[python] FastAPI에서 async/await으로 비동기 API 만들기 - 느린 작업도 빠르게 처리하기

FastAPI에서 async/await으로 비동기 API 만들기 - 느린 작업도 빠르게 처리하기

FastAPI는 Python의 async/await 구문을 완벽하게 지원하는 웹 프레임워크입니다.
이를 통해 느린 작업(예: 파일 처리, 외부 API 호출, 데이터베이스 쿼리 등)도 효율적이고 빠르게 처리할 수 있습니다.

✅ 비동기 함수란?

async def로 선언된 함수는 비동기 함수이며, await를 통해 다른 작업이 완료될 때까지 기다리는 동안 블로킹 없이 다른 요청을 처리할 수 있습니다.

즉, 하나의 요청이 처리되는 동안 서버가 멈추지 않고 동시에 여러 요청을 병렬로 처리할 수 있습니다.

✅ FastAPI 비동기 예제

느린 작업(예: 3초 대기)을 시뮬레이션한 API를 만들어봅니다.

from fastapi import FastAPI
import asyncio

app = FastAPI()

@app.get("/sync-task")
def sync_task():
    import time
    time.sleep(3)  # 동기 처리: 서버가 멈춤
    return {"message": "동기 작업 완료"}

@app.get("/async-task")
async def async_task():
    await asyncio.sleep(3)  # 비동기 처리: 다른 요청 병렬 처리 가능
    return {"message": "비동기 작업 완료"}

🔍 주요 차이점

항목	/sync-task	/async-task
서버 응답 대기	3초 동안 멈춤	다른 요청 동시에 처리 가능
async/await 사용	❌	✅
동시 처리 능력	낮음	높음

✅ 테스트 방법

서버 실행:

uvicorn main:app --reload

테스트 URL:

• http://127.0.0.1:8000/sync-task
• http://127.0.0.1:8000/async-task

Postman이나 Swagger UI(/docs)에서 동시에 여러 요청을 보내보면, 비동기 엔드포인트는 지연 없이 처리되는 걸 확인할 수 있습니다.

✅ 언제 async/await을 써야 할까?

• ⏳ 외부 API 호출
• 💾 대기 시간이 긴 데이터베이스 쿼리
• 📁 파일 업로드/다운로드
• 📨 메일 전송, 슬랙/카카오톡 알림

즉, CPU 연산이 아닌 I/O 바운드 작업에서는 비동기를 사용하면 서버 응답성과 처리량이 눈에 띄게 향상됩니다.

✅ 정리

• async def로 선언된 비동기 함수는 동시에 여러 요청을 처리할 수 있습니다.
• await는 느린 작업이 완료될 때까지 기다리며, 그 사이 다른 요청이 처리됩니다.
• FastAPI는 Python의 비동기 기능을 적극 활용해 높은 성능의 API 서버를 만들 수 있도록 도와줍니다.

FastAPI의 async/await을 적절히 활용하면, 느린 작업도 빠르게 처리되는 고성능 API를 구축할 수 있습니다.

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※ 본 예제는 Python 3.12 + FastAPI 최신 버전에서 테스트되었습니다.