FastAPI Pydantic을 활용한 요청 데이터 검증 및 응답 모델 정의 학습 요약

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 내용

• FastAPI에서 Pydantic 모델을 사용하여 요청 데이터를 검증하고 스키마를 정의하는 방법 학습
• FastAPI에서 응답 모델(Response Model)과 응답 클래스를 사용하는 방법 학습

학습한 내용에서의 발견

• Pydantic을 사용하면 데이터 검증과 변환이 매우 간편해지고 코드의 가독성이 높아진다.
• 응답 모델을 사용하여 API의 응답 구조를 명확히 정의할 수 있고, 이를 통해 클라이언트와의 통신이 더 명확해진다.

어려웠던 점

• Pydantic 모델에서의 필드 기본값 설정과 선택적 필드 처리
• FastAPI에서 여러 개의 응답 클래스를 사용하여 다양한 응답 구조를 정의하는 방법

해결 방법

• Pydantic의 Optional 타입과 Field 함수를 활용하여 선택적 필드를 처리하고 기본값을 설정하는 방법을 학습함
• FastAPI의 Response 클래스를 확장하여 커스텀 응답 클래스를 정의하고, 이를 엔드포인트에서 사용하는 방법을 예제를 통해 익힘

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