인공지능 개발자 수다

1. Get1.1. 개념 설명GET 요청은 주로 서버에서 데이터를 가져오기 위해 사용됩니다.url에 파라미터를 적어 요청합니다.장점간편하다단순한 데이터 조회에 적합RESTful 방식에 적합단점보안 문제 취약데이터 크기 제한데이터 수정 불가캐싱문제: 자주 수정되는 데이터를 조회할 때에는 과거 데이터가 조회될 수 있음1.2. 기본적인 GET 요청FastAPI에서 GET 요청을 처리하려면 @app.get() 데코레이터를 사용합니다.from fastapi import FastAPIapp = FastAPI()@app.get("/")def read_root(): return {"message": "Hello, World!"}위의 코드에서 '/' 경로에 GET 요청을 보내면 {"message": "Hello, ..

1. 설치pip 설치pip install fastapi uvicorn poetry 설치poetry add fastapi unicorn 2. 주요 구성요소2.1. 애플리케이션 인스턴스가장 핵심이 되는 FastAPI 인스턴스 이다.인스턴스는 모든 라우팅, 미들웨어, 이벤트 핸들러 등을 관리한다.from fastapi import FastAPIapp = FastAPI() 애플리케이션 실행if __name__ == '__main__': import uvicorn uvicorn.run(app, host='localhost', port=8000)2.2. 라우팅 및 경로 작업@app.get(), @app.post() 를 사용한다.경로를 지정해주고, 요청을 처리할 함수를 만들어 준다.@app.get("/")..

FastAPI는 2024년 현재 인공지능 분야에서 널리 사용되는 백엔드 프레임워크입니다. 최근에는 많은 서비스들이 마이크로 서비스 방식으로 서버를 구축하는 경향이 있는데, 특히 인공지능 분야에서는 파이썬을 사용하여 개발하는 경우가 많습니다. 이러한 맥락에서, 인공지능 서버를 별도로 구축하여 서비스에 통합하는 데 적합한 백엔드 프레임워크로서 FastAPI의 사용이 증가하고 있습니다. 1. 특징 및 장점 빠른 성능 Starlette (비동기 Python 웹 프레임워크): 비동기 프로그램이란, 특정 작업의 완료를 기다리지 않고 다른 작업을 동시에 수행할 수 있는 프로그래밍 방식 Pydantic: 효율적인 데이터 검증과 타입 변환, 고급 문자열 포매팅, 변수 어노테이션, 데이터 클래스 등을 효율적으로 사용 쉬운..