FastAPI

FastAPI에서 async/await으로 비동기 API 만들기 - 느린 작업도 빠르게 처리하기FastAPI는 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 예제느린 작업(예: 3초 대기)을 시뮬레이션한 API를 만들어봅니다.from fastapi impor..

FastAPI에서 POST 요청 처리하기 - 사용자 입력 데이터 받기 예제FastAPI를 사용하면 간단한 문법으로 REST API를 만들 수 있으며, GET 요청뿐만 아니라 POST 요청도 매우 쉽게 처리할 수 있습니다.이 글에서는 사용자 입력 데이터를 받아 처리하는 POST 요청 예제를 소개합니다.✅ 사용자 정보 등록 API 만들기POST 요청을 처리하려면 먼저 데이터 모델을 정의해야 합니다.FastAPI는 pydantic을 활용하여 입력 데이터를 자동으로 검증해 줍니다.📁 models.pyfrom pydantic import BaseModelclass User(BaseModel): name: str age: int email: str📁 main.pyfrom fastapi impor..

FastAPI로 빠르고 간단한 파이썬 API 서버 만들기 - 설치부터 기본 예제까지Python으로 웹 API를 개발할 때 가장 많이 사용되는 프레임워크는 Flask와 Django입니다.하지만 최근에는 FastAPI가 성능과 편의성 면에서 강력한 대안으로 주목받고 있습니다.✅ FastAPI란?FastAPI는 다음과 같은 특징을 가진 최신 Python 웹 프레임워크입니다.빠른 속도 – Flask보다 2~3배 빠르고, Node.js보다도 빠름비동기 지원 – async/await 기반으로 높은 성능 구현자동 문서화 – Swagger UI, ReDoc 자동 생성간단한 코드 – Flask보다 더 직관적인 사용법 제공특히 대규모 API 서버 구축이나 고성능 비동기 처리가 필요한 프로젝트에 적합합니다.✅ FastAPI..

파이썬 데이터 검증을 쉽게 해주는 Pydantic 라이브러리 사용법Python으로 API를 다루거나 JSON 데이터를 처리하다 보면, 입력값을 검증하고 타입을 체크하는 일이 매우 중요해집니다.이럴 때 유용하게 사용할 수 있는 도구가 바로 Pydantic입니다.✅ Pydantic이란?Pydantic은 타입 힌트를 기반으로 데이터 유효성 검사를 자동으로 처리해주는 파이썬 라이브러리입니다.마치 dataclass처럼 클래스를 정의하면, 자동으로 필드의 타입을 체크하고 잘못된 값이 들어올 경우 에러를 발생시켜 줍니다.FastAPI와 같은 웹 프레임워크에서 요청/응답 데이터를 검증할 때도 많이 사용됩니다.✅ 설치 방법pip install pydantic최신 버전을 설치하려면 다음 명령어를 사용할 수 있습니다.pip..