FastAPI 프레임워크, 고성능, 간편한 학습, 빠른 코드 작성, 준비된 프로덕션
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**문서**: https://fastapi.tiangolo.com
**소스 코드**: https://github.com/tiangolo/fastapi
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FastAPI는 현대적이고, 빠르며(고성능), 파이썬 표준 타입 힌트에 기초한 Python3.8+의 API를 빌드하기 위한 웹 프레임워크입니다.
주요 특징으로:
* **빠름**: (Starlette과 Pydantic 덕분에) **NodeJS** 및 **Go**와 대등할 정도로 매우 높은 성능. [사용 가능한 가장 빠른 파이썬 프레임워크 중 하나](#performance).
* **빠른 코드 작성**: 약 200%에서 300%까지 기능 개발 속도 증가. *
* **적은 버그**: 사람(개발자)에 의한 에러 약 40% 감소. *
* **직관적**: 훌륭한 편집기 지원. 모든 곳에서 자동완성. 적은 디버깅 시간.
* **쉬움**: 쉽게 사용하고 배우도록 설계. 적은 문서 읽기 시간.
* **짧음**: 코드 중복 최소화. 각 매개변수 선언의 여러 기능. 적은 버그.
* **견고함**: 준비된 프로덕션 용 코드를 얻으십시오. 자동 대화형 문서와 함께.
* **표준 기반**: API에 대한 (완전히 호환되는) 개방형 표준 기반: OpenAPI (이전에 Swagger로 알려졌던) 및 JSON 스키마.
* 내부 개발팀의 프로덕션 애플리케이션을 빌드한 테스트에 근거한 측정
## 골드 스폰서
{% if sponsors %}
{% for sponsor in sponsors.gold -%}
{% endfor -%}
{%- for sponsor in sponsors.silver -%}
{% endfor %}
{% endif %}
다른 스폰서
## 의견들
"_[...] 저는 요즘 **FastAPI**를 많이 사용하고 있습니다. [...] 사실 우리 팀의 **마이크로소프트 ML 서비스** 전부를 바꿀 계획입니다. 그중 일부는 핵심 **Windows**와 몇몇의 **Office** 제품들이 통합되고 있습니다._"
Kabir Khan -
마이크로소프트 (ref)Piero Molino, Yaroslav Dudin 그리고 Sai Sumanth Miryala -
우버 (ref)Kevin Glisson, Marc Vilanova, Forest Monsen -
넷플릭스 (ref)
웹 API 대신 터미널에서 사용할 CLI 앱을 만들고 있다면, **Typer**를 확인해 보십시오.
**Typer**는 FastAPI의 동생입니다. 그리고 **FastAPI의 CLI**가 되기 위해 생겼습니다. ⌨️ 🚀
## 요구사항
Python 3.8+
FastAPI는 거인들의 어깨 위에 서 있습니다:
* 웹 부분을 위한 Starlette.
* 데이터 부분을 위한 Pydantic.
## 설치
```console
$ pip install fastapi
---> 100%
```
프로덕션을 위해 Uvicorn 또는 Hypercorn과 같은 ASGI 서버도 필요할 겁니다.
```console
$ pip install "uvicorn[standard]"
---> 100%
```
## 예제
### 만들기
* `main.py` 파일을 만드십시오:
```Python
from typing import Union
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
def read_root():
return {"Hello": "World"}
@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
return {"item_id": item_id, "q": q}
```
또는 async def 사용하기...
여러분의 코드가 `async` / `await`을 사용한다면, `async def`를 사용하십시오.
```Python hl_lines="9 14"
from typing import Union
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
async def read_root():
return {"Hello": "World"}
@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
return {"item_id": item_id, "q": q}
```
**Note**:
잘 모르겠다면, 문서에서 `async`와 `await`에 관한 _"급하세요?"_ 섹션을 확인해 보십시오.
### 실행하기
서버를 실행하십시오:
```console
$ uvicorn main:app --reload
INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
INFO: Started reloader process [28720]
INFO: Started server process [28722]
INFO: Waiting for application startup.
INFO: Application startup complete.
```
uvicorn main:app --reload 명령에 관하여...
명령 `uvicorn main:app`은 다음을 나타냅니다:
* `main`: `main.py` 파일 (파이썬 "모듈").
* `app`: the object created inside of `main.py` with the line `app = FastAPI()`.
* `--reload`: 코드가 변경된 후 서버 재시작하기. 개발환경에서만 사용하십시오.
### 확인하기
브라우저로 http://127.0.0.1:8000/items/5?q=somequery를 열어보십시오.
아래의 JSON 응답을 볼 수 있습니다:
```JSON
{"item_id": 5, "q": "somequery"}
```
여러분은 벌써 API를 만들었습니다:
* _경로_ `/` 및 `/items/{item_id}`에서 HTTP 요청 받기.
* 두 _경로_ 모두 `GET` 연산(HTTP _메소드_ 로 알려진)을 받습니다.
* _경로_ `/items/{item_id}`는 _경로 매개변수_ `int`형 이어야 하는 `item_id`를 가지고 있습니다.
* _경로_ `/items/{item_id}`는 선택적인 `str`형 이어야 하는 _경로 매개변수_ `q`를 가지고 있습니다.
### 대화형 API 문서
이제 http://127.0.0.1:8000/docs로 가보십시오.
자동 대화형 API 문서를 볼 수 있습니다 (Swagger UI 제공):
### 대안 API 문서
그리고 이제 http://127.0.0.1:8000/redoc로 가봅시다.
다른 자동 문서를 볼 수 있습니다(ReDoc 제공):
## 예제 심화
이제 `PUT` 요청에 있는 본문(Body)을 받기 위해 `main.py`를 수정해봅시다.
Pydantic을 이용해 파이썬 표준 타입으로 본문을 선언합니다.
```Python hl_lines="4 9 10 11 12 25 26 27"
from typing import Union
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
class Item(BaseModel):
name: str
price: float
is_offer: Union[bool, None] = None
@app.get("/")
def read_root():
return {"Hello": "World"}
@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
return {"item_id": item_id, "q": q}
@app.put("/items/{item_id}")
def update_item(item_id: int, item: Item):
return {"item_name": item.name, "item_id": item_id}
```
서버가 자동으로 리로딩 할 수 있어야 합니다 (위에서 `uvicorn` 명령에 `--reload`을 추가 했기 때문입니다).
### 대화형 API 문서 업그레이드
이제 http://127.0.0.1:8000/docs로 이동합니다.
* 대화형 API 문서가 새 본문과 함께 자동으로 업데이트 합니다:
* "Try it out" 버튼을 클릭하면, 매개변수를 채울 수 있게 해주고 직접 API와 상호작용 할 수 있습니다:
* 그러고 나서 "Execute" 버튼을 누르면, 사용자 인터페이스는 API와 통신하고 매개변수를 전송하며 그 결과를 가져와서 화면에 표시합니다:
### 대안 API 문서 업그레이드
그리고 이제, http://127.0.0.1:8000/redoc로 이동합니다.
* 대안 문서 역시 새 쿼리 매개변수와 본문을 반영합니다:
### 요약
요약하면, 여러분은 매개변수의 타입, 본문 등을 함수 매개변수로서 **한번에** 선언했습니다.
여러분은 현대 표준 파이썬 타입으로 이를 행했습니다.
새로운 문법, 특정 라이브러리의 메소드나 클래스 등을 배울 필요가 없습니다.
그저 표준 **Python 3.8+** 입니다.
예를 들어, `int`에 대해선:
```Python
item_id: int
```
또는 좀 더 복잡한 `Item` 모델에 대해선:
```Python
item: Item
```
...그리고 단 하나의 선언으로 여러분이 얻는 것은:
* 다음을 포함한 편집기 지원:
* 자동완성.
* 타입 검사.
* 데이터 검증:
* 데이터가 유효하지 않을 때 자동으로 생성하는 명확한 에러.
* 중첩된 JSON 객체에 대한 유효성 검사.
* 입력 데이터 변환: 네트워크에서 파이썬 데이터 및 타입으로 전송. 읽을 수 있는 것들:
* JSON.
* 경로 매개변수.
* 쿼리 매개변수.
* 쿠키.
* 헤더.
* 폼(Forms).
* 파일.
* 출력 데이터 변환: 파이썬 데이터 및 타입을 네트워크 데이터로 전환(JSON 형식으로):
* 파이썬 타입 변환 (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list`, 등).
* `datetime` 객체.
* `UUID` 객체.
* 데이터베이스 모델.
* ...더 많은 것들.
* 대안가능한 사용자 인터페이스를 2개 포함한 자동 대화형 API 문서:
* Swagger UI.
* ReDoc.
---
이전 코드 예제로 돌아가서, **FastAPI**는 다음처럼 처리합니다:
* `GET` 및 `PUT` 요청에 `item_id`가 경로에 있는지 검증.
* `GET` 및 `PUT` 요청에 `item_id`가 `int` 타입인지 검증.
* 그렇지 않다면 클라이언트는 유용하고 명확한 에러를 볼 수 있습니다.
* `GET` 요청에 `q`라는 선택적인 쿼리 매개변수가 검사(`http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery`처럼).
* `q` 매개변수는 `= None`으로 선언되었기 때문에 선택사항입니다.
* `None`이 없다면 필수사항입니다(`PUT`의 경우와 마찬가지로).
* `/items/{item_id}`으로의 `PUT` 요청은 본문을 JSON으로 읽음:
* `name`을 필수 속성으로 갖고 `str` 형인지 검사.
* `price`을 필수 속성으로 갖고 `float` 형인지 검사.
* 만약 주어진다면, `is_offer`를 선택 속성으로 갖고 `bool` 형인지 검사.
* 이 모든 것은 깊이 중첩된 JSON 객체에도 적용됩니다.
* JSON을 변환하거나 JSON으로 변환하는 것을 자동화.
* 다음에서 사용할 수 있는 모든 것을 OpenAPI로 문서화:
* 대화형 문서 시스템.
* 여러 언어들에 대한 자동 클라이언트 코드 생성 시스템.
* 2개의 대화형 문서 웹 인터페이스를 직접 제공.
---
우리는 그저 수박 겉핡기만 했을 뿐인데 여러분은 벌써 어떻게 작동하는지 알고 있습니다.
다음 줄을 바꿔보십시오:
```Python
return {"item_name": item.name, "item_id": item_id}
```
...에서:
```Python
... "item_name": item.name ...
```
...으로:
```Python
... "item_price": item.price ...
```
...그러고 나서 여러분의 편집기가 속성과 타입을 알고 자동 완성하는지 보십시오:
더 많은 기능을 포함한 보다 완전한 예제의 경우, 튜토리얼 - 사용자 가이드를 보십시오.
**스포일러 주의**: 튜토리얼 - 사용자 가이드는:
* 서로 다른 장소에서 **매개변수** 선언: **헤더**, **쿠키**, **폼 필드** 그리고 **파일**.
* `maximum_length` 또는 `regex`처럼 **유효성 제약**하는 방법.
* 강력하고 사용하기 쉬운 **의존성 주입** 시스템.
* **OAuth2** 지원을 포함한 **JWT tokens** 및 **HTTP Basic**을 갖는 보안과 인증.
* (Pydantic 덕분에) **깊은 중첩 JSON 모델**을 선언하는데 더 진보한 (하지만 마찬가지로 쉬운) 기술.
* (Starlette 덕분에) 많은 추가 기능:
* **웹 소켓**
* **GraphQL**
* HTTPX 및 `pytest`에 기반한 극히 쉬운 테스트
* **CORS**
* **쿠키 세션**
* ...기타 등등.
## 성능
독립된 TechEmpower 벤치마크에서 Uvicorn에서 작동하는 FastAPI 어플리케이션이 사용 가능한 가장 빠른 프레임워크 중 하나로 Starlette와 Uvicorn(FastAPI에서 내부적으로 사용)에만 밑돌고 있습니다. (*)
자세한 내용은 벤치마크 섹션을 보십시오.
## 선택가능한 의존성
Pydantic이 사용하는:
* email_validator - 이메일 유효성 검사.
Starlette이 사용하는:
* HTTPX - `TestClient`를 사용하려면 필요.
* jinja2 - 기본 템플릿 설정을 사용하려면 필요.
* python-multipart - `request.form()`과 함께 "parsing"의 지원을 원하면 필요.
* itsdangerous - `SessionMiddleware` 지원을 위해 필요.
* pyyaml - Starlette의 `SchemaGenerator` 지원을 위해 필요 (FastAPI와 쓸때는 필요 없을 것입니다).
* graphene - `GraphQLApp` 지원을 위해 필요.
* ujson - `UJSONResponse`를 사용하려면 필요.
FastAPI / Starlette이 사용하는:
* uvicorn - 애플리케이션을 로드하고 제공하는 서버.
* orjson - `ORJSONResponse`을 사용하려면 필요.
`pip install fastapi[all]`를 통해 이 모두를 설치 할 수 있습니다.
## 라이센스
이 프로젝트는 MIT 라이센스 조약에 따라 라이센스가 부여됩니다.