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FastAPI 무작정 따라 코드 작성 해보기는 끝났다.일단 플라스크랑 FastAPI유사한점 도 있고 다른점도 있었지만 그래도 플라스크 한후 FastAPI 공부 해서 인지 몰라도 조금은 이해가 빨리 되었고 코드도 어렵지 않게 아~ 살짝은 이해하며서 따라 해 볼수 있었다.  그동안 내일 배움 카드 KDT 신청하면서 파이썬 제공 받은 강의 영상만으로 개인 프로젝트 만들어보려고 생각이며 일단 완벽한 구현 보다는 주말에만 만들어 볼수 있는 시간으로 목표 설정파이썬 이라는 키워드 고정으로 한다.파이썬이라는 단어로 네이버, 유튜브, 카카오 제공되는 검색 API 최대한 활용해 수집된 데이터를 가져온다.데이터베이스를 이용하기보다 어떤 특별한 구분으로 활용해 json 으로 파일로 저장한다.매일 수집 할 수 있도록 타이머도..

Flask와 FastAPI에서 SQLAlchemy를 사용하여 데이터베이스 작업을 수행하는 방법을 비교해 보겠습니다. 두 프레임워크의 사용법은 비슷하지만, 일부 차이점이 있습니다. 각 프레임워크에서의 예시를 통해 쉽게 이해할 수 있도록 정리해보겠습니다.1. 모델 클래스 상속Flask : Flask에서는 SQLAlchemy 객체의 Model 클래스를 상속받아 모델 클래스를 정의합니다.from flask import Flaskfrom flask_sqlalchemy import SQLAlchemyapp = Flask(__name__)app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+pymysql://user:password@localhost/dbname'db = SQLAlche..

데이터 접근 방식 Flask: request 객체를 통해 클라이언트의 요청 데이터에 접근합니다. 예를 들어, 쿼리 매개변수, 폼 데이터, JSON 바디 등을 추출할 수 있습니다.FastAPI: Query, Path, Body 등의 함수를 사용하여 요청 데이터를 추출합니다. 각 함수는 해당하는 매개변수에서 데이터를 가져옵니다. 응답 생성Flask: 주로 return문을 사용하여 응답을 생성합니다. 커스텀 응답이 필요하면 Response 클래스를 사용할 수 있습니다.FastAPI: JSONResponse, HTMLResponse, PlainTextResponse 등 다양한 응답 클래스를 제공하여 응답 형식을 세밀하게 제어할 수 있습니다. 문서화 Flask: Swagger UI나 ReDoc 같은 도구를 따로 ..

타입 힌팅(Type Hinting)은 코드의 가독성과 유지보수성을 높이고, 오류를 줄이는 데 도움을 주는 방법입니다. Python에서의 타입 힌팅은 변수나 함수의 매개변수 및 반환값의 타입을 명시하여 코드의 의도를 명확히 나타내는 것을 의미합니다. Flask와 FastAPI는 타입 힌팅을 각각 다르게 사용합니다. Flask의 타입 힌팅Flask에서는 주로 URL 경로에 타입 힌팅을 적용합니다. 경로 변수의 타입을 지정하여 올바른 타입의 값이 전달되지 않을 경우 404 에러를 반환합니다.from flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route('/add//')def add(num1, num2): return str(num1 + num2)if __name__ =..

개발자로서 학습 프레임을 가지면, 빠르게 변화하는 기술 환경에 더 잘 적응하고 지속적으로 성장할 수 있습니다. 당장의 성과보다는 배움의 과정을 즐기며, 모든 경험을 통해 더 나은 개발자로 성장하는 것이 중요합니다. 프레임의 개념 : 상황을 바라보는 관점이나 해석 방식 두 가지 주요 프레임: 실행 프레임목표: 빠른 성과와 결과 달성특징: 현재 업무에서 좋은 성과 내기에 집중, 인정받기와 승진에 관심, 실패를 학습 기회로 보지 않음학습 프레임목표: 지속적인 학습과 성장특징: 모든 상황을 배움의 기회로 봄, 성장과 개선에 초점, 실패도 학습 경험으로 여김개발자에게 적용하기실행 프레임 예:아직 1년차라 코드 리뷰할 자격이 없어요.이 기술 스택만 빨리 익혀서 프로젝트 끝내야겠어.학습 프레임 예:선배님들의 코드를 ..

오늘의 학습 내용 APIRouter 다양한 사용법과 미들웨어 설정APIRouter 사용법FastAPI의 APIRouter는 여러 라우트들을 모아서 하나의 라우터 객체로 관리할 수 있게 해준다.라우터를 통해 모듈화된 구조를 유지하고, 코드의 재사용성을 높일 수 있다.@router.get("/path") 와 같이 각 경로에 대해 라우트 설정을 할 수 있다.미들웨어 설정미들웨어는 요청과 응답을 가로채어 처리할 수 있는 기능이다.FastAPI에서 미들웨어는 add_middleware 메소드를 사용하여 추가할 수 있다.예시: app.add_middleware(SomeMiddleware, arg1=val1, arg2=val2)미들웨어를 사용하여 인증, 로깅, 성능 모니터링 등을 처리할 수 있다.APIRouter와 ..

이 책은 연간 회고를 통해 자신의 성장을 평가하고 미래 발전을 계획하는 방법에 대한 깊이 있는 통찰을 제공합니다. 저자는 매년 말 자신을 돌아보며 한 해 동안의 성과와 배운 교훈을 정리하고, 이를 토대로 앞으로의 계획을 세웁니다. 이 과정에서 '자기 계발'이 핵심 개념으로 강조되며, 이는 개인의 성장과 밀접하게 연결됩니다.자기 계발의 중요성 저자는 자기 계발을 복리에 비유하며, 현재의 투자가 미래를 만든다고 설명합니다. 이러한 노력은 1-2년 후에 결실을 맺으며, 꾸준한 자기 계발이 결국 성공으로 이어진다고 강조합니다. 현재의 좋은 성과는 과거의 노력 덕분이며, 자기계발 부족은 미래의 어려움으로 이어질 수 있다고 조언합니다.균형성과표(BSC)와 자기계발 경영학의 균형성과표 개념을 인용하여, 재무적 성과 ..

오늘은 FastAPI에서 Pydantic 모델을 이용해 요청 데이터를 검증하고 스키마를 정의하는 방법과 응답 모델과 응답 클래스를 활용하는 방법을 배웠습니다. Pydantic을 이용하면 데이터 검증과 변환을 간편하게 할 수 있으며, 코드의 가독성도 높일 수 있다는 점을 발견했습니다. 또한, 응답 모델을 사용하면 API의 응답 구조를 명확히 정의할 수 있어 클라이언트와의 통신이 더욱 명확해진다는 장점을 확인했습니다. 오늘의 학습 내용FastAPI에서 Pydantic 모델을 사용하여 요청 데이터를 검증하고 스키마를 정의하는 방법 학습FastAPI에서 응답 모델(Response Model)과 응답 클래스를 사용하는 방법 학습학습한 내용에서의 발견Pydantic을 사용하면 데이터 검증과 변환이 매우 간편해지고 ..

오늘은 FastAPI를 사용하여 웹 API를 구축하는 기본 개념과 실습을 진행했습니다.FastAPI의 라우팅, 타입 힌트, HTTP 메서드에 대해 학습하고 이를 실제 코드에 적용해보았습니다.학습 중 FastAPI의 자동 문서화 기능과 타입 힌트를 통한 데이터 검증의 유용성을 발견했습니다. 그러나 curl 명령어를 사용하여 POST나 PUT 요청을 보낼 때 JSON 데이터 형식에 맞지 않는 문제로 인해 어려움을 겪었습니다.이를 해결하기 위해 Content-Type: application/json 헤더를 추가하고 데이터 형식을 정확히 맞추는 연습을 통해 문제를 해결했습니다. 내일은 FastAPI의 심화 주제로 데이터베이스 연동과 사용자 인증 및 권한 관리에 대해 학습할 예정입니다.이 과정을 통해 더 복잡한 ..

이 글은 미니 프로젝트 하면서 최종 프로젝트를 대입해본 추측성글과 제 생각을 작성해보았습니다. 일단 미션 내용은?= [팀]과 [자신]에 대한 설명 및 MBTI = 객관적으로 살펴본 자신의 장점= 자신의 스타일 협업 스타일 소개= 우리 팀만의 특징과 추구하는 궁극적인 목표= 우리 팀의 약속= 팀원들의 블로그 주소 이걸 4일 만에 프로젝트를  해야 한다. 1일에는 강의를 듣고2일에는 기획을 해야 하고3일에는 개발해야 하고4일에는 발표를 해야 한다. 우리의 전략은 그냥 검색, 복사, 붙여 넣기 신공으로 커스텀하여 미션에 맞게 작업하며 깃도 전략적으로 충돌 나지 않게 잘 관리 한덕에 시간을 아낄 수가 있었고 팀의 문제점은 없으며 팀워크가 매우 잘 맞아서 다행으로 생각한다. 만약 이대로만 팀워크, 팀쉽 좋다면 최..