인공지능 개발자 수다

Pyenv로 Python 설치하고 가상환경 만들기

1. Pyenv 설치1.1. 윈도우 (Window)Git에서 Pyenv를 설치하는 명령어를 받을 수 있다. (링크)Power shell 에서 명령어를 입력한다.Invoke-WebRequest -UseBasicParsing -Uri "https://raw.githubusercontent.com/pyenv-win/pyenv-win/master/pyenv-win/install-pyenv-win.ps1" -OutFile "./install-pyenv-win.ps1"; &"./install-pyenv-win.ps1"  1.2. Mac os pyenv 설치 명령어brew install pyenv 2. pyenv 버전 관리pyenv 버전확인pyenv --versionpyenv 업데이트 (Mac OS)brew upgr..

1. 미들웨어(Middleware) 란 무엇인가개념클라이언트와 서버 사이에서 데이터 요청(Request) 및 응답(Response)을 처리하는 중간 계층case1 : 요청이 애플리케이션의 특정 라우터에 도달하기 전에 작업을 수행case2 : 응답이 클라이언트에 반환되기 전에 조작하는 데 사용주요 역할요청(Request) 처리 전 작업요청의 유효성을 검사하거나 수정인증(Authentication) 및 권한 확인(Authorization)로그 기록(Log)을 남기거나 성능 모니터링응답(Response) 처리 후 작업데이터 압축(Gzip 등)응답 헤더 추가에러나 예외(Exception)를 클라이언트에 적절히 전달보안(Security)CORS(Cross-Origin Resource Sharing) 정책 관리CS..

1. 개요FastAPI에서 예외를 처리하는 대표적인 방법은 아래와 같다.HTTPException 사용Custom Exception 만들기예외처리 핸들러 등록하기2.   HTTPException 사용FastAPI에서 기본적으로 제공하는 예외 클래스간단히 사용할 때 사용.from fastapi import FastAPI, HTTPExceptionapp = FastAPI()@app.get("/items/{item_id}")async def read_item(item_id: int): if item_id  3.  Custom 예외3.1. 왜 사용하는가?예외를 좀더 쉽게 추적하고 디버깅 하기위해코드의 가독성, 유지보수를 위해상태 코드와 메시지로만 예외를 구분하면 코드가 길어지고 복잡복잡한 시스템을 만들 때 ..

1. API의 OutputAPI의 Output에는 어떠한 내용이 담겨있을까?데이터의 결과와 상태에 대한 데이터가 담겨 있다.구체적으로는 아래와 같다.Pydantic (Response Model)FastAPI는 Pydantic 모델을 사용하여 응답 데이터 구조를 정의클라이언트가 받을 데이터의 형태를 명확히 규정하고, 필요에 따라 필드 제한(예: 특정 필드만 출력)Json 데이터FastAPI는 기본적으로 JSON 포맷으로 응답을 반환한다.HTTP 상태 코드응답 상태 코드는 요청이 성공했는지, 실패했는지, 그리고 실패 이유가 무엇인지 클라이언트에 알려줌결론적으로 Json 형태로 만들거나, Pydantic 형태로 만들고데이터와 상태코드를 담아 보내면 된다. 2. 상태 코드2.1. 상태 코드 종류1xx: Info..

지금까지는, API를 만들 때 그때그때 필요한 값을 Input으로 만들었다.앞으로는 상황에 맞는 값들을 사용해 보자.1. Path parameter1.1.설명경로(Path)에 파라미터 지정하는 방법Path Parameters는 클라이언트가 서버로 데이터를 전달하는 방법 중 하나일반적으로 str, int 를 처리한다.리소스 식별에 적합, (특정 리소스(데이터)를 고유하게 식별해야 하는 경우)get, delete 에서 주로 사용1.2. 기본 사용법URL에서 중괄호 {} 안에 정의함수의 파라미터에 input값, 타입힌트 정의주의사항{} 안의 변수명과 함수 매개변수명이 일치기본값을 설정할 수 없음@app.get("/users/{user_id}")async def read_user(user_id: int): ..

1. SQLAlchemy1.1.SQLAlchemy란?SQLAlchemy는 Python의 ORM(객체 관계 매핑) 라이브러리로, 데이터베이스와 Python 객체 간의 변환을 쉽게 할 수 있게 도와줍니다. ORM(객체 관계 매핑, Object-Relational Mapping)은 프로그래밍 언어의 객체지향적 패러다임과 관계형 데이터베이스의 테이블 간의 데이터를 변환하는 기술입니다. 쉽게 말해, ORM은 데이터베이스의 테이블과 프로그래밍 언어에서 사용하는 객체를 매핑하여 데이터베이스 작업을 코드 내에서 객체를 다루는 것처럼 편리하게 수행할 수 있도록 해줍니다. 1.2. 데이터베이스별 비교이번 글에서는 Postgresql을 기준으로 글을 작성하겠습니다. SQLAlchemy를 사용할 때, 사용하는 데이터베이스가 ..

1. 설명1.1. GunicornWSGI(Web Server Gateway Interface) 서버 HTTP 요청(클라이언트의 요청)을 애플리케이션(FastAPI)에 전달하고, 애플리케이션의 응답을 클라이언트로 다시 전송하는 역할을 합니다.동기 프레임워크를 실행할 때 주로 사용. 비동기 I/O를 지원하지 않기 때문에, FastAPI와 같은 ASGI 프레임워크를 직접 실행할 수는 없다FastAPI와 같이 비동기 지원이 필요한 경우 Uvicorn을 Gunicorn의 워커로 사용하는 방식으로 함께 사용하여, 다중 프로세스의 이점을 살리면서 비동기 처리 성능을 향상시킵니다.1.2. UvicornASGI(Asynchronous Server Gateway Interface) 서버비동기 프레임워크에 최적화FastAP..

1. Pydantic1.1. Pydantic 이란?Pydantic은 파이썬 데이터 클래스와 유사한 구조로 데이터 모델을 정의하고, 이를 통해 데이터 검증과 변환을 수행하는 라이브러리입니다. 특히, 데이터의 유효성을 보장하고 자동으로 타입을 변환해주는 기능을 제공함으로써, 신뢰성 있는 애플리케이션 개발에 도움을 줍니다. Pydantic 사용의 장점• 코드의 간결성: 데이터 검증, 변환 로직을 수동으로 작성할 필요 없이, Pydantic 모델을 정의함으로써 자동으로 처리할 수 있어 코드가 간결해집니다. • 안정성: FastAPI와 같은 웹 프레임워크에서는 외부에서 들어오는 데이터가 많기 때문에, 신뢰할 수 있는 데이터 검증이 필수적입니다. Pydantic은 이러한 역할을 수행함으로써 애플리케이션의 안정성을 ..

1. 개요먼저 FastAPI에서 HTML을 사용한다는 것은,HTML에서 보여주는 내용을 동적으로 보여준다는 것이다.즉, FastAPI에서 Return한 변수를HTML에서 보여주겠다는 것이다.2. 설치먼저 jinja2를 설치해 주자# pip 설치 방법pip install jinja2# poetry 설치 방법poetry add jinja2  3. 기본적인 HTML 다루는 방법만약 프론트엔드 서버와 FastAPI가 통신한다면, 클라이언(유저)가 프론트엔드에 Request를 날리면 프론트엔드 서버에서 Json 등의 데이터를 FastAPI에 요청하는 형식으로 진행되겠지만, HTML만 이용할 때에는 클라이언트가 FastAPI에게 request를 요청하면 HTML을 반환하는 형식으로 코드를 작성하게 된다.'FastA..

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("/")..