【初心者向け】RenderでFlaskアプリを無料デプロイ！GitHub連携でPython Webアプリを自動公開する方法

2025年6月25日

以前このブログでは「PythonAnywhere」を使ったFlaskアプリの無料公開や、Git/GitHubの基本的な使い方について学びました。

そこで今回はステップアップ編です！Git/GitHubと連携して、超簡単にWebアプリをデプロイできると噂の「Render」を使い、Flaskアプリの無料デプロイに挑戦します。

無料でどこまでできるのか、どんなところでつまずくのか、試行錯誤した様子をお伝えできればと思います。

この記事で分かること

Renderの無料プランを使ったFlaskアプリの詳しいデプロイ手順
Flaskのデプロイに必須なrequirements.txtとgunicornの準備
RenderとGitHubを連携させる具体的な設定方法

▼関連記事

Python×AI Lab

【初心者奮闘記】Flaskで作ったWebアプリを無料で公開！PythonAnywhereデプロイに挑戦してみた | Python×AI… 以前の記事で、Flaskを使ったWebアプリの作成を行いました。ここまで来ると、次は実際にアプリを公開して他の人にも使ってもらいたいと考えました。ただ、webアプリを公開…

Python×AI Lab

【超初心者向け】Python学習者がWindowsでGitとGitHubに挑戦！図解と例えで分かる使い方＆試行錯誤ログ | P… 前回、Flaskで作成したWebアプリを無料でデプロイする方法について調べていた際に、「Git（ギット）」と「GitHub（ギットハブ）」を使う必要があるサービスが有りました。 …

Renderの概要：なぜFlaskデプロイに最適なのか？

まず、「Renderって何？」というところですよね。

Renderは、PaaS（Platform as a Service）と呼ばれるサービスの一つです。

すごく簡単に言うと、「サーバーの難しい設定は全部お任せ！プログラムのコードさえ用意してくれれば、すぐにWebで公開できるようにしてあげるよ！」という、開発者にとって夢のようなサービスなんです。

Renderの特徴

Render最大の特徴は「GitHubとの強力な連携」
Git/GitHubを使ってソースコードをプッシュするだけで自動でWebアプリに反映される（自動デプロイ）
Renderは無料プランも用意されている

RenderでFlaskをデプロイする具体的な手順

では、実際にRenderを使ってFlaskアプリをデプロイしてみましょう！私が実際に試した手順を、3つのステップに分けて具体的に解説します。

手順1：GitHubにFlaskアプリとrequirements.txt gunicornを準備する

最初に、Renderに読み込ませるためのPython WebアプリのソースコードをGitHubに準備します。

シンプルなFlaskアプリ (app.py) の作成

今回は基本に立ち返って「Hello, Render!」と表示するだけの簡単なアプリを用意しました。

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    return "Hello, Render!"

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

requirements.txt の作成

requirements.txtは、アプリが依存しているPythonパッケージ（ライブラリ）の一覧です。Renderはこれを見て、必要なパッケージを自動でインストールしてくれます。

ターミナル（コマンドプロンプト）で、以下のコマンドを実行すれば一発で作成できます。

pip freeze > requirements.txt

gunicorn の追加【重要ポイント】

Flaskに標準でついている開発用サーバー（app.run()）は、あくまで開発用。本番環境で動かすのには向いていないそうです。

そこで必要になるのが「Gunicorn（ぐにこーん）」のようなWSGIサーバーです。これをrequirements.txtに追加して、Render上でFlaskを動かすための「本番用サーバー」として使います。

requirements.txtを開いて、gunicornと一行追記しておきましょう。

Flask==3.1.1  # バージョンは各自の環境によります
gunicorn==23.0.0 # ← これを追記！

GitHubにリポジトリを作成してプッシュ

app.pyとrequirements.txtが準備できたら、GitHubに新しいリポジトリを作成し、この2つのファイルをプッシュします。この手順は、以前の記事で学んだことがそのまま活かせました！

Python×AI Lab

手順2：RenderにGitHubアカウントで登録しリポジトリを連携する

次にRender側の設定です。

Renderの公式サイトへ行き、サインアップします。「GitHubアカウント」を選ぶのが断然おすすめです。連携がとてもスムーズになります。

ログインするとダッシュボードが表示されるので、「New +」→「Web Service」をクリック。

初めて「Web Service」をクリックした場合は、「GitHub」との連携を許可する必要があります。

ここまでの手順で、GitHubとの連携ができました！GitHubとの連携設定を済ませると、自分のGitHubリポジトリの一覧が表示されます。

手順3：無料プランでgunicornを使いデプロイ！Renderの重要設定項目

最後に、デプロイ内容を細かく設定します。設定項目の意味を理解したうえで設定していきましょう！

Renderの重要設定項目

Name: サービスの名前を決めます。
URLの一部になるので、分かりやすい半角英数字の名前にしましょう。（例: my-flask-app-on-render）
Branch: デプロイの対象となるブランチです。
通常はmain（またはmaster）でOK。
Region: リージョン（サーバーの場所）を選びます。
物理的に近い方が表示が速いので、日本からならSingaporeがおすすめです。
Build Command: pip install -r requirements.txt
これは、「デプロイの前にこのコマンドを実行してね」という指示です。ここで、あのrequirements.txtが活きてくるんですね！
Start Command: gunicorn app:app
ここが最大のポイントです！ 「ビルドが終わったら、このコマンドでアプリを起動してね」という指示になります。
最初、app:appの意味が分からず調べました。これは「app.pyというファイルの中にあるappという名前のFlaskインスタンスを起動して」という意味だそうです。
Instance Type: Free を選択！
これで無料で使えます。

全て設定し終えたら、「Deploy Web Service」をクリック！ログがリアルタイムで流れていき、デプロイが完了します！

表示されてURLでデプロイされたシステムを確認できます！

【体験談】Flaskデプロイで初心者がつまずいたエラーと解決策

実際に実践した際に私が遭遇したエラーや注意点があるため、共有しておこうと思います。

事例1：requirements.txtの用意忘れによるModuleNotFoundError

最初のデプロイでいきなりエラーが。「requirements.txt」を用意し忘れて、Flaskが見つからないと怒られてしまいました。

ログに「requirements.txt not found」と親切に書いてあったので、すぐに気づけました。基本ですが、本当に大事なファイルです。

事例2：gunicornを使わずpython app.pyで起動して失敗

Start Commandをpython app.pyと設定したらどうなるんだろう？と試した時のこと。デプロイ自体は成功（Your service is live）するのに、数秒でサーバーが停止してしまう現象が起きました。

これも調べて分かったのですが、RenderのようなPaaSでは、Start Commandのプロセスが終了するとコンテナも停止してしまうんですね。

python app.pyは実行が終わるとプロセスも終了してしまいますが、gunicornはリクエストを待ち受け続けるので、サーバーとして起動し続けてくれる、というわけです。gunicornが重要だということを改めて感じました！

RenderとPythonAnywhereを徹底比較！あなたに合うのはどっち？

無事にデプロイできたところで、「で、結局PythonAnywhereと比べてどうなの？」という点が気になりますよね。

どちらも無料で使える素晴らしいサービスですが、私が実際に両方使ってみて感じたのは、「学習のフェーズによって最適な選択肢が変わる」ということです。

どちらが良い・悪いではなく、あなたの今のスキルや目的に合わせて選ぶのが一番！という視点で、比較表にまとめてみました。

比較軸	Render	PythonAnywhere
開発スタイル	ローカルPCで開発し、git pushで反映させるのが基本。Git/GitHubの利用が前提となる。	ブラウザ上で完結。ブラウザ内のエディタでコードを書き、コンソールもブラウザから操作できる。
デプロイ方法	自動デプロイ（CI/CD）。GitHubにpushすると、自動でビルドとデプロイが実行される。	手動デプロイ。ファイルを更新したら、ダッシュボードの「Reload」ボタンを手でクリックする必要がある。
初心者への優しさ	◯ (Gitに慣れていれば) Gitやコマンドラインの基本知識が少し必要。	◎ (非常に高い) PCの環境構築が不要で、アカウント登録後すぐに始められる手軽さが魅力。
学べるスキル	モダンな開発フロー。git pushを起点とした自動化（CI/CD）という、現代的な開発プロセスを体験できる。	Webアプリの基本構造。Linuxサーバー上でファイルがどう置かれ、どう実行されるかという基礎を学ぶのに最適。
無料プランの注意点	一定時間アクセスがないとスリープする。そのため、久しぶりのアクセスだと起動に20〜30秒かかる（コールドスタート）。	許可されたサイト（ホワイトリスト方式）以外への外部APIアクセスに制限がある。また、常時起動はしない（Scheduled Taskで対応）。
おすすめな人	Git/GitHubの基本を学んだ人。実践的な開発・デプロイの流れを体験したい「次のステップ」に進みたい人。	プログラミング初心者。「まずは難しいこと抜きで、自分の書いたPythonコードをWebで動かしてみたい！」という最初の一歩を踏み出す人。

結論：学習ステップに合わせて使い分けるのが最強！

こうして比較してみると、両者の違いがはっきりしますね。

PythonAnywhereは、PCに難しい環境構築をしなくても、ブラウザ一つで「Webアプリが動く仕組み」の初歩を学べる点がとても便利です。私もここで基本を学べたからこそ、次のステップに進めました。

一方、Renderは、ローカルで開発してGitでバージョン管理し、pushをきっかけに本番環境へ反映させるという、プロの開発現場でも使われるような「実践的な開発フローを体験できる」という点が良いと感じました。git pushひとつでデプロイが完了する流れは、一度体験しておくと良いですね！

ですので、私からの提案はこうです。

学習手順の推奨