はじめに
前回（https://qiita.com/kerobot/items/41f266dd52988f9bb68e）は、ホロライブの配信予定や動画情報を収集する仕組みを Azure VM の Ubuntu に配置して定期的に実行されるようにしました。
今回は、Azure VM の Ubuntu の MongoDB から、ホロライブの配信予定や動画情報を取得する Web API を作成し、Azure VM (Ubuntu) + Nginx + gunicorn へ配置してみます。
まずは、ローカル環境で Web API を作成して動作を確認したうえで、Azure VM (Ubuntu) + Nginx + gunicorn へ配置します。
- Nginx : Webサーバー（今回はリバースプロキシとして利用）
- gunicorn : WSGI アプリケーションを起動させる WSGI サーバー
- WSGI（ウィスギー） : Web サーバーとWeb アプリケーション（フレームワーク）を接続するためのインターフェース
最終的にやりたいこと
ここ最近、毎日のように閲覧している バーチャル YouTuber プロダクション「ホロライブ」などの、動画配信予定を定期的にデータベースに格納し、それを Web API で参照して閲覧する Android アプリを作りたい。
- 動画配信予定を収集するためのプログラムの作成（完了）
- 収集した動画配信予定を格納するためのデータベースの作成と収集の自動化（完了）
- 格納した動画配信予定を参照するための Web API の作成（今回）
- Web API を参照して動画配信予定を閲覧する Android アプリの作成
やったこと
今回は、やりたいこと 3 の「格納した動画配信予定を参照するための Web API の作成」を行いました。
AppService を利用して Web API を配置したかったのですが、いろいろ（後述）あって断念し、結果として Azure VM (Ubuntu) に、Nginx + gunicorn を導入して配置しました。
-
ローカル環境の準備
- pyenv (pyenv-win) が利用できることを確認
- Poetry が利用できることを確認
- MongoDB の接続確認
-
プロジェクトの準備
- Poetry を利用してプロジェクトの作成とパッケージのインストール
- pyenv を 利用して Python のバージョンをセット
- git の初期化
- .gitignore の作成
- .env の作成
-
プログラムの作成
- .env からの設定情報の取得
- ホロジュールから取得した情報を保持
- Flask を利用した Web API モジュールの作成
-
ローカル環境での実行
- lounch.json の作成
- プログラムのデバッグ実行
- Postman を利用した Web API の動作確認
- Nginx のコンフィグファイルの作成
- ファイル構成
-
Azure AppService の利用
- 今回は断念
-
Azure VM 環境の準備
- pyenv が利用できることを確認
- Poetry が利用できることを確認
- MongoDB の接続確認
-
プログラムの配置
- プログラムの配置と設定
- .env の作成
- プログラムの動作確認
-
Nginx の導入と Web API の公開
- Nginx の導入
- コンフィグファイルを指定してリバースプロキシの実行
- リバースプロキシ経由の動作確認
- ローカル環境からの動作確認
ローカル環境の準備
下記構成の環境を用意しました。
- Windows 10 Pro 1909 x64
- Python 3.8.5 x64
- PowerShell 7.1 x64
- Visual Studio Code 1.51.1 x64
- Git for Windows 2.27.0 x64
- MongoDB 4.4.1 x64
pyenv (pyenv-win) が利用できることを確認
参考：Windows 10 で Python のインストールから Poetry と pyenv の利用
> pyenv --version
pyenv 2.64.2
Poetry が利用できることを確認
参考：Windows 10 で Python のインストールから Poetry と pyenv の利用
> poetry --version
Poetry version 1.1.0
MongoDB の接続確認
参考：Windows 10 に MongoDB をインストールして Python から利用する
> mongo --version
MongoDB shell version v4.4.1
Build Info: {
"version": "4.4.1",
"gitVersion": "ad91a93a5a31e175f5cbf8c69561e788bbc55ce1",
"modules": [
"enterprise"
],
"allocator": "tcmalloc",
"environment": {
"distmod": "windows",
"distarch": "x86_64",
"target_arch": "x86_64"
}
}
ホロライブの配信予定や動画情報を格納している holoduledb への接続確認
参考：Python3でWebスクレイピングとYouTube Data APIとMongoDB（ホロライブの動画配信予定を収集 その２）
> mongo localhost:27017/holoduledb -u owner -p
MongoDB shell version v4.4.1
> show collections
holodules
> db.holodules.find().sort({"datetime":-1});
{ "_id" : ObjectId("5f85996f7fc0cba6f1309217"), "key" : "HL0204_20201014_193000", "video_id" : "LiItELTkkko", "datetime" : "20201014 193000", "name" : "癒月ちょこ", "title" : "【#カレーメシWEEK】ちょこ先生が味変えアレンジカレーメシ作ってみ たら【ホロライブ/癒月ちょこ】", "url" : "https://www.youtube.com/watch?v=LiItELTkkko", "description" : "サブ垢→https://www.youtube.com/channel/UCp3tgHXw_HI0QMk1K8qh3gQ◎2周年記念グッズ期間限定発売決定！ご購入はコチラ⇊https://hololi" }
...
> exit
プロジェクトの準備
Poetry と pyenv を利用してプロジェクトの作成やパッケージのインストール
poetry を利用してプロジェクトを作成します。
> poetry new holoapi
プロジェクトのディレクトリに移動します。
> cd holoapi
ディレクトリとファイルの構成を下記のようにしておきます。
holoapi
├ config
├ models
├ pyproject.toml
└ README.md
念のため、pyenv をアップデートしておきます。
> pyenv update
インストール可能な Python のバージョンを確認します。
> pyenv install -l
インストールされている Python を確認します。
> pyenv versions
Python 3.8.5 がインストールされていない場合はインストールします。
> pyenv install 3.8.5
ローカル（プロジェクトディレクトリ内）で利用する Python をセットします。
> pyenv local 3.8.5
切り替わったかを確認します。
> python -V
Python 3.8.5
セットした Python に切り替わらない場合は、rehash で shim コマンドを更新します。
> pyenv rehash
これにより、$HOME/.pyenv/shims/ 配下のコマンドが更新され、セットした Python に切り替わります。
poetry を利用してパッケージを pyproject.toml に追加しインストールします。
gunicorn は Windows 環境で動作しませんが、後ほど Azuru VM の Ubuntu に配置した際に利用するため、ここでパッケージを追加しておきました。
> poetry add pylint
> poetry add python-dotenv
> poetry add pymongo
> poetry add Flask
> poetry add gunicorn
パッケージがインストールされるとともに、pyproject.toml が下記のように更新されました。
pyproject.toml にパッケージを記述したうえで poetry install を実行しても良いです。
[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.8"
pylint = "^2.6.0"
python-dotenv = "^0.15.0"
pymongo = "^3.11.1"
Flask = "^1.1.2"
gunicorn = "^20.0.4"
poetry を利用して Python のバージョンを確認してみます。
> poetry run python -V
Python 3.8.5
git の初期化
git を初期化しておきます。
> git init
.gitignore の作成
.gitignore ファイルを作成し、除外対象を設定しておきます。
> ni .gitignore
__pycache__/
*.egg-info/
*.egg
.env
.venv
env/
venv/
.python-version
.env の作成
MongoDB の接続情報などを設定しておくためのファイルを作成します。
> ni .env
MONGODB_USER = "<user>"
MONGODB_PASSWORD = "<password>"
MONGODB_HOST = "<localhost:27017>"
プログラムの作成
.env から取得した設定情報を保持するクラス
config/settings.py ファイルを作成します。
今回は Flask の config 関連を利用せず、これまでに利用してきたクラスを使いまわしています。
import os
from dotenv import load_dotenv
class Settings:
def __init__(self, envpath):
# .env ファイルを明示的に指定して環境変数として読み込む
self.__dotenv_path = envpath
load_dotenv(self.__dotenv_path)
# 環境変数から設定値を取得
self.__mongodb_user = os.environ.get("MONGODB_USER")
self.__mongodb_password = os.environ.get("MONGODB_PASSWORD")
self.__mongodb_host = os.environ.get("MONGODB_HOST")
# mongodb の ユーザー
@property
def mongodb_user(self):
return self.__mongodb_user
# mongodb の パスワード
@property
def mongodb_password(self):
return self.__mongodb_password
# mongodb の ホスト:ポート
@property
def mongodb_host(self):
return self.__mongodb_host
ホロジュールから取得した情報を保持するクラス
models/holodule.py ファイルを作成します。
こちらも Flask-MongoEngine やモデルの仕組みを利用せず、これまでに利用してきたクラスを使い回し、オブジェクトと辞書を変換するメソッドを追加しています。
import datetime
class Holodule:
codes = {
"ときのそら" : "HL0001",
"ロボ子さん" : "HL0002",
"さくらみこ" : "HL0003",
"星街すいせい" : "HL0004",
"夜空メル" : "HL0101",
"アキ・ローゼンタール" : "HL0102",
"赤井はあと" : "HL0103",
"白上フブキ" : "HL0104",
"夏色まつり" : "HL0105",
"湊あくあ" : "HL0201",
"紫咲シオン" : "HL0202",
"百鬼あやめ" : "HL0203",
"癒月ちょこ" : "HL0204",
"大空スバル" : "HL0205",
"大神ミオ" : "HL0G02",
"猫又おかゆ" : "HL0G03",
"戌神ころね" : "HL0G04",
"兎田ぺこら" : "HL0301",
"潤羽るしあ" : "HL0302",
"不知火フレア" : "HL0303",
"白銀ノエル" : "HL0304",
"宝鐘マリン" : "HL0305",
"天音かなた" : "HL0401",
"桐生ココ" : "HL0402",
"角巻わため" : "HL0403",
"常闇トワ" : "HL0404",
"姫森ルーナ" : "HL0405",
"獅白ぼたん" : "HL0501",
"雪花ラミィ" : "HL0502",
"尾丸ポルカ" : "HL0503",
"桃鈴ねね" : "HL0504",
"魔乃アロエ" : "HL0505"
}
def __init__(self, video_id="", datetime=None, name="", title="", url="", description=""):
self.__video_id = video_id
self.__datetime = datetime
self.__name = name
self.__title = title
self.__url = url
self.__description = description
# キー
@property
def key(self):
_code = Holodule.codes[self.name] if self.name in Holodule.codes else ""
_dttm = self.datetime.strftime("%Y%m%d_%H%M%S") if self.datetime is not None else ""
return _code + "_" + _dttm if ( len(_code) > 0 and len(_dttm) > 0 ) else ""
# video_id
@property
def video_id(self):
return self.__video_id
@video_id.setter
def video_id(self, video_id):
self.__video_id = video_id
# 日時
@property
def datetime(self):
return self.__datetime
@datetime.setter
def datetime(self, datetime):
self.__datetime = datetime
# 名前
@property
def name(self):
return self.__name
@name.setter
def name(self, name):
self.__name = name
# タイトル（Youtubeから取得）
@property
def title(self):
return self.__title
@title.setter
def title(self, title):
self.__title = title
# URL
@property
def url(self):
return self.__url
@url.setter
def url(self, url):
self.__url = url
# 説明（Youtubeから取得）
@property
def description(self):
return self.__description
@description.setter
def description(self, description):
self.__description = description
# ドキュメントから変換
@classmethod
def from_doc(cls, doc):
holodule = Holodule(doc['video_id'],
datetime.datetime.strptime(doc['datetime'], '%Y%m%d %H%M%S'),
doc['name'],
doc['title'],
doc['url'],
doc['description'])
return holodule
# ドキュメントへ変換
def to_doc(self):
doc = { 'key': str(self.key),
'video_id': str(self.video_id),
'datetime' : str(self.datetime.strftime("%Y%m%d %H%M%S")),
'name' : str(self.name),
'title' : str(self.title),
'url' : str(self.url),
'description' : str(self.description) }
return doc
Flask を利用した Web API モジュールの作成
app.py ファイルを作成します。
今回は、Web API を作成するためのフレームワークとして、軽量なウェブアプリケーションフレームワークである Flask を利用してみました。
Web API として動作させるための最低限の実装としています。
from flask import Flask, jsonify, request, abort, make_response
from pymongo import MongoClient
from os.path import join, dirname
import json
from urllib.parse import quote_plus
from config.settings import Settings
from models.holodule import Holodule
# Settings インスタンス
settings = Settings(join(dirname(__file__), '.env'))
# MongoDB 接続情報
mongodb_user = quote_plus(settings.mongodb_user)
mongodb_password = quote_plus(settings.mongodb_password)
mongodb_host = "mongodb://%s/" % (settings.mongodb_host)
# MongoDB 接続認証
client = MongoClient(mongodb_host)
db = client.holoduledb
db.authenticate(name=mongodb_user,password=mongodb_password)
# Flask
app = Flask(__name__)
# JSONのソートを抑止
app.config['JSON_SORT_KEYS'] = False
# 動作確認用
@app.route('/')
def index():
return 'holoapi'
# ホロジュール配信予定の取得
@app.route('/Holodules/<string:date>', methods=['GET'])
def get_Holodules(date):
if len(date) != 8:
abort(500)
# MongoDB から年月日を条件にホロジュール配信予定を取得してリストに格納
holodule_list = []
for doc in db.holodules.find({"datetime": {'$regex':'^'+date}}).sort("datetime", -1):
holodule = Holodule.from_doc(doc)
holodule_list.append(holodule)
if len(holodule_list) == 0:
abort(404)
# オブジェクトをもとに辞書を構築してJSONとして返却
data = {}
for holodule in holodule_list:
doc = holodule.to_doc()
data[doc['key']] = doc
result = {
"result":len(holodule_list),
"data":data
}
# UTF-8コード、Content-Type は application/json
return make_response(jsonify(result))
# UTF-8文字、Content-Type は text/html; charset=utf-8
# return make_response(json.dumps(result, ensure_ascii=False))
# エラーハンドラ：404
@app.errorhandler(404)
def not_found(error):
return make_response(jsonify({'error': 'Not found'}), 404)
# エラーハンドラ：500
@app.errorhandler(500)
def internal_server_error(error):
return make_response(jsonify({'error': 'Internal Server Error'}), 500)
if __name__ == "__main__":
app.run()
ローカル環境での実行
lounch.json の作成
Visual Studio Code で launch.json を作成しておきます。
{
"version": "0.2.0",
"configurations": [
{
"name": "Python: Current File",
"type": "python",
"request": "launch",
"program": "${file}",
"console": "integratedTerminal"
}
]
}
プログラムのデバッグ実行
Visual Studio Code でデバッグ実行します。
コマンドラインから実行する場合は、下記のように実行します。
> poetry run python app.py
ローカルサーバーが既定のポート 5000 で起動します。
* Serving Flask app "app" (lazy loading)
* Environment: production
WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment.
Use a production WSGI server instead.
* Debug mode: off
* Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit)
Ctrl + C で終了できます。
Postman を利用した Web API の動作確認
Postman を利用して、作成した Web API にアクセスしてみます。
GET の URL のみ指定し、Query Params は指定なしです。
http://127.0.0.1:5000/Holodules/20201011
JSON レスポンスボディが取得できました。
jsonify を利用しているため、Content-Type は application/json となっています。
このような感じです。
{
"result": 26,
"data": {
"HL0501_20201011_230000": {
"key": "HL0501_20201011_230000",
"video_id": "NKFFXwZx8hw",
"datetime": "20201011 230000",
"name": "獅白ぼたん",
"title": "【アソビ大全】るしあ先輩と今日はアソビつくす大全！【ホロライブ/#るししし】",
"url": "https://www.youtube.com/watch?v=NKFFXwZx8hw",
"description": "るしあ先輩と遊びつくすよ！感想は #るししし でつぶやいてね！この動画およびライブは、任天堂著作物の利用許諾を受けて配信しています。🦋潤羽るしあhttps://twitter.com/uruharus"
},
"HL0002_20201011_223800": {
"key": "HL0002_20201011_223800",
"video_id": "XFO_4O-aBGM",
"datetime": "20201011 223800",
"name": "ロボ子さん",
"title": "【耐久SP 】３５万人記念にみんなで出すぞ３５万ダメージ！！APEX参加型#2【ホロライブ/ロボ子さん】",
"url": "https://www.youtube.com/watch?v=XFO_4O-aBGM",
"description": "＃RBC350K耐久SP #APEX #ホロライブ３４・３５万人記念をまとめて耐久すぺしゃる！！カジュアルでみんなとの通算ダメージで３５万を目指すよ！クロスプレイとPCのみで時間分けます！＃RBC3"
},
...
}
}
ここまでで、ローカル環境での Web API の作成が完了しました。
Nginx のコンフィグファイルの作成
Azure VM (Ubuntu) + Nginx + gunicorn の環境へ配置するため、事前に Nginx のコンフィグファイルを作成しておきました。
config/nginx.conf ファイルを作成し、ポート 8080 を http://127.0.0.1:8888 へ転送するためのリバースプロキシを設定しているだけです。
worker_processes 1;
events {
worker_connections 512;
}
http {
server {
listen 8080;
server_name HOLOAPI;
charset UTF-8;
proxy_set_header Host $host;
location / {
proxy_pass http://127.0.0.1:8888;
}
}
}
ファイル構成
holoapi
├ .venv
├ .vscode
| └ launch.json
├ config
| ├ __init__.py
| ├ nginx.conf
| └ settings.py
├ models
| ├ __init__.py
| └ holodule.py
├ .env
├ .gitignore
├ .python-version
├ app.py
├ poetry.lock
├ pyproject.toml
└ README.md
Azure AppService の利用
Azure AppService を利用して Flask アプリケーションを配置し、Azure VM (Ubuntu) の MongoDB にアクセスしようとしたのですが、Azure AppService と Azure VM をネットワーク接続するためには VNet統合 を利用する必要があり、VNet統合 は Azure AppService のスタンダードプラン以上でなければいけないため今回は断念しました。
とはいえ、Azure AppService と VNet統合 を利用するために、仮想ネットワークのサブネットを切り替えたり、実際に試してみたりもしたので、あらためて挑戦してみたいと思います。
Azure VM 環境の準備
参考：Azure VM の Ubuntu 20.04(LTS) で Python3 と MongoDB を利用する（ホロライブの動画配信予定を収集 その２の続き）
下記構成の環境を用意しました。
- Azure VM の Ubuntu 20.04(LTS)
- Python 3.8.6 x64
- Git 2.25.1 x64
- MongoDB 4.4.2 x64
ここからは、Azure VM の Ubuntu に SSH で接続して作業を行っています。
pyenv が利用できることを確認
$ pyenv --version
pyenv 1.2.21
Poetry が利用できることを確認
$ poetry --version
Poetry version 1.1.4
MongoDB の接続確認
$ mongo --version
MongoDB shell version v4.4.2
Build Info: {
"version": "4.4.2",
"gitVersion": "15e73dc5738d2278b688f8929aee605fe4279b0e",
"openSSLVersion": "OpenSSL 1.1.1f 31 Mar 2020",
"modules": [],
"allocator": "tcmalloc",
"environment": {
"distmod": "ubuntu2004",
"distarch": "x86_64",
"target_arch": "x86_64"
}
}
ホロライブの配信予定や動画情報を格納している holoduledb への接続確認
> mongo localhost:27017/holoduledb -u owner -p
MongoDB server version: 4.4.2
> show collections
holodules
> db.holodules.find().sort({"datetime":-1});
{ "_id" : ObjectId("5fcee53448b99985d55d7346"), "key" : "HL0304_20201208_200000", "video_id" : "sjKsUZ8wM-8", "datetime" : "20201208 200000", "name" : "白銀ノエル", "title" : "【#白銀ノエル謎肉牛丼】新発売『カップヌードル謎肉牛丼』の食レポ 配信します！", "url" : "https://www.youtube.com/watch?v=sjKsUZ8wM-8", "description" : "▼カップヌードル 謎肉牛丼 商品情 報https://www.nissin.com/jp/products/items/10245▼カップヌードル 謎肉牛丼 オンラインストアhttps://store." }
...
> exit
プログラムの配置
github からプログラムを clone して配置と設定を行います。
プログラムの配置と設定
$ cd ~
$ git clone https://github.com/kerobot/holoapi.git holoapi
$ cd holoapi
pyenv を利用して、ローカル環境の Python のバージョンを切り替えます。
$ pyenv local 3.8.6
Poetry を利用して、Python 仮想環境やパッケージをインストールします。
$ poetry install
Python 仮想環境の pip を更新しておきます。
$ /home/mcuser/holoapi/.venv/bin/python -m pip install --upgrade pip
Collecting pip
Downloading pip-20.2.4-py2.py3-none-any.whl (1.5 MB)
|████████████████████████████████| 1.5 MB 5.4 MB/s
Installing collected packages: pip
Attempting uninstall: pip
Found existing installation: pip 20.2.2
Uninstalling pip-20.2.2:
Successfully uninstalled pip-20.2.2
Successfully installed pip-20.2.4
.env の作成
MongoDB の接続情報などを設定しておくためのファイルを作成します。
$ cp .env.sample .env
MONGODB_USER = "<user>"
MONGODB_PASSWORD = "<password>"
MONGODB_HOST = "<localhost:27017>"
プログラムの動作確認
まずは、Flask の開発用サーバーを利用してプログラムを実行してみます。
$ poetry run flask run
開発用サーバーが起動しました。
* Environment: production
WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment.
Use a production WSGI server instead.
* Debug mode: off
* Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit)
curl コマンドで GET してみます。
$ curl "http://127.0.0.1:5000/"
holoapi
Web API が応答してくれました。
Ctrl + C で終了しておきます。
この方法はあくまでも開発用なので、WSGI サーバーのひとつである gunicorn を利用してプログラムを実行してみます。
$ poetry run gunicorn -w 1 -b 0.0.0.0:8888 app:app
WSGI サーバーが起動しました。
[2020-12-08 13:53:52 +0900] [35797] [INFO] Starting gunicorn 20.0.4
[2020-12-08 13:53:52 +0900] [35797] [INFO] Listening at: http://0.0.0.0:8888 (35797)
[2020-12-08 13:53:52 +0900] [35797] [INFO] Using worker: sync
[2020-12-08 13:53:52 +0900] [35833] [INFO] Booting worker with pid: 35833
curl コマンドで GET してみます。
$ curl "http://127.0.0.1:8888/"
holoapi
gunicorn でも、Web API が応答してくれました。
Nginx の導入と Web API の公開
Nginx を導入して、リバースプロキシを設定してみました。
Nginx の導入
Nginx をインストールします。
$ sudo apt install nginx
Nginx のバージョンを確認します。
$ nginx -v
nginx version: nginx/1.18.0 (Ubuntu)
サーバーが起動していることを確認します。
$curl 'http://localhost'
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Welcome to nginx!</title>
<style>
...
プロセスはこのような状態で、daemon として起動しています。
$ ps ax | grep nginx
10278 ? Ss 0:00 nginx: master process /usr/sbin/nginx -g daemon on; master_process on;
11918 ? S 0:00 nginx: worker process
11919 ? S 0:00 nginx: worker process
daemon の停止などはこのように行います。
$ sudo nginx –s stop すぐに停止
$ sudo nginx -s quit リクエスト処理が完了した後に停止
$ sudo nginx -s reopen ログファイルの再オープン
$ sudo nginx -s reload 設定の再読み込み
コンフィグファイルを指定してリバースプロキシの実行
既定の daemon はこのままにしておき、Web API のためのリバースプロキシを実行します。
まずは、Web API の config ディレクトリにある設定ファイルを確認します。
$ sudo nginx -t -c ~/holoapi/config/nginx.conf
nginx: the configuration file /home/mcuser/holoapi/config/nginx.conf syntax is ok
nginx: configuration file /home/mcuser/holoapi/config/nginx.conf test is successful
設定ファイルは問題なさそうです。
Nginx をリバースプロキシとして実行します。
$ sudo nginx -c ~/holoapi/config/nginx.conf
プロセスはこのような状態になりました。
$ ps ax | grep nginx
10278 ? Ss 0:00 nginx: master process /usr/sbin/nginx -g daemon on; master_process on;
11918 ? S 0:00 nginx: worker process
11919 ? S 0:00 nginx: worker process
14863 ? Ss 0:00 nginx: master process nginx -c /home/mcuser/holoapi/config/nginx.conf
14864 ? S 0:00 nginx: worker process
参考までに pid を指定した停止方法
$ cat /var/run/nginx.pid
14863
$ sudo kill -QUIT $( cat /var/run/nginx.pid )
リバースプロキシ経由の動作確認
gunicorn で Web API が実行され、Nginx のリバースプロキシが起動している状態で、動作を確認します。
$ curl 'http://10.1.1.4:8080/'
holoapi
リバースプロキシ経由で Web API が応答してくれました。
ローカル環境からの動作確認
Azure のネットワークセキュリティゲートウェイに、受信セキュリティ規則を追加しています。
ローカル環境の Postman を利用して、Azure VM の Web API にアクセスしてみます。
GET の URL のみ指定し、Query Params は指定なしです。
http://test.example.co.jp:8080/Holodules/20201208
Azure VM の Web API から JSON レスポンスボディが取得できました！
おわりに
Azure AppServcie を利用する予定が、Nginx + gunicorn になるなど変更はありましたが、なんとか Web API を公開することができました。
課題もたくさんあるので、継続して取り組んでいきます。
- Flask アプリケーションとしてあるべき作り込みが甘いので作り直したい。
- Flask-JWT などを利用して、Web API のトークン認証を行いたい。
- SSL無しは早めにどうにかしたい。
- Azure AppService (Azure Functions とかも) をあらためてチャレンジしたい。