め方：protoファイル不要で、Pydanticモデルから直接RPC開発を始める手順
3. 技術選択の指針：REST（FastAPI）とRPC、それぞれが輝く場面の見極め方

聞き手と得られるもの

• これからgRPCを学びたいPython開発者：Pythonの型ヒントやFastAPI/Pydanticの知識を活かして、最新のRPC技術にスムーズに入門できます
• FastAPIユーザー：慣れ親しんだPydanticモデルで、マイクロサービス間通信の新しい選択肢を得られます
• API設計に悩む開発者：REST vs RPCの実践的な使い分け基準を理解できます

最低限必要な知識

1. Pythonの基礎知識

   • 関数、クラスの基本的な書き方
   • 型ヒント（type hints）の基本的な理解

2. Web APIの基本概念

   • HTTPリクエスト/レスポンスの仕組み
   • JSONデータのやり取り
   • REST APIが何かをざっくり理解

あると理解が深まる知識（必須ではない）

1. FastAPIの経験（触ったことがある程度）

   • デコレータを使ったエンドポイント定義
   • 自動ドキュメント生成を見たことがある

2. Pydanticの基礎（使ったことがある程度）

   • BaseModelを継承したクラス定義
   • バリデーションが自動で行われることを知っている

3. RPC（Remote Procedure Call）の概念

   • 知らなくても、セッション内で説明予定

明示的に不要な知識

• gRPC/Connect RPCの経験（これから学ぶ人が対象）
• protoファイルの書き方
• マイクロサービスアーキテクチャの詳細