概要

GCPのCloud Functionsを使って、FirebaseのFirestoreからデータを取得するAPIを作る機会があったのですが、非常に簡単に作れたのでその時やったことをまとめます。
（本当はCloud Functions for Firebaseを使いたかったのですが、慣れているpythonには未対応のため、GCPのCloud Functionsで作ってみることに。）

Pt1では、Firestoreのデータを取得するシンプルなAPIをGCPのコンソールから作成します。
Pt2以降では、ローカルからのテスト、デプロイの方法をまとめます。

開発環境・前提

開発環境
- MacOS
- python3.7
- pycharm
前提知識
- Firestoreをコンソールから作成済み
- Cloud FunctionsのHello World関数を作ったことはある

※開発環境はPt2以降で使います。

プロジェクトの作成

FirebaseまたはGCPのコンソールから画面の指示に従うままに作成できます。
2つの連携について言えば、Firebaseのプロジェクトから先に作成した場合、GCPコンソールの「プロジェクトの選択>すべて」のタブからFirebaseで作成したプロジェクトを選択すれば、連携が完了です。

Firestoreのデータを取得する関数を書く

前提となるデータベースはこんな感じで、userコレクションからユーザ一覧を取得してみます。

肝心のソース。とりあえず、Cloud Functionsのコンソールから直接編集してみます。

import json
from google.cloud import firestore


def get_user(request):
    db = firestore.Client()

    docs = db.collection('user').get()
    users_list = []
    for doc in docs:
        users_list.append(doc.to_dict())
    return_json = json.dumps({"users": users_list}, ensure_ascii=False)

    return return_json

簡単にソースを解説
- 引数であるrequestはHTTPのパラメータ等を指定しますが、このソースでは使ってません。とりあえず全データ取ってきます
- userコレクションから取得したdocsをforで回して、docのto_dict()メソッドでdictにしています。
- json.dumpsでensure_ascii=Falseを指定しないと、日本語のデータが混ざったときにエスケープされた値が返されます。

デプロイ前の準備

Firestoreからデータを取得するためのパッケージであるgoogle-cloud-firestoreは、Cloud Functionsのデフォルトには含まれません。
そのため、「ソース>requirements.txt」タブから追記する必要があります。

# Function dependencies, for example:
# package>=version
google-cloud-firestore==1.2.0

Cloud Functionsであらかじめインストールされるパッケージは公式に載ってます。
Python での依存関係の指定 - あらかじめインストールされるパッケージ

デプロイ

Cloud Functionsのコンソールから「実行する関数」に関数名(get_user)を指定してデプロイします。リージョンは「us-central1」がデフォルトですが、詳細オプションから変更可能なので、気になる人は変えましょう。
少し待つとデプロイが完了して、関数が作成されます。

テスト

デプロイした関数をテストしてみます。コンソールからパラメータを指定せずに関数をテストしてみると、userコレクションのデータが取得できます。

また、「トリガー」タブからURIが確認できますので、curlでの確認も可能です。

$ curl https://<リージョン>-<プロジェクトID>.cloudfunctions.net/getUsers 
{"users": [{"gender": "female", "name": "Alice", "age": 19}, {"age": 21, "gender": "male", "name": "Bob"}]}

ひとまず、Firestoreからのデータ取得はできました。
ただ、これだとコレクションの全データを返してしまうので、引数であるrequestを使って取得するデータの条件を指定できるようにします。

パラメータの条件に一致するデータを取得する

前提として、関数の引数となるrequestは、FlaskのRequestオブジェクトです。
そのため、クラス変数やメソッドはFlaskの公式ドキュメントで確認できます。
Flask - API

例えば、request.methodと書けばGETやPOSTが文字列として取得できるので、条件分岐に使うことも可能です。

APIでリクエストされたパラメータもこのオブジェクトから取得します。
というわけで早速ソースです。

import json
from google.cloud import firestore


def get_filtered_user(request):
    # リクエスト本文からjsonを取得
    request_json = request.get_json()
    # クエリ文字列を取得
    if request.args and 'name' in request.args:
        request_name = request.args.get('name')
    # jsonから条件を取得
    elif request_json and 'name' in request_json:
        request_name = request_json['name']
    else:
        request_name = ''

    db = firestore.Client()

    # whereでdocument内の条件に一致するデータを取得
    query = db.collection('user').where('name', '==', request_name)
    docs = query.get()
    users_list = []
    for doc in docs:
        users_list.append(doc.to_dict())
    return_json = json.dumps({"users": users_list}, ensure_ascii=False)

    return return_json

コメントが入ってるところが主なソースの修正箇所です。
- オブジェクトからパラメータを取得
- リクエストされた内容をwhereで条件にしてFirestoreにアクセス
where name = "リクエストされた名前"の条件に一致するdocumentをリターンします。

新しい関数としてこのソースをデプロイした後、テストしてみます。

コンソールとcurlでテスト

コンソールから条件を設定してのテスト
- name="Alice"に一致するデータが返ってきます。
curlでのテスト
- GET/POSTのいずれでも、name="Bob"に一致するデータが返ってきます。

GET(クエリ文字列)

$ curl https://<リージョン>-<プロジェクトID>.cloudfunctions.net/getFilteredUser?name=Bob
{"users": [{"age": 21, "name": "Bob", "gender": "male"}]}

POST(json)

$ curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"name": "Bob"}' https://<リージョン>-<プロジェクトID>.cloudfunctions.net/getFilteredUser 
{"users": [{"age": 21, "gender": "male", "name": "Bob"}]}

テストとデプロイ方法の改善（次回）

Cloud FuctionsとFirestoreを使った簡単なAPIはできました。
とはいえ、いちいちコンソールからデプロイして動作確認するのは非常に面倒です。
なので、ローカルで気軽にテストしたり、ローカルからデプロイしたりを、Pt2以降では試してみます。

ところで、APIを公開で作成した場合、URIを知っていれば誰からでもアクセス可能なので、気になる人はデプロイした関数を消しておきましょう。

参考文献

以下の記事を参考にさせていただきました。
Google Cloud FunctionsでPythonを利用してみた(Beta利用)
Cloud FirestoreのデータをPythonで取得する

余談

ここまで書いてなんですが、モバイルアプリではCloud Functions for Firebaseを使ったほうが便利とも公式で書かれています。（使いたかったのはこれが理由...）
Javascriptが得意な方はこちらを使った方が良いかもしれません。
Google Cloud Functions と Firebase

とはいえ、pythonしか書けない人なので、引き続きGCPで実装していきます。

その他、コメントや指摘などいただけると幸いです。

次回以降の記事はこちら

python×Cloud Functions×FirestoreでAPIを簡単に作ってみる Pt1

概要