Plumber と REST の基礎
REST の原則を理解し、R 関数にアノテーションを付けて API エンドポイントとして定義します。
「Plumber と REST の基礎」はCoddyKit上の無料R Academyレッスンです。 これはレッスン1/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはR Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 R Academyコースには全4レッスンが含まれています。
REST APIとは
REST(Representational State Transfer)APIは、HTTP経由でデータや操作を公開するWebサービスです。主な原則は次のとおりです。
- ステートレス:各リクエストに必要な情報がすべて含まれ、サーバー側のセッションを保持しません。
- リソース指向:エンドポイントがリソース(
/users、/predictions)を表します。 - 標準HTTP動詞:GET(読み取り)、POST(作成)、PUT(更新)、DELETE(削除)を使用します。
- JSON:リクエストとレスポンスの本文に使われる標準的なデータ形式です。
# REST API concepts in HTTP terms:
# GET /api/model/predict?x=5 -> read a prediction
# POST /api/model/train -> create a new model
# GET /api/data/summary -> read data summary
# DELETE /api/cache/flush -> remove cached results
# Plumber maps R functions to these HTTP endpoints
cat('REST: stateless, resource-oriented, JSON responses')plumberのアノテーション構文
plumberでは、#*で始まる特殊なコメントアノテーションを使ってAPIエンドポイントを定義します。エンドポイントを処理するR関数の直前にアノテーションを記述してください。関数の引数はリクエストパラメーターに対応し、戻り値がJSONレスポンスの本文になります。
# plumber.R
library(plumber)
#* @get /ping
function() {
list(status = 'ok', time = Sys.time())
}
#* @get /add
#* @param a:int First number
#* @param b:int Second number
function(a, b) {
list(result = as.integer(a) + as.integer(b))
}pr() — Plumberルーターの作成
pr('plumber.R')はplumberファイルを読み込み、アノテーション付きのすべてのエンドポイントを登録したルーターオブジェクトを作成します。ルーターは、実行前に設定(フィルターやシリアライザーの追加など)を行う中心的なオブジェクトです。
library(plumber)
# Create a router from a plumber file
api <- pr('plumber.R')
# Inspect registered routes
print(api$routes)
# Alternatively, define inline without a file:
api <- pr() |>
pr_get('/ping', function() list(status = 'ok')) |>
pr_post('/echo', function(req) req$body)pr_run() — サーバーの起動
pr_run(router, host, port)はplumber APIサーバーを起動します。デフォルトでは127.0.0.1:8000にバインドされます。host = '0.0.0.0'を設定すると、任意のネットワークインターフェースからの接続を受け付けられます(Dockerやリモートアクセスに必要です)。
library(plumber)
api <- pr('plumber.R')
# Start server on localhost port 8000
# pr_run(api, host = '127.0.0.1', port = 8000)
# For Docker/remote access, bind to all interfaces
# pr_run(api, host = '0.0.0.0', port = 8000)
# View auto-generated Swagger docs in browser
# (automatically available at /docs or /__docs__/ endpoint)
cat('Swagger UI auto-generated at http://localhost:8000/__docs__/')@getアノテーション
#* @get /pathアノテーションは、GETリクエストを関数に対応付けます。クエリ文字列パラメーター(例:?name=Alice)は、R関数の引数として自動的に渡されます。変換アノテーションを指定しない場合、パラメーターは文字列として渡されます。
# plumber.R
#* Greet a user by name
#* @param name:str The name to greet
#* @get /greet
function(name = 'World') {
list(
message = paste('Hello,', name),
timestamp = format(Sys.time(), '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
)
}
# GET /greet?name=Alice
# -> {"message":"Hello, Alice","timestamp":"2026-01-01 12:00:00"}@postアノテーション
#* @post /pathアノテーションは、POSTリクエストを関数に対応付けます。リクエスト本文(通常はJSON)には、特殊なreq引数を通じてreq$bodyとしてアクセスできます(リクエスト本文がJSONの場合は、解析済みのリストです)。POSTは、リソースを作成したり計算を実行したりする操作に使用します。
# plumber.R
#* Run a linear model prediction
#* @post /predict
function(req) {
# req$body is already parsed from JSON
input_data <- as.data.frame(req$body)
# Run prediction with a pre-loaded model
predictions <- predict(trained_model, newdata = input_data)
list(
predictions = as.numeric(predictions),
n = nrow(input_data)
)
}JSONシリアライザー
デフォルトでは、plumberはjsonliteを使って戻り値をJSONにシリアライズします。#* @serializer jsonアノテーションを使うと、この動作を明示できます。インデント表示やnullの扱いなどのシリアライザーオプションは、アノテーション内でJSONリストとして指定できます。
# Default: automatic JSON serialization
#* @get /data
function() {
list(values = 1:5, labels = c('a', 'b', 'c', 'd', 'e'))
}
# Explicit JSON serializer with options
#* @serializer json list(na = 'null', auto_unbox = TRUE)
#* @get /data_explicit
function() {
list(value = 42, missing = NA)
}
# With auto_unbox=TRUE: {"value":42} not {"value":[42]}HTTP動詞 — PUT、DELETE、PATCH
plumberは、対応するアノテーションによって標準HTTP動詞をすべてサポートします。
#* @put /path:リソースを完全に置き換えます。#* @delete /path:リソースを削除します。#* @patch /path:リソースを部分的に更新します。#* @head /path:ヘッダーだけを返します(本文はありません)。
# plumber.R — CRUD-style endpoints
#* Update a model configuration
#* @put /config/<model_id>
function(model_id, req) {
config <- req$body
save_config(model_id, config)
list(updated = model_id, config = config)
}
#* Remove cached results
#* @delete /cache/<key>
function(key) {
cache_env <- globalenv()$cache
rm(list = key, envir = cache_env)
list(deleted = key)
}パスパラメーター
パスパラメーターは、ルート内で山かっこを使って定義します:/user/。plumberはURLから値を取り出し、同じ名前の関数引数として渡します。これは、?の後に現れるクエリパラメーターとは異なります。
# plumber.R
#* Get stats for a specific dataset
#* @param dataset_id:str The dataset identifier
#* @get /datasets/<dataset_id>/stats
function(dataset_id) {
if (!dataset_id %in% available_datasets()) {
stop(paste('Dataset not found:', dataset_id))
}
ds <- load_dataset(dataset_id)
list(
id = dataset_id,
rows = nrow(ds),
cols = ncol(ds),
names = names(ds)
)
}エラー処理
R関数でエラーが発生すると、plumberはそれを捕捉し、エラーメッセージをJSONに含めたHTTP 500レスポンスを返します。ユーザー向けAPIでは、res$statusとstop()を使って検証エラーに適切なHTTPステータスコードを明示的に設定してください。
# plumber.R
#* Divide two numbers safely
#* @get /divide
function(a, b, res) {
a <- suppressWarnings(as.numeric(a))
b <- suppressWarnings(as.numeric(b))
if (is.na(a) || is.na(b)) {
res$status <- 400 # Bad Request
return(list(error = 'Both a and b must be numeric'))
}
if (b == 0) {
res$status <- 422 # Unprocessable Entity
return(list(error = 'Division by zero is not allowed'))
}
list(result = a / b)
}自動生成されるSwaggerドキュメント
plumberは、アノテーションからインタラクティブなSwagger UIドキュメントを自動生成します。サーバーの実行中に/__docs__/へアクセスすると、すべてのエンドポイントとパラメーターを確認し、ブラウザー上で試すことができます。#* @tagを使うと、エンドポイントを論理的にグループ化できます。
# plumber.R with Swagger metadata
#* @apiTitle My ML Prediction API
#* @apiDescription Serves predictions from trained R models
#* @apiVersion 1.0.0
#* @tag model
#* @get /health
function() list(status = 'healthy')
#* Predict house price
#* @tag prediction
#* @param sqft:dbl Square footage
#* @param bedrooms:int Number of bedrooms
#* @get /predict
function(sqft = 1000, bedrooms = 3) {
pred <- predict(price_model, data.frame(sqft = as.numeric(sqft),
bedrooms = as.integer(bedrooms)))
list(predicted_price = round(as.numeric(pred), 2))
}クイックチェック
plumberにおいて、クエリパラメーター(例:/greet?name=Alice)とパスパラメーター(例:/user/42)はどのように異なりますか。
plumberとRESTのまとめ
plumberとRESTの概要で学んだ重要事項:
- RESTはステートレスでリソース指向です。標準HTTP動詞を使用し、JSONを返します。
- plumberは、関数の上に記述した
#*アノテーションを使って、R関数をエンドポイントに対応付けます。 pr('file.R')はルーターを作成し、pr_run(api, host, port)はサーバーを起動します。#* @get /pathはGETを処理し、#* @post /pathはPOSTを処理します。- パスパラメーター:
/user/、クエリパラメーター:/search?term=foo。 - 名前付きリストを返すと、plumberが自動的にJSONへシリアライズします。
- Swagger UIは、アノテーションから
/__docs__/に自動生成されます。
# Complete minimal plumber API
library(plumber)
#* @apiTitle Simple Prediction API
#* Health check
#* @get /health
function() list(status = 'ok')
#* Predict mpg from weight
#* @param wt:dbl Car weight (1000 lbs)
#* @get /predict
function(wt = 3.0) {
pred <- predict(lm(mpg ~ wt, data = mtcars),
newdata = data.frame(wt = as.numeric(wt)))
list(wt = as.numeric(wt), predicted_mpg = round(pred, 2))
}
# Run:
# api <- pr('plumber.R')
# pr_run(api, port = 8000)よくある質問
「Plumber と REST の基礎」レッスンは無料ですか?
はい。「Plumber と REST の基礎」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し(組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター)、R Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 R Academyコースには全4レッスンが含まれています。
「Plumber と REST の基礎」で何を学びますか?
REST の原則を理解し、R 関数にアノテーションを付けて API エンドポイントとして定義します。 ブラウザで直接実行するハンズオンコードでR Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。
R Academyを始めるのに経験は必要ですか?
事前経験は必要ありません。CoddyKitのR Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン1/4です。
「Plumber と REST の基礎」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか?
ほとんどのCoddyKitレッスンは約5~10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。
このR Academyレッスンでコードを書いて実行できますか?
はい。すべてのR Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。
このコースのすべてのレッスン
- Plumber と REST の基礎
- GET エンドポイントと POST エンドポイントの作成
- 認証と API セキュリティ
- Plumber API を本番環境にデプロイする