ソースではBaseModelを継承するけど概念としてはスキーマってことらしい
FastAPIの勉強中です。
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スキーマ（Schema）： APIの入出力のための定義（Pydantic用）
📥 リクエストモデル（入力）： クライアントからのデータ検証（バリデーション）用
📤 レスポンスモデル（出力）： クライアントへのデータ返却（フィルタリング・型変換）用 - モデル（Model）： DBのための定義（SQLAlchemyやSQLModelなどORM用）
クライアントからのリクエストが届いてからデータベースへアクセスし、レスポンスが返却されるまでの処理フローをシーケンス図で整理してみました。
処理フロー(リクエスト → DB → レスポンス)
- Uvicorn：クライアントとAppの間に位置するWebサーバー（ASGIサーバー）
- App: FastAPIのメインインスタンス（main.py の app）
- Router: ルーティングを振り分ける APIRouter
- Endpoint: スキーマ（Pydantic）によるバリデーションを行う個別の関数
例）@router.post("/users")
クリーンアーキテクチャ（Clean Architecture）を採用しているプロジェクトの場合
クリーンアーキにおける4つの定義の役割
| 用語 | クリーンアーキでの位置づけ | 役割・依存関係 |
|---|---|---|
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リクエスト / レスポンスモデル （Pydantic） |
DTO (Data Transfer Object) ※Presentation層 |
外界（クライアント）とのデータのやり取り専用。バリデーションやレスポンスのフィルタリングを行う。 |
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エンティティ (Entity) （純粋なPythonクラス/非ORM） |
Domain Model ※Domain (UseCase)層 |
システムの中心（コア）。 データベースやフレームワークの都合（SQLAlchemyなど）を一切排除した、純粋なビジネスルールとデータ構造を持つ。 |
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ORMモデル （SQLAlchemyなど） |
Data Model ※Infrastructure層 |
データベースのテーブル構造と1対1で対応する定義。エンティティのデータをDBに保存・取得するためだけに使う。 |
- 📥 入力（リクエスト時）：
Pydantic（リクエストDTO） ➔ Domainエンティティ ➔ ORMモデル - 📤 出力（レスポンス時）：
ORMモデル ➔ Domainエンティティ ➔ Pydantic（レスポンスDTO）
参考リンク