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개요아래 글들을 통해 FastAPI에서 요청 데이터를 어떻게 정의하고 접근하는지 알아보았다.2024.10.31-[FastAPI] 요청 데이터 접근 - 경로 매개변수2024.11.03-[FastAPI] 요청 데이터 접근 - 쿼리 매개변수2024.11.03-[FastAPI] 요청 데이터 접근 - request body이번에는 FastAPI에서 응답 데이터를 다루는 방법에 대해 알아본다.  응답 데이터FastAPI에서는 경로 데코레이터에 response_model이라는 매개변수를 추가하여 응답 데이터 형식을 지정할 수 있다. 응답 데이터 형식은 request body 형식을 정의했던 것과 동일하게 pydantic BaseModel을 사용한다. 기본적으로는 JSON 형식으로 응답하는 것 같다.아래 예제는 요청 ..

개요이전 글에서 FastAPI를 사용할 때의 경로 매개변수, 쿼리 매개변수를 정의하고, 접근하는 방법을 알아보았다.2024.10.31-[FastAPI] 요청 데이터 접근 - 경로 매개변수2024.11.03-[FastAPI] 요청 데이터 접근 - 쿼리 매개변수 이번 글에서는 FastAPI에서 요청 본문을 정의하고 접근하는 방법을 알아본다.  request bodyHTTP Post 방식으로 통신할 때는 데이터를 request body/response body라고 하는 항목으로 주고받는다.FastAPI에서는 기존과 동일하게 함수에 매핑된 매개변수로 request body로 접근할 수 있는데, 요청 본문의 형식과 데이터 타입을 Pydantic(데이터 검증 라이브러리)이라는 모듈을 사용하여 정의한다. FastAP..

개요2024.10.31-[FastAPI] 요청 데이터 접근 - 경로 매개변수에서 FastAPI에서의 경로 매개변수에 접근하는 방법을 알아보았다. 이번 글에서는 쿼리 매개변수를 정의하고 접근하는 방법을 알아본다.  쿼리 매개변수쿼리는 URL에서 ? 뒤에 나열되는 &로 구분되는 키-값 쌍을 의미하며, HTTP GET 방식으로 통신할 때 사용한다. 예로 들어 아래 URL에서 쿼리 매개변수는 다음과 같다.http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10- skip : 0- limit : 10 FastAPI에서는 경로에 매핑하는 함수를 정의할 때 경로 매개변수가 아니라 다른 매개변수를 함께 선언하면 쿼리 매개변수로 해석된다. URL의 일부이기 때문에 당연히 문자열 데이터이지만, 타입..

개요2024.10.29-[Python] FastAPI 란에서 FastAPI에 대해 소개하고 기본 구조에 대해서 알아보았다. 이번 글에서는 FastAPI를 사용했을 때 요청 데이터에 접근하는 방법에 대해 알아본다.  경로 매개변수애플리케이션의 경로 매개변수는 매핑된 함수의 매개변수로 전달된다.from fastapi import FastAPIimport jsonapp = FastAPI()@app.post('/index/{cmd}')async def mgnt_index(cmd): response = {'cmd': cmd} return json.dumps(response)  경로 매개변수 타입 지정매핑된 함수의 매개변수에 타입 어노테이션을 사용함으로써 경로 매개변수의 데이터형을 지정할 수 있다.fro..

개요이전에 2024.06.26-[Python] asyncio - 비동기 프로그래밍에서 Python에서 비동기 프로그래밍을 하기 위한 라이브러리, 문법, 실행 방법을 알아보았었다.근데 실제로 사용해 보니 동작 방식에 대한 이래도가 너무 낮다는 느낌이 들었다. 그래서 이번 글에서는 Python에서 비동기 함수를 실행하는 주체인 EventLoop에 대한 개념을 적어두려고 한다.  EventLoopEventLoop는 비동기 프로그램의 핵심적인 요소로, 비동기 작업과 콜백, 네트워크 I/O 연산, 자식 프로세스 등을 실행한다.일반적으로 개발자는 asyncio.run과 같은 고수준 함수를 사용하여 비동기 프로그래밍을 개발하게 된다. 즉, EventLoop를 직접 참조하거나 관련 메서드를 호출할 필요가 없다. 하지만..

개요최근 새로 API 개발 업무를 맡게 되었는데…… 기존에 공부를 했었던 Flask, Tornado가 아니라 FastAPI라는 웹 프레임워크를 사용하게 되었다. 기본적인 설치나 실행 방법에 대해서 알아보자.  FastAPIPython 타입 힌트(타입 어노테이션)를 기반으로 API 개발에 초점을 둔 Python 웹 프레임워크. 공식 문서에 의하면 다음과 같은 특징을 갖고 있다.내부적으로 Starlette라는 비동기 프레임워크를 사용하며 가장 빠른 Python 프레임워크 중 하나이다.Pydantic을 사용해 입출력 항목을 빠르게 정의하고 값을 검증할 수 있으며, Swagger를 사용하여 빠르게 API 문서를 작성할 수 있다.내부 테스트에 의하면 개발자에 의한 오류를 40% 정도 감소시키는 것으로 측정되었다...

개요이전에 2024.06.26-[Python] asyncio - 비동기 프로그래밍에서 Python에서 비동기 프로그래밍을 하기 위한 라이브러리, 문법, 실행 방법을 알아보았었다.근데 실제로 사용해 보니 동작 방식에 대한 이해도가 낮아 프로그래밍에 어려움을 느꼈다. 그래서 이번 글에서는 Python 비동기 프로그래밍에서 사용하는 Future와 Task 개념에 대해 정리한다.  FutureFuture란 비동기 프로그래밍에서 널리 사용하는 개념으로, 어떠한 작업의 실행 상태와 결과를 저장하는 객체이다.실행 상태는 PENDING, CANCELLED, FINISHED 값을 가지는데, CANCELLED / FINISHED가 작업의 완료를 의미한다. 실행 결과는 작업의 결과 또는 작업을 진행하면서 발생한 예외 객체가..

개요Pandas로 처리한 DataFrame을 압축한 CSV 형태로 S3에 업로드하고 싶다. 가능하면 CSV 파일을 파일 시스템에 남기지 않을 수 있었으면 좋겠다. 적절한 방법이 있는지 찾아보자.  테스트 데이터이전에 S3에 저장했던 아래 데이터를 사용하여 테스트해 본다.one, 1two, 2three, 3   코드DataFrame의 CSV 형식 데이터를 gz 압축 파일 객체에 쓰고, 압축 파일 객체의 값을 S3에 업로드하는 방식으로 문제를 해결할 수 있다.  1. 압축할 DataFrame 로드import boto3import pandas as pdbucket = 'BUCKET_NAME'prefix = 'PREFIX'filename = 'FILE_NAME# 압축할 파일 로드df = pd.read_csv(f..

개요Python 코드를 보다 보면 드물게 yield라는 키워드를 발견하게 된다. 관련 개념을 잘 알고 있지 않아 이번 글에서는 yield 키워드의 개념 및 역할 등에 대해 정리해보려고 한다.  제너레이터 (generator)yield 키워드에 대해서 알기 전에 제너레이터(generator)라는 개념을 먼저 짚을 필요가 있다.제너레이터는 필요한 데이터를 미리 만들어놓는 것이 아니라 필요할 때마다 하나씩 만들어내는 객체를 말한다.호출할 때마다 값을 반환하기 때문에 처리에 필요한 시간이 길수록 한 번에 데이터를 반환하는 return보다 성능 측면에 이점을 가질 수 있다. 또한 return문은 모든 결괏값을 메모리에 올려야 하지만 제너레이터는 결괏값을 하나씩 메모리에 올려놓는다는 차이를 가진다.이러한 특징으로 ..

개요다음과 같은 JSON 문자열을 JSON 객체로 변환하려고 하던 중 아래와 같은 에러가 발생했다. import jsonpayload = """{ 'http://example.org/about': { 'http://purl.org/dc/terms/title': [ {'type': 'literal', 'value': "Anna's Homepage"} ] }}"""print(json.loads(payload))원인을 알아보고 해결 방법을 적어둔다.   원인문자열이 JSON 형식에 맞지 않아 파싱 에러가 발생한 것이다. https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc7159#section-7에 의하면 JSON에서는 문자열이 큰 따옴표로 시작..