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FastAPI를 사용하여 CRUD(Create, Read, Update, Delete) 애플리케이션을 만드는 방법을 알아보겠습니다.이번 포스팅에서는 SQLAlchemy를 사용하여 데이터베이스와 연동하는 방법을 설명합니다. Tortoise ORM을 사용하는 방법도 함께 설명하려 합니다.필요 라이브러리 설치먼저 FastAPI, SQLAlchemy, 데이터베이스 드라이버를 설치합니다. 여기서는 SQLite를 사용할 것입니다.pip install fastapi uvicorn sqlalchemy databases[sqlite] pydantic추가 권장 라이브러리:# 개발 환경을 위한 추가 패키지pip install pytest pytest-asyncio httpxSQLAlchemy로 CRUD 애플리케이션 만들기프..

FastAPI는 빠르고 효율적인 웹 애플리케이션 개발을 지원하는 웹 프레임워크입니다.Python 3.6+ 버전의 타입 힌트를 기반으로 하여 직관적이고 사용하기 쉬운 API를 제공합니다. FastAPI는 Starlette 프레임워크를 기반으로 구축되었으며, Pydantic을 사용하여 데이터 검증을 수행합니다. 이러한 조합은 높은 성능과 개발 생산성을 동시에 제공합니다.FastAPI의 주요 특징성능과 효율성빠른 성능: Starlette과 Pydantic을 기반으로 하여 NodeJS 및 Go와 비견될 정도로 빠른 성능을 제공합니다비동기 지원: Python의 async/await 구문을 완벽 지원하여 대량의 동시 요청을 효율적으로 처리합니다메모리 효율성: ASGI 기반 아키텍처로 기존 WSGI 프레임워크보다 뛰..

FastAPI는 머신러닝(ML) 모델을 API 형태로 쉽게 배포할 수 있는 훌륭한 도구입니다.이 섹션에서는 FastAPI를 사용하여 ML 모델을 서빙하는 방법과 Docker를 활용한 간단한 예제를 소개합니다.FastAPI로 ML 모델 서빙하기ML 모델을 FastAPI로 서빙하기 위해서는 기본적으로 다음 단계를 따라야 합니다:모델 로드: 학습된 ML 모델을 로드합니다API 엔드포인트 정의: 클라이언트가 요청을 보낼 수 있는 API 엔드포인트를 정의합니다요청 처리: 클라이언트로부터 받은 데이터를 모델에 입력하고 예측 결과를 반환합니다FastAPI가 ML 모델 서빙에 적합한 이유고성능: 비동기 처리로 높은 처리량 제공자동 문서화: Swagger UI를 통한 자동 API 문서 생성타입 힌팅: Pydantic을 ..

FastAPI는 OAuth2 및 JWT(Json Web Token)를 사용하여 강력하고 안전한 인증 시스템을 쉽게 구축할 수 있도록 지원합니다.다음 섹션에서는 FastAPI에서 OAuth2와 JWT를 사용하여 인증 시스템을 구현하는 방법과 보안 강화를 위한 추가 팁을 제공하겠습니다.기본 설정필요한 라이브러리 설치먼저 FastAPI와 관련된 라이브러리를 설치합니다.pip install fastapi uvicorn python-jose[cryptography] passlib[bcrypt]주요 라이브러리 설명:python-jose: JWT 생성 및 검증을 위한 라이브러리passlib: 비밀번호 해싱을 위한 라이브러리bcrypt: 안전한 비밀번호 해싱 알고리즘FastAPI 애플리케이션 구성기본 FastAPI 애..

FastAPI는 기본적으로 매우 빠른 웹 프레임워크지만, 실제 서비스 환경에서는 추가적인 성능 최적화가 필수입니다. 아래에 FastAPI 애플리케이션의 성능을 극대화할 수 있는 실전 팁을 정리합니다. 1. Uvicorn 설정 최적화멀티 워커 사용: Uvicorn의 --workers 옵션으로 CPU 코어를 최대한 활용하세요.uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4HTTP/2 활성화: 동시 처리 성능 향상을 위해 --http h2 옵션과 SSL 인증서를 적용하세요.프로덕션 환경에서는 --reload 옵션 없이 실행: 개발 모드에서만 reload를 사용하세요. 2. 비동기 프로그래밍 적극 활용async def 엔드포인트: 데이터베이스, 외부 API..

FastAPI로 대규모 프로젝트를 설계할 때 모듈화, 의존성 주입, 라우터 분리가 핵심입니다. 아래 단계별 가이드와 예제 코드를 통해 체계적인 구조를 구축하는 방법을 설명합니다. 1. 프로젝트 구조 설계 권장 디렉토리 구조my_project/├── app/│ ├── __init__.py│ ├── main.py # FastAPI 앱 인스턴스│ ├── core/ # 코어 설정│ │ ├── config.py # 환경 변수 관리│ │ └── security.py # 인증/인가 로직│ ├── api/ # API 엔드포인트│ │ ├── v1/ # API 버전 관리│ │ │ ├── user..

FastAPI는 Python 생태계에서 RESTful API와 GraphQL API 모두를 쉽게 구축할 수 있는 현대적인 프레임워크입니다. 이 글에서는 FastAPI로 GraphQL API를 구현하는 방법, REST와 GraphQL의 근본적인 차이, 각각의 장단점, 그리고 언제 어떤 방식을 선택해야 하는지 정리합니다. FastAPI로 GraphQL API 구현하기 FastAPI는 Strawberry, Graphene, Ariadne 등 다양한 GraphQL 라이브러리와 쉽게 통합할 수 있습니다. 대표적으로 Strawberry를 활용한 기본 예시는 다음과 같습니다. 1. 라이브러리 설치pip install fastapi strawberry-graphql uvicorn 2. GraphQL 스키마 정의imp..

Python 생태계에서 가장 인기 있는 웹 프레임워크인 Django, Flask, FastAPI는 각기 다른 특징과 장단점을 가지고 있습니다. 이 글에서는 세 프레임워크의 주요 차이점, 장단점, 그리고 어떤 프로젝트에 적합한지 비교해 정리합니다. Django 개요Django는 풀스택 프레임워크로, ORM(Object-Relational Mapping), 인증, 관리자 패널 등 웹 개발에 필요한 대부분의 기능을 내장하고 있습니다. 대규모 프로젝트, 복잡한 데이터 관리, 콘텐츠 관리 시스템(CMS) 등에 적합합니다.장점빠른 개발: 기본 제공되는 기능이 많아 복잡한 웹 애플리케이션을 빠르게 개발할 수 있습니다.강력한 커뮤니티: 풍부한 문서, 플러그인, 라이브러리, 튜토리얼이 많아 다양한 문제를 쉽게 해결할 ..

FastAPI는 WebSocket을 지원하여 실시간 애플리케이션을 쉽게 개발할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 WebSocket을 활용해 간단한 실시간 채팅 애플리케이션을 구축하는 방법을 단계별로 설명합니다.WebSocket이란?WebSocket은 클라이언트와 서버 간 양방향 통신을 가능하게 하는 프로토콜입니다. HTTP와 달리 연결을 유지하며 실시간 데이터 전송에 적합합니다.장점: 낮은 지연 시간, 효율적인 통신, 실시간 업데이트 지원활용 분야: 채팅, 주식 거래, 실시간 알림, 온라인 게임개발 환경 설정1. 필요한 라이브러리 설치FastAPI와 ASGI 서버인 Uvicorn을 설치합니다.pip install fastapi uvicorn2. Uvicorn 실행 옵션 --reload: 코드 변경 시 자..

Pydantic은 Python에서 데이터 검증과 설정 관리를 위한 라이브러리로, FastAPI의 핵심 구성 요소입니다. 이 라이브러리는 타입 힌팅을 활용하여 런타임에 데이터 유효성을 검사하고, 복잡한 데이터 구조를 쉽게 모델링할 수 있게 해 줍니다.Pydantic의 핵심 기능데이터 모델 정의Pydantic의 가장 기본적인 사용법은 `BaseModel`을 상속받아 사용자 정의 데이터 모델을 만드는 것입니다.from pydantic import BaseModelclass Student(BaseModel): id: int name: str subjects: list[str] = []이렇게 정의된 모델은 딕셔너리 데이터를 쉽게 파싱 할 수 있습니다.data = { 'id': 1, 'n..