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https://github.com/fastapi/fastapi.git
synced 2026-07-08 14:06:33 -04:00
🌐 Update translations for ko (update-outdated) (#15890)
Co-authored-by: github-actions[bot] <github-actions[bot]@users.noreply.github.com> Co-authored-by: Yurii Motov <yurii.motov.monte@gmail.com>
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Sebastián Ramírez
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parent
6c0df1738d
commit
3b7cb60067
@@ -7,11 +7,11 @@
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사용 방법은 다음과 같습니다:
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* 언어별 프롬프트 `docs/{language code}/llm-prompt.md`를 준비합니다.
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* 이 문서를 원하는 대상 언어로 새로 번역합니다(예: `translate.py`의 `translate-page` 명령). 그러면 `docs/{language code}/docs/_llm-test.md` 아래에 번역이 생성됩니다.
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* 이 문서를 원하는 대상 언어로 새로 번역합니다(예: `translate.py`의 `translate-page` 명령어). 그러면 `docs/{language code}/docs/_llm-test.md` 아래에 번역이 생성됩니다.
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* 번역에서 문제가 없는지 확인합니다.
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* 필요하다면 언어별 프롬프트, 일반 프롬프트, 또는 영어 문서를 개선합니다.
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* 그런 다음 번역에서 남아 있는 문제를 수동으로 수정해 좋은 번역이 되게 합니다.
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* 좋은 번역을 둔 상태에서 다시 번역합니다. 이상적인 결과는 LLM이 더 이상 번역에 변경을 만들지 않는 것입니다. 이는 일반 프롬프트와 언어별 프롬프트가 가능한 한 최선이라는 뜻입니다(때때로 몇 가지 seemingly random 변경을 할 수 있는데, 그 이유는 [LLM은 결정론적 알고리즘이 아니기 때문](https://doublespeak.chat/#/handbook#deterministic-output)입니다).
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* 좋은 번역을 둔 상태에서 다시 번역합니다. 이상적인 결과는 LLM이 더 이상 번역에 변경을 만들지 않는 것입니다. 이는 일반 프롬프트와 언어별 프롬프트가 가능한 한 최선이라는 뜻입니다(때때로 몇 가지 겉보기에 무작위인 변경을 할 수 있는데, 그 이유는 [LLM은 결정론적 알고리즘이 아니기 때문](https://doublespeak.chat/#/handbook#deterministic-output)입니다).
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테스트:
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@@ -150,7 +150,7 @@ works(foo="bar") # 이건 동작합니다 🎉
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탭과 `Info`/`Note`/`Warning`/등의 블록은 제목 번역을 수직 막대(`|`) 뒤에 추가해야 합니다.
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`scripts/translate.py`의 일반 프롬프트에서 `### Special blocks`와 `### Tab blocks` 석션을 참고하세요.
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`scripts/translate.py`의 일반 프롬프트에서 `### Special blocks`와 `### Tab blocks` 섹션을 참고하세요.
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@@ -240,7 +240,7 @@ works(foo="bar") # 이건 동작합니다 🎉
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`scripts/translate.py`의 일반 프롬프트에서 `### Headings` 섹션을 참고하세요.
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언어별 지침은 예를 들어 `docs/de/llm-prompt.md`의 `### Headings` 석션을 참고하세요.
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언어별 지침은 예를 들어 `docs/de/llm-prompt.md`의 `### Headings` 섹션을 참고하세요.
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@@ -289,7 +289,7 @@ works(foo="bar") # 이건 동작합니다 🎉
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* 애플리케이션을 서빙하다
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* 페이지를 서빙하다
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* 앱
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* 애플리케이션
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* 애플리케이션
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* 요청
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@@ -490,6 +490,6 @@ works(foo="bar") # 이건 동작합니다 🎉
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이것은 문서에서 보이는 (대부분) 기술 용어의 불완전하고 비규범적인 목록입니다. 프롬프트 설계자가 어떤 용어에 대해 LLM에 추가적인 도움이 필요한지 파악하는 데 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 좋은 번역을 계속 덜 좋은 번역으로 되돌릴 때, 또는 언어에서 용어의 활용/변화를 처리하는 데 문제가 있을 때 도움이 됩니다.
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예를 들어 `docs/de/llm-prompt.md`의 `### List of English terms and their preferred German translations` 석션을 참고하세요.
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예를 들어 `docs/de/llm-prompt.md`의 `### List of English terms and their preferred German translations` 섹션을 참고하세요.
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@@ -8,7 +8,7 @@
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기본 상태 코드와 별도로 추가 상태 코드를 반환하려면 `JSONResponse`와 같이 `Response`를 직접 반환하고 추가 상태 코드를 직접 설정할 수 있습니다.
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예를 들어 항목을 업데이트할 수 있는 *경로 처리*가 있고 성공 시 200 “OK”의 HTTP 상태 코드를 반환한다고 가정해 보겠습니다.
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예를 들어 항목을 업데이트할 수 있는 *경로 처리*가 있고 성공 시 200 "OK"의 HTTP 상태 코드를 반환한다고 가정해 보겠습니다.
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하지만 새로운 항목을 허용하기를 원할 것입니다. 그리고 항목이 이전에 존재하지 않았다면 이를 생성하고 HTTP 상태 코드 201 "Created"를 반환합니다.
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@@ -79,7 +79,7 @@ checker(q="somequery")
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### `yield`와 `scope`가 있는 의존성 { #dependencies-with-yield-and-scope }
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0.121.0 버전에서 FastAPI는 `Depends(scope="function")` 지원을 추가했습니다.
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0.121.0 버전에서 FastAPI는 `yield`가 있는 의존성을 위한 `Depends(scope="function")` 지원을 추가했습니다.
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`Depends(scope="function")`를 사용하면, `yield` 이후의 종료 코드는 *경로 처리 함수*가 끝난 직후(클라이언트에 응답이 반환되기 전)에 실행됩니다.
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@@ -18,7 +18,7 @@ FastAPI는 **Pydantic** 위에 구축되어 있으며, 지금까지는 Pydantic
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이는 Pydantic 모델을 사용할 때와 같은 방식으로 동작합니다. 그리고 실제로도 내부적으로는 Pydantic을 사용해 같은 방식으로 구현됩니다.
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/// note
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/// note | 참고
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dataclasses는 Pydantic 모델이 할 수 있는 모든 것을 할 수는 없다는 점을 기억하세요.
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@@ -6,15 +6,15 @@
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이 코드는 애플리케이션이 요청을 받기 **시작**하기 전에 실행되고, 요청 처리를 **끝낸 직후**에 실행되기 때문에 전체 애플리케이션의 **수명(lifespan)**을 다룹니다(잠시 후 "lifespan"이라는 단어가 중요해집니다 😉).
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이는 전체 앱에서 사용해야 하는 **자원**을 설정하고, 요청 간에 **공유되는** 자원을 설정하고, 그리고/또는 이후에 **정리**하는 데 매우 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터베이스 연결 풀 또는 공유 머신러닝 모델을 로드하는 경우입니다.
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이는 전체 애플리케이션에서 사용해야 하는 **자원**을 설정하고, 요청 간에 **공유되는** 자원을 설정하고, 그리고/또는 이후에 **정리**하는 데 매우 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터베이스 연결 풀 또는 공유 머신러닝 모델을 로드하는 경우입니다.
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## 사용 사례 { #use-case }
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먼저 **사용 사례** 예시로 시작한 다음, 이를 어떻게 해결할지 살펴보겠습니다.
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요청을 처리하는 데 사용하고 싶은 **머신러닝 모델**이 있다고 상상해 봅시다. 🤖
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요청을 처리하는 데 사용하고 싶은 몇 가지 **머신러닝 모델**이 있다고 상상해 봅시다. 🤖
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동일한 모델이 요청 간에 공유되므로, 요청마다 모델이 하나씩 있거나 사용자마다 하나씩 있는 등의 방식이 아닙니다.
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동일한 모델들이 요청 간에 공유되므로, 요청마다 모델이 하나씩 있거나 사용자마다 하나씩 있는 등의 방식이 아닙니다.
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모델을 로드하는 데 **상당한 시간이 걸린다고 상상해 봅시다**, 왜냐하면 모델이 **디스크에서 많은 데이터를 읽어야** 하기 때문입니다. 그래서 모든 요청마다 이를 수행하고 싶지는 않습니다.
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@@ -24,7 +24,7 @@
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## Lifespan { #lifespan }
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`FastAPI` 앱의 `lifespan` 매개변수와 "컨텍스트 매니저"를 사용하여 *시작*과 *종료* 로직을 정의할 수 있습니다(컨텍스트 매니저가 무엇인지 잠시 후에 보여드리겠습니다).
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`FastAPI` 애플리케이션의 `lifespan` 매개변수와 "컨텍스트 매니저"를 사용하여 *시작*과 *종료* 로직을 정의할 수 있습니다(컨텍스트 매니저가 무엇인지 잠시 후에 보여드리겠습니다).
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예제로 시작한 다음 자세히 살펴보겠습니다.
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@@ -32,7 +32,7 @@
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{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[16,19] *}
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여기서는 `yield` 이전에 (가짜) 모델 함수를 머신러닝 모델이 들어 있는 딕셔너리에 넣어 모델을 로드하는 비용이 큰 *시작* 작업을 시뮬레이션합니다. 이 코드는 애플리케이션이 **요청을 받기 시작하기 전**, *시작* 동안에 실행됩니다.
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여기서는 `yield` 이전에 (가짜) 모델 함수를 머신러닝 모델들이 들어 있는 딕셔너리에 넣어 모델을 로드하는 비용이 큰 *시작* 작업을 시뮬레이션합니다. 이 코드는 애플리케이션이 **요청을 받기 시작하기 전**, *시작* 동안에 실행됩니다.
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그리고 `yield` 직후에는 모델을 언로드합니다. 이 코드는 애플리케이션이 **요청 처리를 마친 후**, *종료* 직전에 실행됩니다. 예를 들어 메모리나 GPU 같은 자원을 해제할 수 있습니다.
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@@ -80,7 +80,7 @@ async with lifespan(app):
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위의 코드 예제에서는 직접 사용하지 않고, FastAPI에 전달하여 FastAPI가 이를 사용하도록 합니다.
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`FastAPI` 앱의 `lifespan` 매개변수는 **비동기 컨텍스트 매니저**를 받으므로, 새 `lifespan` 비동기 컨텍스트 매니저를 전달할 수 있습니다.
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`FastAPI` 애플리케이션의 `lifespan` 매개변수는 **비동기 컨텍스트 매니저**를 받으므로, 새 `lifespan` 비동기 컨텍스트 매니저를 전달할 수 있습니다.
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{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[22] *}
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@@ -88,7 +88,7 @@ async with lifespan(app):
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/// warning | 경고
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*시작*과 *종료*를 처리하는 권장 방법은 위에서 설명한 대로 `FastAPI` 앱의 `lifespan` 매개변수를 사용하는 것입니다. `lifespan` 매개변수를 제공하면 `startup`과 `shutdown` 이벤트 핸들러는 더 이상 호출되지 않습니다. `lifespan`만 쓰거나 이벤트만 쓰거나 둘 중 하나이지, 둘 다는 아닙니다.
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*시작*과 *종료*를 처리하는 권장 방법은 위에서 설명한 대로 `FastAPI` 애플리케이션의 `lifespan` 매개변수를 사용하는 것입니다. `lifespan` 매개변수를 제공하면 `startup`과 `shutdown` 이벤트 핸들러는 더 이상 호출되지 않습니다. `lifespan`만 쓰거나 이벤트만 쓰거나 둘 중 하나이지, 둘 다는 아닙니다.
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이 부분은 아마 건너뛰셔도 됩니다.
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@@ -20,20 +20,6 @@ FastAPI는 **OpenAPI 3.1** 사양을 자동으로 생성하므로, 사용하는
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## FastAPI 스폰서의 SDK 생성기 { #sdk-generators-from-fastapi-sponsors }
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이 섹션에서는 FastAPI를 후원하는 회사들이 제공하는 **벤처 투자 기반** 및 **기업 지원** 솔루션을 소개합니다. 이 제품들은 고품질로 생성된 SDK에 더해 **추가 기능**과 **통합**을 제공합니다.
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✨ [**FastAPI 후원하기**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author) ✨를 통해, 이 회사들은 프레임워크와 그 **생태계**가 건강하고 **지속 가능**하게 유지되도록 돕습니다.
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또한 이들의 후원은 FastAPI **커뮤니티**(여러분)에 대한 강한 헌신을 보여주며, **좋은 서비스**를 제공하는 것뿐 아니라, 견고하고 활발한 프레임워크인 FastAPI를 지원하는 데에도 관심이 있음을 나타냅니다. 🙇
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예를 들어 다음을 사용해 볼 수 있습니다:
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* [Stainless](https://www.stainless.com/?utm_source=fastapi&utm_medium=referral)
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이 중 일부는 오픈 소스이거나 무료 티어를 제공하므로, 비용 부담 없이 사용해 볼 수 있습니다. 다른 상용 SDK 생성기도 있으며 온라인에서 찾을 수 있습니다. 🤓
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## TypeScript SDK 만들기 { #create-a-typescript-sdk }
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간단한 FastAPI 애플리케이션으로 시작해 보겠습니다:
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@@ -4,7 +4,7 @@
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## Base64와 파일 { #base64-vs-files }
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바이너리 데이터 업로드에는 [요청 파일](../tutorial/request-files.md)을, 바이너리 데이터 전송에는 [커스텀 응답 - FileResponse](./custom-response.md#fileresponse--fileresponse-)를 사용할 수 있는지 먼저 고려하세요. JSON으로 인코딩하는 대신 말입니다.
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바이너리 데이터 업로드에는 [요청 파일](../tutorial/request-files.md)을, 바이너리 데이터 전송에는 [커스텀 응답 - FileResponse](./custom-response.md#fileresponse)를 사용할 수 있는지 먼저 고려하세요. JSON으로 인코딩하는 대신 말입니다.
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JSON은 UTF-8로 인코딩된 문자열만 포함할 수 있으므로, 원시 바이트를 그대로 담을 수 없습니다.
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@@ -165,7 +165,7 @@ https://www.external.org/events/invoices/2expen51ve
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### 콜백 라우터 추가하기 { #add-the-callback-router }
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이 시점에서, 위에서 만든 콜백 라우터 안에 *콜백 경로 처리(들)*(즉 *external developer*가 *external API*에 구현해야 하는 것들)을 준비했습니다.
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이 시점에서, 위에서 만든 콜백 라우터 안에 *콜백 경로 처리(들)*(즉 *외부 개발자*가 *external API*에 구현해야 하는 것들)을 준비했습니다.
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이제 *여러분의 API 경로 처리 데코레이터*에서 `callbacks` 파라미터를 사용해, 그 콜백 라우터의 `.routes` 속성을 전달합니다:
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@@ -1,5 +1,6 @@
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# 응답 - 상태 코드 변경 { #response-change-status-code }
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기본 [응답 상태 코드 설정](../tutorial/response-status-code.md)이 가능하다는 걸 이미 알고 계실 겁니다.
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하지만 경우에 따라 기본 설정과 다른 상태 코드를 반환해야 할 때가 있습니다.
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@@ -26,7 +26,7 @@
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{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial001_py310.py hl[10:12] *}
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/// tip
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/// tip | 팁
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`Response` 매개변수를 사용하지 않고 응답을 직접 반환하는 경우, FastAPI는 이를 직접 반환한다는 점에 유의하세요.
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@@ -1,5 +1,6 @@
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# 응답 헤더 { #response-headers }
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## `Response` 매개변수 사용하기 { #use-a-response-parameter }
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여러분은 *경로 처리 함수*에서 `Response` 타입의 매개변수를 선언할 수 있습니다 (쿠키와 같이 사용할 수 있습니다).
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@@ -4,9 +4,9 @@
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이를 통해 OAuth2 표준을 따르는 더 세밀한 권한 시스템을 OpenAPI 애플리케이션(및 API 문서)에 통합할 수 있습니다.
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스코프를 사용하는 OAuth2는 Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X(Twitter) 등 많은 대형 인증 제공자가 사용하는 메커니즘입니다. 이들은 이를 통해 사용자와 애플리케이션에 특정 권한을 제공합니다.
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스코프를 사용하는 OAuth2는 Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter) 등 많은 대형 인증 제공자가 사용하는 메커니즘입니다. 이들은 이를 통해 사용자와 애플리케이션에 특정 권한을 제공합니다.
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Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X(Twitter)로 “로그인”할 때마다, 해당 애플리케이션은 스코프가 있는 OAuth2를 사용하고 있습니다.
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Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter)로 “로그인”할 때마다, 해당 애플리케이션은 스코프가 있는 OAuth2를 사용하고 있습니다.
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이 섹션에서는 **FastAPI** 애플리케이션에서 동일한 “스코프가 있는 OAuth2”로 인증(Authentication)과 인가(Authorization)를 관리하는 방법을 확인합니다.
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@@ -1,5 +1,6 @@
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# 설정과 환경 변수 { #settings-and-environment-variables }
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많은 경우 애플리케이션에는 외부 설정이나 구성(예: secret key, 데이터베이스 자격 증명, 이메일 서비스 자격 증명 등)이 필요할 수 있습니다.
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이러한 설정 대부분은 데이터베이스 URL처럼 변동 가능(변경될 수 있음)합니다. 그리고 많은 설정은 secret처럼 민감할 수 있습니다.
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@@ -2,7 +2,7 @@
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JSON으로 구조화할 수 있는 데이터를 스트리밍하려면 [JSON Lines 스트리밍](../tutorial/stream-json-lines.md)을 사용하세요.
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하지만 순수 바이너리 데이터나 문자열을 스트리밍하려면 다음과 같이 하면 됩니다.
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하지만 **순수 바이너리 데이터**나 문자열을 스트리밍하려면 다음과 같이 하면 됩니다.
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/// note | 참고
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@@ -12,21 +12,21 @@ FastAPI 0.134.0에 추가되었습니다.
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## 사용 예시 { #use-cases }
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예를 들어 AI LLM 서비스의 출력에서 바로 순수 문자열을 스트리밍하고 싶다면 이를 사용할 수 있습니다.
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예를 들어 **AI LLM** 서비스의 출력에서 바로 순수 문자열을 스트리밍하고 싶다면 이를 사용할 수 있습니다.
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또한 큰 바이너리 파일을 스트리밍하는 데 사용할 수 있습니다. 한 번에 모두 메모리로 읽지 않고, 읽는 즉시 데이터 청크를 순차적으로 스트리밍합니다.
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또한 **큰 바이너리 파일**을 스트리밍하는 데 사용할 수 있습니다. 한 번에 모두 메모리로 읽지 않고, 읽는 즉시 데이터 청크를 순차적으로 스트리밍합니다.
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이 방식으로 비디오나 오디오를 스트리밍할 수도 있으며, 처리하면서 생성된 데이터를 곧바로 전송할 수도 있습니다.
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||||
이 방식으로 **비디오**나 **오디오**를 스트리밍할 수도 있으며, 처리하면서 생성된 데이터를 곧바로 전송할 수도 있습니다.
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## `yield`와 함께 `StreamingResponse` 사용하기 { #a-streamingresponse-with-yield }
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경로 처리 함수에서 `response_class=StreamingResponse`를 선언하면 `yield`를 사용해 데이터 청크를 순차적으로 보낼 수 있습니다.
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*경로 처리 함수*에서 `response_class=StreamingResponse`를 선언하면 `yield`를 사용해 데이터 청크를 순차적으로 보낼 수 있습니다.
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{* ../../docs_src/stream_data/tutorial001_py310.py ln[1:23] hl[20,23] *}
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FastAPI는 각 데이터 청크를 있는 그대로 `StreamingResponse`에 전달하며, JSON 등으로 변환하려고 하지 않습니다.
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### async가 아닌 경로 처리 함수 { #non-async-path-operation-functions }
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### async가 아닌 *경로 처리 함수* { #non-async-path-operation-functions }
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`async`가 없는 일반 `def` 함수에서도 동일하게 `yield`를 사용할 수 있습니다.
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@@ -40,7 +40,7 @@ FastAPI는 데이터를 Pydantic으로 JSON으로 변환하거나 어떤 방식
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{* ../../docs_src/stream_data/tutorial001_py310.py ln[32:35] hl[33] *}
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이는 곧 `StreamingResponse`를 사용할 때 타입 애너테이션과 무관하게, 전송 기준에 맞춰 바이트 데이터를 생성하고 인코딩할 자유와 책임이 여러분에게 있음을 의미합니다. 🤓
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이는 곧 `StreamingResponse`를 사용할 때 타입 애너테이션과 무관하게, 전송 기준에 맞춰 바이트 데이터를 생성하고 인코딩할 **자유**와 **책임**이 여러분에게 있음을 의미합니다. 🤓
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### 바이트 스트리밍 { #stream-bytes }
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@@ -58,7 +58,7 @@ FastAPI는 데이터를 Pydantic으로 JSON으로 변환하거나 어떤 방식
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{* ../../docs_src/stream_data/tutorial002_py310.py ln[6,19:20] hl[20] *}
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그런 다음 경로 처리 함수에서 `response_class=PNGStreamingResponse`로 이 새 클래스를 사용할 수 있습니다:
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그런 다음 *경로 처리 함수*에서 `response_class=PNGStreamingResponse`로 이 새 클래스를 사용할 수 있습니다:
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{* ../../docs_src/stream_data/tutorial002_py310.py ln[23:27] hl[23] *}
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@@ -98,7 +98,7 @@ FastAPI는 데이터를 Pydantic으로 JSON으로 변환하거나 어떤 방식
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이벤트 루프가 블로킹되는 것을 피하려면 경로 처리 함수를 `async def` 대신 일반 `def`로 선언하세요. 그러면 FastAPI가 스레드풀 워커에서 실행하여 메인 루프가 막히지 않도록 합니다.
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이벤트 루프가 블로킹되는 것을 피하려면 *경로 처리 함수*를 `async def` 대신 일반 `def`로 선언하세요. 그러면 FastAPI가 스레드풀 워커에서 실행하여 메인 루프가 막히지 않도록 합니다.
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{* ../../docs_src/stream_data/tutorial002_py310.py ln[30:34] hl[31] *}
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@@ -42,7 +42,7 @@
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Hello, World from Flask!
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```
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그리고 [http://localhost:8000/v2](http://localhost:8000/v2)로 이동하면 **FastAPI**의 응답을 볼 수 있습니다:
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그리고 [http://localhost:8000/v2](http://localhost:8000/v2)로 이동하면 FastAPI의 응답을 볼 수 있습니다:
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```JSON
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{
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@@ -24,7 +24,7 @@
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### [Django REST Framework](https://www.django-rest-framework.org/) { #django-rest-framework }
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Django REST framework는 Django를 기반으로 Web API를 구축하기 위한 유연한 toolkit으로 만들어졌고, Django의 API 기능을 개선하기 위한 목적이었습니다.
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Django REST Framework는 Django를 기반으로 Web API를 구축하기 위한 유연한 toolkit으로 만들어졌고, Django의 API 기능을 개선하기 위한 목적이었습니다.
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Mozilla, Red Hat, Eventbrite를 포함해 많은 회사에서 사용합니다.
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@@ -36,7 +36,7 @@ Django REST Framework는 Tom Christie가 만들었습니다. **FastAPI**의 기
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/// tip | 팁
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/// tip | **FastAPI**에 영감을 준 점
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자동 API 문서화 웹 사용자 인터페이스를 제공하기.
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@@ -56,7 +56,7 @@ Flask는 "microframework"로, Django에 기본으로 포함된 데이터베이
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Flask의 단순함을 고려하면 API를 구축하는 데 잘 맞는 것처럼 보였습니다. 다음으로 찾고자 했던 것은 Flask용 "Django REST Framework"였습니다.
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/// tip | 팁
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/// tip | **FastAPI**에 영감을 준 점
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micro-framework가 되기. 필요한 도구와 구성요소를 쉽게 조합할 수 있도록 하기.
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@@ -80,7 +80,7 @@ Requests는 매우 단순하고 직관적인 설계를 가졌고, 합리적인
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그래서 공식 웹사이트에서 말하듯이:
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> Requests is one of the most downloaded Python packages of all time
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> Requests는 역대 가장 많이 다운로드된 Python 패키지 중 하나입니다
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사용 방법은 매우 간단합니다. 예를 들어 `GET` 요청을 하려면 다음처럼 작성합니다:
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@@ -98,7 +98,7 @@ def read_url():
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`requests.get(...)`와 `@app.get(...)`의 유사성을 확인해 보세요.
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/// tip | 팁
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/// tip | **FastAPI**에 영감을 준 점
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* 단순하고 직관적인 API를 갖기.
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* HTTP method 이름(operations)을 직접, 직관적이고 명확한 방식으로 사용하기.
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@@ -118,7 +118,7 @@ def read_url():
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그래서 2.0 버전을 이야기할 때는 "Swagger"라고 말하는 것이 일반적이고, 3+ 버전은 "OpenAPI"라고 말하는 것이 일반적입니다.
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/// tip | 팁
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/// tip | **FastAPI**에 영감을 준 점
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커스텀 schema 대신, API 사양을 위한 열린 표준을 채택하고 사용하기.
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@@ -147,7 +147,7 @@ API에 또 하나 크게 필요한 기능은 데이터 검증입니다. 특정
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하지만 Python type hints가 존재하기 전에 만들어졌습니다. 그래서 각 <dfn title="데이터가 어떻게 구성되어야 하는지에 대한 정의">스키마</dfn>를 정의하려면 Marshmallow가 제공하는 특정 유틸리티와 클래스를 사용해야 합니다.
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/// tip | 팁
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/// tip | **FastAPI**에 영감을 준 점
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데이터 타입과 검증을 제공하는 "schema"를 코드로 정의하고, 이를 자동으로 활용하기.
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@@ -169,7 +169,7 @@ Webargs는 Marshmallow와 같은 개발자들이 만들었습니다.
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/// tip | 팁
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/// tip | **FastAPI**에 영감을 준 점
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들어오는 요청 데이터의 자동 검증을 갖기.
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@@ -199,7 +199,7 @@ APISpec은 Marshmallow와 같은 개발자들이 만들었습니다.
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/// tip | 팁
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/// tip | **FastAPI**에 영감을 준 점
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API를 위한 열린 표준인 OpenAPI를 지원하기.
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@@ -231,7 +231,7 @@ Flask-apispec은 Marshmallow와 같은 개발자들이 만들었습니다.
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///
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/// tip | 팁
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/// tip | **FastAPI**에 영감을 준 점
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serialization과 validation을 정의하는 동일한 코드로부터 OpenAPI schema를 자동 생성하기.
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@@ -251,7 +251,7 @@ Angular 2에서 영감을 받은 의존성 주입 시스템이 통합되어 있
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중첩 모델을 잘 처리하지 못합니다. 즉, 요청의 JSON body가 내부 필드를 가진 JSON 객체이고 그 내부 필드들이 다시 중첩된 JSON 객체인 경우, 제대로 문서화하고 검증할 수 없습니다.
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/// tip | 팁
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/// tip | **FastAPI**에 영감을 준 점
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Python 타입을 사용해 뛰어난 에디터 지원을 제공하기.
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@@ -271,7 +271,7 @@ Python 타입을 사용해 뛰어난 에디터 지원을 제공하기.
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///
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/// tip | 팁
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/// tip | **FastAPI**에 영감을 준 점
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미친 성능을 낼 수 있는 방법을 찾기.
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@@ -283,11 +283,11 @@ Python 타입을 사용해 뛰어난 에디터 지원을 제공하기.
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Falcon은 또 다른 고성능 Python framework로, 최소한으로 설계되었고 Hug 같은 다른 framework의 기반으로 동작하도록 만들어졌습니다.
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함수가 두 개의 파라미터(하나는 "request", 하나는 "response")를 받도록 설계되어 있습니다. 그런 다음 request에서 일부를 "읽고", response에 일부를 "작성"합니다. 이 설계 때문에, 표준 Python type hints를 함수 파라미터로 사용해 요청 파라미터와 body를 선언하는 것이 불가능합니다.
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함수가 두 개의 파라미터(하나는 "요청", 하나는 "응답")를 받도록 설계되어 있습니다. 그런 다음 요청에서 일부를 "읽고", 응답에 일부를 "작성"합니다. 이 설계 때문에, 표준 Python type hints를 함수 파라미터로 사용해 요청 파라미터와 body를 선언하는 것이 불가능합니다.
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따라서 데이터 검증, serialization, 문서화는 자동으로 되지 않고 코드로 해야 합니다. 또는 Hug처럼 Falcon 위에 framework를 얹어 구현해야 합니다. request 객체 하나와 response 객체 하나를 파라미터로 받는 Falcon의 설계에서 영감을 받은 다른 framework에서도 같은 구분이 나타납니다.
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따라서 데이터 검증, serialization, 문서화는 자동으로 되지 않고 코드로 해야 합니다. 또는 Hug처럼 Falcon 위에 framework를 얹어 구현해야 합니다. 요청 객체 하나와 응답 객체 하나를 파라미터로 받는 Falcon의 설계에서 영감을 받은 다른 framework에서도 같은 구분이 나타납니다.
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/// tip | 팁
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/// tip | **FastAPI**에 영감을 준 점
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훌륭한 성능을 얻는 방법을 찾기.
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@@ -313,7 +313,7 @@ Pydantic 같은 서드파티 라이브러리를 사용해 데이터 검증/seria
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Route는 한 곳에서 선언하고, 다른 곳에 선언된 함수를 사용합니다(엔드포인트를 처리하는 함수 바로 위에 둘 수 있는 decorator를 사용하는 대신). 이는 Flask(및 Starlette)보다는 Django 방식에 가깝습니다. 코드에서 상대적으로 강하게 결합된 것들을 분리해 놓습니다.
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/// tip | 팁
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/// tip | **FastAPI**에 영감을 준 점
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모델 속성의 "default" 값으로 데이터 타입에 대한 추가 검증을 정의하기. 이는 에디터 지원을 개선하며, 이전에는 Pydantic에 없었습니다.
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@@ -341,7 +341,7 @@ Hug는 Timothy Crosley가 만들었습니다. Python 파일에서 import를 자
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/// tip | 팁
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/// tip | **FastAPI**에 영감을 준 아이디어
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Hug는 APIStar의 일부에 영감을 주었고, 저는 APIStar와 함께 Hug를 가장 유망한 도구 중 하나로 보았습니다.
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@@ -385,7 +385,7 @@ APIStar는 Tom Christie가 만들었습니다. 다음을 만든 사람과 동일
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/// tip | 팁
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/// tip | **FastAPI**에 영감을 준 점
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존재하게 만들기.
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@@ -409,7 +409,7 @@ Pydantic은 Python type hints를 기반으로 데이터 검증, serialization,
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Marshmallow와 비교할 수 있습니다. 다만 benchmark에서 Marshmallow보다 빠릅니다. 그리고 동일한 Python type hints를 기반으로 하므로 에디터 지원도 훌륭합니다.
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/// tip | 팁
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/// tip | **FastAPI**는 이를 사용해
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모든 데이터 검증, 데이터 serialization, 자동 모델 문서화(JSON Schema 기반)를 처리하기.
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@@ -430,7 +430,7 @@ Starlette는 경량 <dfn title="비동기 Python 웹 애플리케이션을 구
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* 프로세스 내 백그라운드 작업.
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* 시작 및 종료 이벤트.
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* HTTPX 기반의 테스트 클라이언트.
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* CORS, GZip, Static Files, Streaming responses.
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* CORS, GZip, Static Files, 스트리밍 응답.
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* 세션 및 쿠키 지원.
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* 100% 테스트 커버리지.
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* 100% 타입 주석이 달린 코드베이스.
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@@ -452,7 +452,7 @@ ASGI는 Django 코어 팀 멤버들이 개발 중인 새로운 "표준"입니다
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/// tip | 팁
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/// tip | **FastAPI**는 이를 사용해
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핵심 웹 부분을 모두 처리하기. 그 위에 기능을 추가하기.
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@@ -470,11 +470,11 @@ web framework가 아니라 서버입니다. 예를 들어 경로 기반 routing
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Starlette와 **FastAPI**에서 권장하는 서버입니다.
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/// tip | 팁
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/// tip | **FastAPI**는 이를 다음으로 권장합니다
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**FastAPI** 애플리케이션을 실행하기 위한 주요 웹 서버.
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또한 `--workers` 커맨드라인 옵션을 사용하면 비동기 멀티프로세스 서버로 실행할 수도 있습니다.
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또한 `--workers` 명령줄 옵션을 사용하면 비동기 멀티프로세스 서버로 실행할 수도 있습니다.
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자세한 내용은 [배포](deployment/index.md) 섹션을 확인하세요.
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@@ -1,5 +1,6 @@
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# 동시성과 async / await { #concurrency-and-async-await }
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*경로 처리 함수*에서의 `async def` 문법에 대한 세부사항과 비동기 코드, 동시성 및 병렬성에 대한 배경
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## 바쁘신가요? { #in-a-hurry }
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@@ -10,13 +10,13 @@
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최소한의 노력으로 API를 **구축**, **배포**, **접근**하는 과정을 간소화합니다.
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FastAPI로 앱을 빌드할 때의 동일한 **개발자 경험**을 클라우드에 **배포**하는 데에도 제공합니다. 🎉
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FastAPI로 애플리케이션을 빌드할 때의 동일한 **개발자 경험**을 클라우드에 **배포**하는 데에도 제공합니다. 🎉
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FastAPI Cloud는 *FastAPI and friends* 오픈 소스 프로젝트의 주요 후원자이자 자금 제공자입니다. ✨
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## 클라우드 제공업체 - 후원자들 { #cloud-providers-sponsors }
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다른 몇몇 클라우드 제공업체들도 ✨ [**FastAPI를 후원합니다**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author) ✨. 🙇
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다른 몇몇 클라우드 제공업체들도 ✨ [**FastAPI를 후원합니다**](https://github.com/sponsors/tiangolo) ✨. 🙇
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가이드를 따라 하고 서비스를 사용해보기 위해 이들도 고려해볼 수 있습니다:
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@@ -104,7 +104,7 @@ TLS Termination Proxy로 사용할 수 있는 도구는 예를 들어 다음과
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### 시작 시 자동 실행 { #run-automatically-on-startup }
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일반적으로 서버 프로그램(예: Uvicorn)은 서버가 시작될 때 자동으로 시작되고, **사람의 개입** 없이도 FastAPI 앱을 실행하는 프로세스가 항상 실행 중이도록(예: FastAPI 앱을 실행하는 Uvicorn) 구성하고 싶을 것입니다.
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일반적으로 서버 프로그램(예: Uvicorn)은 서버가 시작될 때 자동으로 시작되고, **사람의 개입** 없이도 FastAPI 애플리케이션을 실행하는 프로세스가 항상 실행 중이도록(예: FastAPI 애플리케이션을 실행하는 Uvicorn) 구성하고 싶을 것입니다.
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### 별도의 프로그램 { #separate-program }
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@@ -159,7 +159,7 @@ FastAPI로 웹 API를 만들 때 코드에 오류가 있으면, FastAPI는 보
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애플리케이션을 재시작하는 역할은 **외부 컴포넌트**가 맡는 편이 보통 좋습니다. 그 시점에는 Uvicorn과 Python을 포함한 애플리케이션이 이미 크래시했기 때문에, 같은 앱의 같은 코드 안에서 이를 해결할 방법이 없기 때문입니다.
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애플리케이션을 재시작하는 역할은 **외부 컴포넌트**가 맡는 편이 보통 좋습니다. 그 시점에는 Uvicorn과 Python을 포함한 애플리케이션이 이미 크래시했기 때문에, 같은 애플리케이션의 같은 코드 안에서 이를 해결할 방법이 없기 때문입니다.
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### 자동 재시작을 위한 도구 예시 { #example-tools-to-restart-automatically }
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@@ -243,7 +243,7 @@ FastAPI 애플리케이션은 Uvicorn을 실행하는 `fastapi` 명령 같은
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**컨테이너**, Docker, Kubernetes에 대한 일부 내용이 아직은 잘 이해되지 않아도 괜찮습니다.
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다음 장에서 컨테이너 이미지, Docker, Kubernetes 등을 더 설명하겠습니다: [컨테이너에서 FastAPI - Docker](docker.md).
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향후 장에서 컨테이너 이미지, Docker, Kubernetes 등을 더 설명하겠습니다: [컨테이너에서 FastAPI - Docker](docker.md).
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@@ -275,13 +275,13 @@ FastAPI 애플리케이션은 Uvicorn을 실행하는 `fastapi` 명령 같은
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가능한 아이디어는 다음과 같습니다:
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* 앱 컨테이너보다 먼저 실행되는 Kubernetes의 “Init Container”
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* 애플리케이션 컨테이너보다 먼저 실행되는 Kubernetes의 “Init Container”
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* 사전 단계를 실행한 다음 애플리케이션을 시작하는 bash 스크립트
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* 이 bash 스크립트를 시작/재시작하고, 오류를 감지하는 등의 방법도 여전히 필요합니다.
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/// tip | 팁
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컨테이너로 이를 처리하는 더 구체적인 예시는 다음 장에서 제공하겠습니다: [컨테이너에서 FastAPI - Docker](docker.md).
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컨테이너로 이를 처리하는 더 구체적인 예시는 향후 장에서 제공하겠습니다: [컨테이너에서 FastAPI - Docker](docker.md).
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@@ -11,7 +11,7 @@ FastAPI 애플리케이션을 배포할 때 일반적인 접근 방법은 **리
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<details>
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<summary>Dockerfile Preview 👀</summary>
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<summary>Dockerfile 미리보기 👀</summary>
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```Dockerfile
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FROM python:3.14
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@@ -46,7 +46,7 @@ CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--port", "80"]
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**컨테이너**는 **컨테이너 이미지**에서 실행됩니다.
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컨테이너 이미지는 컨테이너에 있어야 하는 모든 파일, 환경 변수, 기본 명령/프로그램의 **정적** 버전입니다. 여기서 **정적**이라는 것은 컨테이너 **이미지**가 실행 중이거나 수행되는 것이 아니라, 패키징된 파일과 메타데이터일 뿐이라는 뜻입니다.
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컨테이너 이미지는 컨테이너에 있어야 하는 모든 파일, 환경 변수, 기본 명령어/프로그램의 **정적** 버전입니다. 여기서 **정적**이라는 것은 컨테이너 **이미지**가 실행 중이거나 수행되는 것이 아니라, 패키징된 파일과 메타데이터일 뿐이라는 뜻입니다.
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저장된 정적 콘텐츠인 "**컨테이너 이미지**"와 달리, "**컨테이너**"는 보통 실행 중인 인스턴스, 즉 **실행되는** 대상을 의미합니다.
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@@ -62,7 +62,7 @@ Docker는 **컨테이너 이미지**와 **컨테이너**를 생성하고 관리
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또한 [Docker Hub](https://hub.docker.com/)에는 다양한 도구, 환경, 데이터베이스, 애플리케이션을 위한 미리 만들어진 **공식 컨테이너 이미지**가 공개되어 있습니다.
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예를 들어, 공식 [Python Image](https://hub.docker.com/_/python)가 있습니다.
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예를 들어, 공식 [Python 이미지](https://hub.docker.com/_/python)가 있습니다.
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그리고 데이터베이스 등 다양한 용도의 다른 이미지도 많이 있습니다. 예를 들면:
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@@ -81,11 +81,11 @@ Docker나 Kubernetes 같은 모든 컨테이너 관리 시스템에는 이러한
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## 컨테이너와 프로세스 { #containers-and-processes }
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**컨테이너 이미지**는 보통 **컨테이너**가 시작될 때 실행되어야 하는 기본 프로그램/명령과 해당 프로그램에 전달할 매개변수를 메타데이터에 포함합니다. 커맨드 라인에서 실행할 때와 매우 유사합니다.
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**컨테이너 이미지**는 보통 **컨테이너**가 시작될 때 실행되어야 하는 기본 프로그램/명령어와 해당 프로그램에 전달할 매개변수를 메타데이터에 포함합니다. 커맨드 라인에서 실행할 때와 매우 유사합니다.
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**컨테이너**가 시작되면 해당 명령/프로그램을 실행합니다(다만 오버라이드하여 다른 명령/프로그램을 실행하게 할 수도 있습니다).
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**컨테이너**가 시작되면 해당 명령어/프로그램을 실행합니다(다만 오버라이드하여 다른 명령어/프로그램을 실행하게 할 수도 있습니다).
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컨테이너는 **메인 프로세스**(명령 또는 프로그램)가 실행되는 동안 실행됩니다.
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컨테이너는 **메인 프로세스**(명령어 또는 프로그램)가 실행되는 동안 실행됩니다.
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컨테이너는 보통 **단일 프로세스**를 가지지만, 메인 프로세스에서 서브프로세스를 시작할 수도 있으며, 그러면 같은 컨테이너에 **여러 프로세스**가 존재하게 됩니다.
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@@ -218,11 +218,11 @@ CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--port", "80"]
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따라서 컨테이너 이미지 빌드 시간을 최적화하려면 `Dockerfile`의 **끝부분 근처**에 두는 것이 중요합니다.
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6. 내부적으로 Uvicorn을 사용하는 `fastapi run`을 사용하도록 **명령**을 설정합니다.
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6. 내부적으로 Uvicorn을 사용하는 `fastapi run`을 사용하도록 **명령어**를 설정합니다.
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`CMD`는 문자열 리스트를 받으며, 각 문자열은 커맨드 라인에서 공백으로 구분해 입력하는 항목들입니다.
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이 명령은 **현재 작업 디렉터리**에서 실행되며, 이는 위에서 `WORKDIR /code`로 설정한 `/code` 디렉터리와 같습니다.
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이 명령어는 **현재 작업 디렉터리**에서 실행되며, 이는 위에서 `WORKDIR /code`로 설정한 `/code` 디렉터리와 같습니다.
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/// tip | 팁
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@@ -258,7 +258,7 @@ FastAPI가 정상적으로 종료(graceful shutdown)되고 [lifespan 이벤트](
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자세한 내용은 [shell and exec form에 대한 Docker 문서](https://docs.docker.com/reference/dockerfile/#shell-and-exec-form)를 참고하세요.
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이는 `docker compose`를 사용할 때 꽤 눈에 띌 수 있습니다. 좀 더 기술적인 상세 내용은 Docker Compose FAQ 섹션을 참고하세요: [Why do my services take 10 seconds to recreate or stop?](https://docs.docker.com/compose/faq/#why-do-my-services-take-10-seconds-to-recreate-or-stop).
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이는 `docker compose`를 사용할 때 꽤 눈에 띌 수 있습니다. 좀 더 기술적인 상세 내용은 Docker Compose FAQ 섹션을 참고하세요: [왜 내 서비스는 다시 생성되거나 중지되는 데 10초가 걸리나요?](https://docs.docker.com/compose/faq/#why-do-my-services-take-10-seconds-to-recreate-or-stop).
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#### 디렉터리 구조 { #directory-structure }
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@@ -409,7 +409,7 @@ CMD ["fastapi", "run", "main.py", "--port", "80"]
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2. 단일 파일 `main.py`에 있는 애플리케이션을 제공(serve)하기 위해 `fastapi run`을 사용합니다.
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`fastapi run`에 파일을 전달하면, 이것이 패키지의 일부가 아닌 단일 파일이라는 것을 자동으로 감지하고, 어떻게 임포트해서 FastAPI 앱을 제공할지 알아냅니다. 😎
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`fastapi run`에 파일을 전달하면, 이것이 패키지의 일부가 아닌 단일 파일이라는 것을 자동으로 감지하고, 어떻게 임포트해서 FastAPI 애플리케이션을 제공할지 알아냅니다. 😎
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## 배포 개념 { #deployment-concepts }
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@@ -472,17 +472,17 @@ HTTPS에 사용되는 동일한 **TLS 종료 프록시** 컴포넌트가 **로
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또한 컨테이너로 작업할 때, 이를 시작하고 관리하는 시스템은 이미 해당 **로드 밸런서**(또는 **TLS 종료 프록시**)에서 여러분의 앱이 있는 컨테이너로 **네트워크 통신**(예: HTTP 요청)을 전달하는 내부 도구를 가지고 있습니다.
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또한 컨테이너로 작업할 때, 이를 시작하고 관리하는 시스템은 이미 해당 **로드 밸런서**(또는 **TLS 종료 프록시**)에서 여러분의 애플리케이션이 있는 컨테이너로 **네트워크 통신**(예: HTTP 요청)을 전달하는 내부 도구를 가지고 있습니다.
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### 하나의 로드 밸런서 - 여러 워커 컨테이너 { #one-load-balancer-multiple-worker-containers }
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**Kubernetes** 같은 분산 컨테이너 관리 시스템에서는 내부 네트워킹 메커니즘을 통해, 메인 **포트**에서 대기하는 단일 **로드 밸런서**가 여러분의 앱을 실행하는 **여러 컨테이너**로 통신(요청)을 전달할 수 있습니다.
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**Kubernetes** 같은 분산 컨테이너 관리 시스템에서는 내부 네트워킹 메커니즘을 통해, 메인 **포트**에서 대기하는 단일 **로드 밸런서**가 여러분의 애플리케이션을 실행하는 **여러 컨테이너**로 통신(요청)을 전달할 수 있습니다.
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앱을 실행하는 각 컨테이너는 보통 **프로세스 하나만** 가집니다(예: FastAPI 애플리케이션을 실행하는 Uvicorn 프로세스). 모두 같은 것을 실행하는 **동일한 컨테이너**이지만, 각자 고유한 프로세스, 메모리 등을 가집니다. 이렇게 하면 CPU의 **서로 다른 코어** 또는 **서로 다른 머신**에서 **병렬화**의 이점을 얻을 수 있습니다.
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애플리케이션을 실행하는 각 컨테이너는 보통 **프로세스 하나만** 가집니다(예: FastAPI 애플리케이션을 실행하는 Uvicorn 프로세스). 모두 같은 것을 실행하는 **동일한 컨테이너**이지만, 각자 고유한 프로세스, 메모리 등을 가집니다. 이렇게 하면 CPU의 **서로 다른 코어** 또는 **서로 다른 머신**에서 **병렬화**의 이점을 얻을 수 있습니다.
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그리고 **로드 밸런서**가 있는 분산 컨테이너 시스템은 여러분의 앱을 실행하는 각 컨테이너에 **번갈아가며** 요청을 **분산**합니다. 따라서 각 요청은 여러분의 앱을 실행하는 여러 **복제된 컨테이너** 중 하나에서 처리될 수 있습니다.
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그리고 **로드 밸런서**가 있는 분산 컨테이너 시스템은 여러분의 애플리케이션을 실행하는 각 컨테이너에 **번갈아가며** 요청을 **분산**합니다. 따라서 각 요청은 여러분의 애플리케이션을 실행하는 여러 **복제된 컨테이너** 중 하나에서 처리될 수 있습니다.
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또한 보통 이 **로드 밸런서**는 클러스터 내 *다른* 앱으로 가는 요청(예: 다른 도메인, 또는 다른 URL 경로 접두사 아래로 가는 요청)도 처리할 수 있으며, 그 통신을 클러스터에서 실행 중인 *그 다른* 애플리케이션의 올바른 컨테이너로 전달할 수 있습니다.
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또한 보통 이 **로드 밸런서**는 클러스터 내 *다른* 애플리케이션으로 가는 요청(예: 다른 도메인, 또는 다른 URL 경로 접두사 아래로 가는 요청)도 처리할 수 있으며, 그 통신을 클러스터에서 실행 중인 *그 다른* 애플리케이션의 올바른 컨테이너로 전달할 수 있습니다.
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### 컨테이너당 하나의 프로세스 { #one-process-per-container }
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@@ -566,7 +566,7 @@ Kubernetes를 사용한다면, 이는 아마도 [Init Container](https://kuberne
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### 단일 컨테이너 { #single-container }
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**단일 컨테이너**에서 여러 **워커 프로세스**(또는 단일 프로세스)를 시작하는 단순한 셋업이라면, 앱이 있는 프로세스를 시작하기 직전에 같은 컨테이너에서 시작 전 사전 단계를 실행할 수 있습니다.
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**단일 컨테이너**에서 여러 **워커 프로세스**(또는 단일 프로세스)를 시작하는 단순한 셋업이라면, 애플리케이션이 있는 프로세스를 시작하기 직전에 같은 컨테이너에서 시작 전 사전 단계를 실행할 수 있습니다.
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### 베이스 도커 이미지 { #base-docker-image }
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@@ -582,7 +582,7 @@ Kubernetes를 사용한다면, 이는 아마도 [Init Container](https://kuberne
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이 Docker 이미지는 Uvicorn이 죽은 워커를 관리하고 재시작하는 기능을 지원하지 않던 시기에 만들어졌습니다. 그래서 Gunicorn과 Uvicorn을 함께 사용해야 했고, Gunicorn이 Uvicorn 워커 프로세스를 관리하고 재시작하도록 하기 위해 상당한 복잡성이 추가되었습니다.
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하지만 이제 Uvicorn(그리고 `fastapi` 명령)은 `--workers`를 지원하므로, 베이스 도커 이미지를 사용하는 대신 직접 이미지를 빌드하지 않을 이유가 없습니다(코드 양도 사실상 거의 같습니다 😅).
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하지만 이제 Uvicorn(그리고 `fastapi` 명령어)은 `--workers`를 지원하므로, 베이스 도커 이미지를 사용하는 대신 직접 이미지를 빌드하지 않을 이유가 없습니다(코드 양도 사실상 거의 같습니다 😅).
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///
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@@ -600,7 +600,7 @@ Kubernetes를 사용한다면, 이는 아마도 [Init Container](https://kuberne
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## `uv`를 사용하는 도커 이미지 { #docker-image-with-uv }
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프로젝트를 설치하고 관리하기 위해 [uv](https://github.com/astral-sh/uv)를 사용한다면, [uv Docker guide](https://docs.astral.sh/uv/guides/integration/docker/)를 따를 수 있습니다.
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프로젝트를 설치하고 관리하기 위해 [uv](https://github.com/astral-sh/uv)를 사용한다면, [uv Docker 가이드](https://docs.astral.sh/uv/guides/integration/docker/)를 따를 수 있습니다.
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## 요약 { #recap }
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@@ -14,7 +14,7 @@ HTTPS는 그냥 “켜져 있거나” 아니면 “꺼져 있는” 것이라
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이제 **개발자 관점**에서 HTTPS를 생각할 때 염두에 두어야 할 여러 가지가 있습니다:
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* HTTPS를 사용하려면, **서버**가 **제3자**가 발급한 **"인증서(certificates)"**를 **보유**해야 합니다.
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* HTTPS를 사용하려면, **서버**가 **제3자**가 생성한 **"인증서(certificates)"**를 **보유**해야 합니다.
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* 이 인증서는 실제로 '생성'되는 것이 아니라 제3자로부터 **발급/획득**하는 것입니다.
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* 인증서에는 **유효 기간**이 있습니다.
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* 즉, **만료**됩니다.
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@@ -1,6 +1,6 @@
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# 서버를 수동으로 실행하기 { #run-a-server-manually }
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## `fastapi run` 명령 사용하기 { #use-the-fastapi-run-command }
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## `fastapi run` 명령어 사용하기 { #use-the-fastapi-run-command }
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요약하면, `fastapi run`을 사용해 FastAPI 애플리케이션을 서비스하세요:
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@@ -40,7 +40,7 @@ $ <font color="#4E9A06">fastapi</font> run <u style="text-decoration-style:solid
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대부분의 경우에는 이것으로 동작합니다. 😎
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예를 들어 이 명령은 컨테이너나 서버 등에서 **FastAPI** 앱을 시작할 때 사용할 수 있습니다.
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예를 들어 이 명령어는 컨테이너나 서버 등에서 **FastAPI** 애플리케이션을 시작할 때 사용할 수 있습니다.
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## ASGI 서버 { #asgi-servers }
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@@ -48,7 +48,7 @@ $ <font color="#4E9A06">fastapi</font> run <u style="text-decoration-style:solid
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FastAPI는 <abbr title="Asynchronous Server Gateway Interface - 비동기 서버 게이트웨이 인터페이스">ASGI</abbr>라고 불리는, Python 웹 프레임워크와 서버를 만들기 위한 표준을 사용합니다. FastAPI는 ASGI 웹 프레임워크입니다.
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원격 서버 머신에서 **FastAPI** 애플리케이션(또는 다른 ASGI 애플리케이션)을 실행하기 위해 필요한 핵심 요소는 **Uvicorn** 같은 ASGI 서버 프로그램입니다. `fastapi` 명령에는 기본으로 이것이 포함되어 있습니다.
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원격 서버 머신에서 **FastAPI** 애플리케이션(또는 다른 ASGI 애플리케이션)을 실행하기 위해 필요한 핵심 요소는 **Uvicorn** 같은 ASGI 서버 프로그램입니다. `fastapi` 명령어에는 기본으로 이것이 포함되어 있습니다.
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다음을 포함해 여러 대안이 있습니다:
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@@ -69,7 +69,7 @@ FastAPI는 <abbr title="Asynchronous Server Gateway Interface - 비동기 서버
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## 서버 프로그램 설치하기 { #install-the-server-program }
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FastAPI를 설치하면 프로덕션 서버인 Uvicorn이 함께 설치되며, `fastapi run` 명령으로 시작할 수 있습니다.
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FastAPI를 설치하면 프로덕션 서버인 Uvicorn이 함께 설치되며, `fastapi run` 명령어로 시작할 수 있습니다.
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하지만 ASGI 서버를 수동으로 설치할 수도 있습니다.
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@@ -115,7 +115,7 @@ $ uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 80
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/// note | 참고
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`uvicorn main:app` 명령은 다음을 가리킵니다:
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`uvicorn main:app` 명령어는 다음을 가리킵니다:
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* `main`: 파일 `main.py`(Python "module").
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* `app`: `main.py` 안에서 `app = FastAPI()` 라인으로 생성된 객체.
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@@ -128,7 +128,7 @@ from main import app
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///
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||||
각 ASGI 서버 프로그램의 대안도 비슷한 명령을 갖고 있으며, 자세한 내용은 각자의 문서를 참고하세요.
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||||
각 ASGI 서버 프로그램의 대안도 비슷한 명령어를 갖고 있으며, 자세한 내용은 각자의 문서를 참고하세요.
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/// warning | 경고
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@@ -1,5 +1,6 @@
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# 에디터 지원 { #editor-support }
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공식 [FastAPI 확장](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=FastAPILabs.fastapi-vscode)은 FastAPI 개발 워크플로우를 강화해 줍니다. *경로 처리* 탐색 및 이동, FastAPI Cloud 배포, 실시간 로그 스트리밍을 제공합니다.
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확장에 대한 자세한 내용은 [GitHub 저장소](https://github.com/fastapi/fastapi-vscode)의 README를 참고하세요.
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@@ -1,5 +1,6 @@
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# 환경 변수 { #environment-variables }
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/// tip | 팁
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만약 "환경 변수"가 무엇이고, 어떻게 사용하는지 알고 계시다면, 이 챕터를 스킵하셔도 좋습니다.
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@@ -63,7 +63,7 @@ second_user_data = {
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my_second_user: User = User(**second_user_data)
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```
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/// note
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/// note | 참고
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`**second_user_data`는 다음을 의미합니다:
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@@ -172,8 +172,8 @@ FastAPI는 사용하기 매우 쉽지만, 매우 강력한 <dfn title='또한
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* HTTPX 기반 테스트 클라이언트.
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* **CORS**, GZip, 정적 파일, 스트리밍 응답.
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* **세션과 쿠키** 지원.
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* 100% test coverage.
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* 100% type annotated codebase.
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* 100% 테스트 커버리지.
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* 100% 타입 어노테이션 코드 베이스.
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## Pydantic 기능 { #pydantic-features }
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@@ -198,4 +198,4 @@ FastAPI는 사용하기 매우 쉽지만, 매우 강력한 <dfn title='또한
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* 깊게 **중첩된 JSON** 객체를 가질 수 있으며, 이를 모두 검증하고 주석을 달 수 있습니다.
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* **확장 가능**:
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* Pydantic은 사용자 정의 데이터 타입을 정의할 수 있게 하거나, validator decorator가 붙은 모델 메서드로 검증을 확장할 수 있습니다.
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||||
* 100% test coverage.
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||||
* 100% 테스트 커버리지.
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@@ -1,5 +1,6 @@
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# 도움 { #help }
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FastAPI를 돕거나 FastAPI에 대한 도움을 받고 싶으신가요?
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아주 간단하게 돕고 도움을 받을 수 있는 방법이 있습니다.
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@@ -2,7 +2,7 @@
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추가적인 [Swagger UI 매개변수](https://swagger.io/docs/open-source-tools/swagger-ui/usage/configuration/)를 구성할 수 있습니다.
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구성을 하려면, `FastAPI()` 앱 객체를 생성할 때 또는 `get_swagger_ui_html()` 함수에 `swagger_ui_parameters` 인수를 전달하십시오.
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||||
구성을 하려면, `FastAPI()` 애플리케이션 객체를 생성할 때 또는 `get_swagger_ui_html()` 함수에 `swagger_ui_parameters` 인수를 전달하십시오.
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`swagger_ui_parameters`는 Swagger UI에 직접 전달된 구성을 포함하는 딕셔너리를 받습니다.
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@@ -1,5 +1,6 @@
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# 커스텀 Request 및 APIRoute 클래스 { #custom-request-and-apiroute-class }
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일부 경우에는 `Request`와 `APIRoute` 클래스에서 사용되는 로직을 오버라이드하고 싶을 수 있습니다.
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특히, 이는 middleware에 있는 로직의 좋은 대안이 될 수 있습니다.
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@@ -2,7 +2,7 @@
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**FastAPI**는 **ASGI** 표준을 기반으로 하므로, ASGI와도 호환되는 어떤 **GraphQL** 라이브러리든 매우 쉽게 통합할 수 있습니다.
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같은 애플리케이션에서 일반 FastAPI **경로 처리**와 GraphQL을 함께 조합할 수 있습니다.
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같은 애플리케이션에서 일반 FastAPI *경로 처리*와 GraphQL을 함께 조합할 수 있습니다.
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/// tip | 팁
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@@ -8,6 +8,8 @@ FastAPI 0.119.0 버전에서는 v2로의 마이그레이션을 쉽게 하기 위
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FastAPI 0.126.0 버전에서는 Pydantic v1 지원을 중단했지만, `pydantic.v1`은 잠시 동안 계속 지원했습니다.
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FastAPI 0.128.0 버전에서는 `pydantic.v1` 지원도 중단했으므로, FastAPI의 최신 버전은 Pydantic v2를 필요로 합니다.
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/// warning | 경고
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Pydantic 팀은 최신 Python 버전에서 Pydantic v1 지원을 중단했으며, 시작 버전은 **Python 3.14**입니다.
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@@ -54,6 +56,16 @@ Pydantic v2는 Pydantic v1의 모든 것을 서브모듈 `pydantic.v1`로 포함
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### v2 안의 Pydantic v1에 대한 FastAPI 지원 { #fastapi-support-for-pydantic-v1-in-v2 }
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/// warning | 경고
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`pydantic.v1` 모델에 대한 이 FastAPI 지원은 **FastAPI 0.119.0**에서 추가되었고 **FastAPI 0.128.0**에서 제거되었습니다. 이는 Pydantic v2로의 마이그레이션을 위한 임시 도움 기능이었습니다.
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현재 버전의 FastAPI에서는 앱에서 `pydantic.v1` 모델을 사용하면 오류가 발생합니다.
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이 섹션의 나머지 부분은 해당 오래된 버전에서만 사용할 수 있는 임시 지원을 설명합니다.
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///
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FastAPI 0.119.0부터는 v2로의 마이그레이션을 쉽게 하기 위해, Pydantic v2 내부의 Pydantic v1에 대해서도 부분적인 지원이 있습니다.
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따라서 Pydantic을 최신 v2로 업그레이드하고, import를 `pydantic.v1` 서브모듈을 사용하도록 바꾸면, 많은 경우 그대로 동작합니다.
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@@ -122,6 +134,12 @@ Pydantic v1 모델과 함께 `Body`, `Query`, `Form` 등 파라미터용 FastAPI
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### 단계적으로 마이그레이션하기 { #migrate-in-steps }
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/// warning | 경고
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아래에 설명된 같은 앱에서 Pydantic v1과 v2 모델을 모두 사용하는 점진적 마이그레이션은 **FastAPI 0.119.0부터 0.127.x까지**에서만 동작합니다. 이는 **FastAPI 0.128.0**에서 제거되었으며, 최신 버전은 **Pydantic v2** 모델을 필요로 합니다.
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///
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/// tip | 팁
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먼저 `bump-pydantic`로 시도해 보세요. 테스트가 통과하고 잘 동작한다면, 한 번의 명령으로 끝입니다. ✨
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@@ -1,4 +1,4 @@
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# 입력과 출력에 대해 OpenAPI 스키ма를 분리할지 여부 { #separate-openapi-schemas-for-input-and-output-or-not }
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# 입력과 출력에 대해 OpenAPI 스키마를 분리할지 여부 { #separate-openapi-schemas-for-input-and-output-or-not }
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**Pydantic v2**가 릴리스된 이후, 생성되는 OpenAPI는 이전보다 조금 더 정확하고 **올바르게** 만들어집니다. 😎
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@@ -125,7 +125,7 @@ FastAPI는 현대적이고, 빠르며(고성능), 파이썬 표준 타입 힌트
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<div class="only-github" markdown="1">
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"_[...] 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._"
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||||
"_[...] 저는 요즘 **FastAPI**를 많이 사용하고 있습니다. [...] 사실 우리 팀의 **마이크로소프트 ML 서비스** 전부에 사용할 계획입니다. 그중 일부는 핵심 **Windows** 제품과 일부 **Office** 제품에 통합되고 있습니다._"
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||||
<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Kabir Khan - <strong>Microsoft</strong> <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/pull/26"><small>(ref)</small></a></div>
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@@ -137,7 +137,7 @@ FastAPI는 현대적이고, 빠르며(고성능), 파이썬 표준 타입 힌트
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---
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"_**Netflix**는 우리의 오픈 소스 배포판인 **위기 관리** 오케스트레이션 프레임워크를 발표할 수 있어 기쁩니다: 바로 **Dispatch**입니다! [**FastAPI**로 빌드]_"
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||||
"_**Netflix**는 우리의 **위기 관리** 오케스트레이션 프레임워크인 **Dispatch**의 오픈 소스 공개를 발표하게 되어 기쁩니다! [**FastAPI**로 빌드]_"
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||||
<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Kevin Glisson, Marc Vilanova, Forest Monsen - <strong>Netflix</strong> <a href="https://netflixtechblog.com/introducing-dispatch-da4b8a2a8072"><small>(ref)</small></a></div>
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@@ -192,7 +192,7 @@ $ pip install "fastapi[standard]"
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</div>
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**Note**: 모든 터미널에서 동작하도록 `"fastapi[standard]"`를 따옴표로 감싸 넣었는지 확인하세요.
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||||
**참고**: 모든 터미널에서 동작하도록 `"fastapi[standard]"`를 따옴표로 감싸 넣었는지 확인하세요.
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## 예제 { #example }
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@@ -237,9 +237,9 @@ async def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
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return {"item_id": item_id, "q": q}
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```
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**Note**:
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**참고**:
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잘 모르겠다면, ["급하세요?"](https://fastapi.tiangolo.com/ko/async/#in-a-hurry) 섹션을 확인해 보십시오.
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||||
잘 모르겠다면, 문서의 [`async`와 `await`](https://fastapi.tiangolo.com/ko/async/#in-a-hurry)에 관한 _"급하세요?"_ 섹션을 확인해 보십시오.
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</details>
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@@ -1,5 +1,6 @@
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# Full Stack FastAPI 템플릿 { #full-stack-fastapi-template }
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템플릿은 일반적으로 특정 설정과 함께 제공되지만, 유연하고 커스터마이징이 가능하게 디자인 되었습니다. 이 특성들은 여러분이 프로젝트의 요구사항에 맞춰 수정, 적용을 할 수 있게 해주고, 템플릿이 완벽한 시작점이 되게 해줍니다. 🏁
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||||
많은 초기 설정, 보안, 데이터베이스 및 일부 API 엔드포인트가 이미 준비되어 있으므로, 여러분은 이 템플릿을 시작하는 데 사용할 수 있습니다.
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@@ -124,7 +124,7 @@ John Doe
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이것은 **FastAPI**와 함께 사용할 때도 주요 위치입니다.
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### Simple 타입 { #simple-types }
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### 간단한 타입 { #simple-types }
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`str`뿐 아니라 모든 파이썬 표준 타입을 선언할 수 있습니다.
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@@ -287,7 +287,7 @@ Pydantic 공식 문서의 예시:
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/// note | 참고
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||||
Pydantic에 대해 더 알아보려면 [문서를 확인하세요](https://docs.pydantic.dev/).
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||||
더 알아보려면 [Pydantic 문서를 확인하세요](https://docs.pydantic.dev/).
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///
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@@ -17,16 +17,16 @@ Flask를 사용해 보셨다면, 이는 Flask의 Blueprints에 해당하는 개
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```
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.
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├── app
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│ ├── __init__.py
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│ ├── main.py
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||||
│ ├── dependencies.py
|
||||
│ └── routers
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||||
│ │ ├── __init__.py
|
||||
│ │ ├── items.py
|
||||
│ │ └── users.py
|
||||
│ └── internal
|
||||
│ ├── __init__.py
|
||||
│ └── admin.py
|
||||
│ ├── __init__.py
|
||||
│ ├── main.py
|
||||
│ ├── dependencies.py
|
||||
│ └── routers
|
||||
│ │ ├── __init__.py
|
||||
│ │ ├── items.py
|
||||
│ │ └── users.py
|
||||
│ └── internal
|
||||
│ ├── __init__.py
|
||||
│ └── admin.py
|
||||
```
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||||
|
||||
/// tip | 팁
|
||||
@@ -75,11 +75,11 @@ from app.routers import items
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사용자만 처리하는 전용 파일이 `/app/routers/users.py`의 submodule이라고 해봅시다.
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코드를 정리하기 위해 사용자와 관련된 *path operations*를 나머지 코드와 분리해 두고 싶을 것입니다.
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코드를 정리하기 위해 사용자와 관련된 *경로 처리*를 나머지 코드와 분리해 두고 싶을 것입니다.
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하지만 이것은 여전히 같은 **FastAPI** 애플리케이션/웹 API의 일부입니다(같은 "Python Package"의 일부입니다).
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`APIRouter`를 사용해 해당 모듈의 *path operations*를 만들 수 있습니다.
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`APIRouter`를 사용해 해당 모듈의 *경로 처리*를 만들 수 있습니다.
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### `APIRouter` import하기 { #import-apirouter }
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@@ -87,9 +87,9 @@ from app.routers import items
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{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/users.py hl[1,3] title["app/routers/users.py"] *}
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### `APIRouter`로 *path operations* 만들기 { #path-operations-with-apirouter }
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### `APIRouter`로 *경로 처리* 만들기 { #path-operations-with-apirouter }
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그 다음 이를 사용해 *path operations*를 선언합니다.
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그 다음 이를 사용해 *경로 처리*를 선언합니다.
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`FastAPI` 클래스를 사용할 때와 동일한 방식으로 사용합니다:
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@@ -107,7 +107,7 @@ from app.routers import items
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///
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이제 이 `APIRouter`를 메인 `FastAPI` 앱에 포함(include)할 것이지만, 먼저 dependencies와 다른 `APIRouter` 하나를 확인해 보겠습니다.
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이제 이 `APIRouter`를 메인 `FastAPI` 애플리케이션에 포함(include)할 것이지만, 먼저 dependencies와 다른 `APIRouter` 하나를 확인해 보겠습니다.
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## Dependencies { #dependencies }
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@@ -131,7 +131,7 @@ from app.routers import items
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애플리케이션의 "items"를 처리하는 전용 endpoint들도 `app/routers/items.py` 모듈에 있다고 해봅시다.
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여기에는 다음에 대한 *path operations*가 있습니다:
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여기에는 다음에 대한 *경로 처리*가 있습니다:
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* `/items/`
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* `/items/{item_id}`
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@@ -140,18 +140,18 @@ from app.routers import items
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하지만 우리는 조금 더 똑똑하게, 코드를 약간 단순화하고 싶습니다.
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이 모듈의 모든 *path operations*에는 다음이 동일하게 적용됩니다:
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이 모듈의 모든 *경로 처리*에는 다음이 동일하게 적용됩니다:
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* 경로 `prefix`: `/items`.
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* `tags`: (태그 하나: `items`).
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* 추가 `responses`.
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* `dependencies`: 모두 우리가 만든 `X-Token` dependency가 필요합니다.
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따라서 각 *path operation*마다 매번 모두 추가하는 대신, `APIRouter`에 한 번에 추가할 수 있습니다.
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따라서 각 *경로 처리*마다 매번 모두 추가하는 대신, `APIRouter`에 한 번에 추가할 수 있습니다.
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{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[5:10,16,21] title["app/routers/items.py"] *}
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각 *path operation*의 경로는 다음처럼 `/`로 시작해야 하므로:
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각 *경로 처리*의 경로는 다음처럼 `/`로 시작해야 하므로:
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```Python hl_lines="1"
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@router.get("/{item_id}")
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@@ -163,13 +163,13 @@ async def read_item(item_id: str):
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||||
따라서 이 경우 prefix는 `/items`입니다.
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||||
또한 이 router에 포함된 모든 *path operations*에 적용될 `tags` 목록과 추가 `responses`도 넣을 수 있습니다.
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||||
또한 이 router에 포함된 모든 *경로 처리*에 적용될 `tags` 목록과 추가 `responses`도 넣을 수 있습니다.
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||||
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||||
그리고 router의 모든 *path operations*에 추가될 `dependencies` 목록도 추가할 수 있으며, 해당 경로들로 들어오는 각 요청마다 실행/해결됩니다.
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||||
그리고 router의 모든 *경로 처리*에 추가될 `dependencies` 목록도 추가할 수 있으며, 해당 경로들로 들어오는 각 요청마다 실행/해결됩니다.
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||||
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||||
/// tip | 팁
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||||
[*path operation decorator의 dependencies*](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md)와 마찬가지로, *path operation function*에 어떤 값도 전달되지 않습니다.
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||||
[*경로 처리 데코레이터*의 dependencies](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md)와 마찬가지로, *경로 처리 함수*에 어떤 값도 전달되지 않습니다.
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///
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||||
@@ -183,14 +183,14 @@ async def read_item(item_id: str):
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||||
* 단일 문자열 `"items"`를 포함하는 태그 목록으로 표시됩니다.
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||||
* 이 "tags"는 자동 대화형 문서 시스템(OpenAPI 사용)에 특히 유용합니다.
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||||
* 모두 미리 정의된 `responses`를 포함합니다.
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||||
* 이 모든 *path operations*는 실행되기 전에 `dependencies` 목록이 평가/실행됩니다.
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||||
* 특정 *path operation*에 dependencies를 추가로 선언하면 **그것들도 실행됩니다**.
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||||
* router dependencies가 먼저 실행되고, 그 다음에 [decorator의 `dependencies`](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md), 그리고 일반 파라미터 dependencies가 실행됩니다.
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||||
* 이 모든 *경로 처리*는 실행되기 전에 `dependencies` 목록이 평가/실행됩니다.
|
||||
* 특정 *경로 처리*에 dependencies를 추가로 선언하면 **그것들도 실행됩니다**.
|
||||
* router dependencies가 먼저 실행되고, 그 다음에 [데코레이터의 `dependencies`](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md), 그리고 일반 파라미터 dependencies가 실행됩니다.
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||||
* [`scopes`가 있는 `Security` dependencies](../advanced/security/oauth2-scopes.md)도 추가할 수 있습니다.
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||||
/// tip | 팁
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||||
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||||
`APIRouter`에 `dependencies`를 두는 것은 예를 들어 전체 *path operations* 그룹에 인증을 요구할 때 사용할 수 있습니다. 각 경로 처리에 개별적으로 dependencies를 추가하지 않아도 됩니다.
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||||
`APIRouter`에 `dependencies`를 두는 것은 예를 들어 전체 *경로 처리* 그룹에 인증을 요구할 때 사용할 수 있습니다. 각 경로 처리에 개별적으로 dependencies를 추가하지 않아도 됩니다.
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///
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||||
@@ -232,7 +232,7 @@ from .dependencies import get_token_header
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하지만 그 파일은 존재하지 않습니다. dependencies는 `app/dependencies.py` 파일에 있습니다.
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우리 앱/파일 구조를 다시 떠올려 보세요:
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우리 애플리케이션/파일 구조를 다시 떠올려 보세요:
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<img src="/img/tutorial/bigger-applications/package.drawio.svg">
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@@ -271,13 +271,13 @@ from ...dependencies import get_token_header
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이는 `app/` 위쪽의 어떤 package(자신의 `__init__.py` 파일 등을 가진)에 대한 참조가 됩니다. 하지만 우리는 그런 것이 없습니다. 그래서 이 예시에서는 에러가 발생합니다. 🚨
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이제 어떻게 동작하는지 알았으니, 앱이 얼마나 복잡하든 상대 import를 사용할 수 있습니다. 🤓
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이제 어떻게 동작하는지 알았으니, 애플리케이션이 얼마나 복잡하든 상대 import를 사용할 수 있습니다. 🤓
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### 커스텀 `tags`, `responses`, `dependencies` 추가하기 { #add-some-custom-tags-responses-and-dependencies }
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`APIRouter`에 이미 prefix `/items`와 `tags=["items"]`를 추가했기 때문에 각 *path operation*에 이를 추가하지 않습니다.
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`APIRouter`에 이미 prefix `/items`와 `tags=["items"]`를 추가했기 때문에 각 *경로 처리*에 이를 추가하지 않습니다.
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하지만 특정 *path operation*에만 적용될 _추가_ `tags`를 더할 수도 있고, 그 *path operation* 전용의 추가 `responses`도 넣을 수 있습니다:
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하지만 특정 *경로 처리*에만 적용될 _추가_ `tags`를 더할 수도 있고, 그 *경로 처리* 전용의 추가 `responses`도 넣을 수 있습니다:
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{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[30:31] title["app/routers/items.py"] *}
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@@ -416,13 +416,13 @@ router를 포함(include)할 때 성능을 걱정할 필요는 없습니다.
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이제 조직에서 `app/internal/admin.py` 파일을 받았다고 가정해 봅시다.
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여기에는 조직에서 여러 프로젝트 간에 공유하는 관리자용 *path operations*가 있는 `APIRouter`가 들어 있습니다.
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여기에는 조직에서 여러 프로젝트 간에 공유하는 관리자용 *경로 처리*가 있는 `APIRouter`가 들어 있습니다.
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이 예시에서는 매우 단순하게 만들겠습니다. 하지만 조직 내 다른 프로젝트와 공유되기 때문에, 이를 수정할 수 없어 `prefix`, `dependencies`, `tags` 등을 `APIRouter`에 직접 추가할 수 없다고 해봅시다:
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{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/internal/admin.py hl[3] title["app/internal/admin.py"] *}
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하지만 `APIRouter`를 포함할 때 커스텀 `prefix`를 지정해 모든 *path operations*가 `/admin`으로 시작하게 하고, 이 프로젝트에서 이미 가진 `dependencies`로 보호하고, `tags`와 `responses`도 포함하고 싶습니다.
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하지만 `APIRouter`를 포함할 때 커스텀 `prefix`를 지정해 모든 *경로 처리*가 `/admin`으로 시작하게 하고, 이 프로젝트에서 이미 가진 `dependencies`로 보호하고, `tags`와 `responses`도 포함하고 싶습니다.
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원래 `APIRouter`를 수정하지 않고도 `app.include_router()`에 파라미터를 전달해서 이를 선언할 수 있습니다:
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@@ -430,26 +430,26 @@ router를 포함(include)할 때 성능을 걱정할 필요는 없습니다.
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이렇게 하면 원래 `APIRouter`는 수정되지 않으므로, 조직 내 다른 프로젝트에서도 동일한 `app/internal/admin.py` 파일을 계속 공유할 수 있습니다.
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결과적으로 우리 앱에서 `admin` 모듈의 각 *path operations*는 다음을 갖게 됩니다:
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결과적으로 우리 애플리케이션에서 `admin` 모듈의 각 *경로 처리*는 다음을 갖게 됩니다:
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* prefix `/admin`.
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* tag `admin`.
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* dependency `get_token_header`.
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* 응답 `418`. 🍵
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하지만 이는 우리 앱에서 그 `APIRouter`에만 영향을 주며, 이를 사용하는 다른 코드에는 영향을 주지 않습니다.
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하지만 이는 우리 애플리케이션에서 그 `APIRouter`에만 영향을 주며, 이를 사용하는 다른 코드에는 영향을 주지 않습니다.
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따라서 다른 프로젝트들은 같은 `APIRouter`를 다른 인증 방식으로 사용할 수도 있습니다.
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### *path operation* 포함하기 { #include-a-path-operation }
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### *경로 처리* 포함하기 { #include-a-path-operation }
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*path operations*를 `FastAPI` 앱에 직접 추가할 수도 있습니다.
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*경로 처리*를 `FastAPI` 애플리케이션에 직접 추가할 수도 있습니다.
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여기서는 가능하다는 것을 보여주기 위해... 그냥 해봅니다 🤷:
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{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[21:23] title["app/main.py"] *}
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그리고 `app.include_router()`로 추가한 다른 모든 *path operations*와 함께 올바르게 동작합니다.
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||||
그리고 `app.include_router()`로 추가한 다른 모든 *경로 처리*와 함께 올바르게 동작합니다.
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||||
/// note | 매우 기술적인 세부사항
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@@ -459,9 +459,9 @@ router를 포함(include)할 때 성능을 걱정할 필요는 없습니다.
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`APIRouter`는 "mount"되는 것이 아니며, 애플리케이션의 나머지 부분과 격리되어 있지 않습니다.
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이는 OpenAPI 스키마와 사용자 인터페이스에 그들의 *path operations*를 포함시키기 위함입니다.
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이는 OpenAPI 스키마와 사용자 인터페이스에 그들의 *경로 처리*를 포함시키기 위함입니다.
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FastAPI는 원래의 router와 *path operations*를 활성 상태로 유지하고, 요청을 처리하고 OpenAPI를 생성할 때 router의 prefix, dependencies, tags, responses 및 기타 메타데이터를 결합합니다.
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||||
FastAPI는 원래의 router와 경로 처리를 활성 상태로 유지하고, 요청을 처리하고 OpenAPI를 생성할 때 router의 prefix, dependencies, tags, responses 및 기타 메타데이터를 결합합니다.
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///
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||||
@@ -480,7 +480,7 @@ entrypoint = "app.main:app"
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from app.main import app
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```
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||||
이렇게 하면 `fastapi` 명령어가 여러분의 앱이 어디에 있는지 알 수 있습니다.
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||||
이렇게 하면 `fastapi` 명령어가 여러분의 애플리케이션이 어디에 있는지 알 수 있습니다.
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/// Note | 참고
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@@ -498,7 +498,7 @@ $ fastapi dev app/main.py
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## 자동 API 문서 확인하기 { #check-the-automatic-api-docs }
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이제 앱을 실행하세요:
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이제 애플리케이션을 실행하세요:
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<div class="termy">
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@@ -532,16 +532,16 @@ $ fastapi dev
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router.include_router(other_router)
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```
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`router`를 `FastAPI` 앱에 포함하기 전이든 후든, 어느 시점에 해도 됩니다. FastAPI는 라우팅과 OpenAPI에 `other_router`의 *path operations*도 포함합니다.
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||||
`router`를 `FastAPI` 애플리케이션에 포함하기 전이든 후든, 어느 시점에 해도 됩니다. FastAPI는 라우팅과 OpenAPI에 `other_router`의 *경로 처리*도 포함합니다.
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||||
|
||||
나중에 router들에 추가된 *path operations*도 동일하게 적용됩니다. 이전에 수행한 포함을 통해서도 보이게 됩니다.
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||||
나중에 router들에 추가된 *경로 처리*도 동일하게 적용됩니다. 이전에 수행한 포함을 통해서도 보이게 됩니다.
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||||
/// warning | 기술 세부사항
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router를 포함한 뒤에 `router.routes`를 직접 변형하는 것은 피하세요. FastAPI는 router 포함을 실시간으로 처리하므로, 원래 router와 그 routes는 라우팅과 OpenAPI 생성의 일부로 남아 있습니다.
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||||
경로와 router를 추가할 때는 path operation 데코레이터와 `.include_router()` 같은 문서화된 API를 사용하세요.
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경로와 router를 추가할 때는 경로 처리 데코레이터와 `.include_router()` 같은 문서화된 API를 사용하세요.
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||||
`router.routes`는 최종 *path operations*의 평탄화된 목록이 아니라, route 정의와 포함된 router를 담는 하위 수준의 트리로 취급하고, 여기에 의존하지 마세요.
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||||
`router.routes`는 최종 *경로 처리*의 평탄화된 목록이 아니라, route 정의와 포함된 router를 담는 하위 수준의 트리로 취급하고, 여기에 의존하지 마세요.
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///
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||||
@@ -182,7 +182,7 @@ Pydantic 모델 대신 `dict`로 직접 작업한다면 이런 종류의 편집
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또한 키는 어떤 타입이고 값은 다른 타입인 `dict`로 본문을 선언할 수 있습니다.
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이렇게 하면 (Pydantic 모델을 사용하는 경우처럼) 유효한 필드/어트리뷰트 이름이 무엇인지 미리 알 필요가 없습니다.
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이렇게 하면 (Pydantic 모델을 사용하는 경우와 달리) 유효한 필드/어트리뷰트 이름이 무엇인지 미리 알 필요가 없습니다.
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아직 모르는 키를 받으려는 경우에 유용합니다.
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@@ -10,7 +10,7 @@
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/// note | 참고
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데이터를 보내기 위해, (좀 더 보편적인) `POST`, `PUT`, `DELETE` 혹은 `PATCH` 중에 하나를 사용하는 것이 좋습니다.
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데이터를 보내기 위해, `POST` (가장 일반적), `PUT`, `DELETE` 혹은 `PATCH` 중에 하나를 사용하는 것이 좋습니다.
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||||
`GET` 요청에 본문을 담아 보내는 것은 명세서에 정의되지 않은 행동입니다. 그럼에도 불구하고, 이 방식은 아주 복잡한/극한의 사용 상황에서만 FastAPI에 의해 지원됩니다.
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@@ -88,7 +88,7 @@
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## 편집기 지원 { #editor-support }
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편집기에서, 함수 내에서 타입 힌트와 완성을 어디서나 (만약 Pydantic model 대신에 `dict`을 받을 경우 나타나지 않을 수 있습니다) 받을 수 있습니다:
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||||
편집기에서, 함수 내에서 타입 힌트와 완성을 어디서나 (만약 Pydantic 모델 대신에 `dict`을 받을 경우 나타나지 않을 수 있습니다) 받을 수 있습니다:
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<img src="/img/tutorial/body/image03.png">
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||||
@@ -141,14 +141,14 @@
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**본문**, **경로** 그리고 **쿼리** 매개변수 모두 동시에 선언할 수도 있습니다.
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||||
**FastAPI**는 각각을 인지하고 데이터를 올바른 위치에 가져올 것입니다.
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||||
**FastAPI**는 각각을 인지하고 데이터를 올바른 위치에서 가져올 것입니다.
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||||
{* ../../docs_src/body/tutorial004_py310.py hl[16] *}
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||||
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||||
함수 매개변수는 다음을 따라서 인지하게 됩니다:
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||||
* 만약 매개변수가 **경로**에도 선언되어 있다면, 이는 경로 매개변수로 사용될 것입니다.
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||||
* 만약 매개변수가 (`int`, `float`, `str`, `bool` 등과 같은) **유일한 타입**으로 되어있으면, **쿼리** 매개변수로 해석될 것입니다.
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||||
* 만약 매개변수가 (`int`, `float`, `str`, `bool` 등과 같은) **단일 타입**으로 되어있으면, **쿼리** 매개변수로 해석될 것입니다.
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||||
* 만약 매개변수가 **Pydantic 모델** 타입으로 선언되어 있으면, 요청 **본문**으로 해석될 것입니다.
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/// note | 참고
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@@ -163,4 +163,4 @@ FastAPI는 `q`의 값이 필요없음을 기본 값 `= None` 때문에 알게
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## Pydantic없이 { #without-pydantic }
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||||
만약 Pydantic 모델을 사용하고 싶지 않다면, **Body** 매개변수를 사용할 수도 있습니다. [Body - Multiple Parameters: Singular values in body](body-multiple-params.md#singular-values-in-body) 문서를 확인하세요.
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||||
만약 Pydantic 모델을 사용하고 싶지 않다면, **Body** 매개변수를 사용할 수도 있습니다. [Body - 여러 매개변수: 본문의 단일 값](body-multiple-params.md#singular-values-in-body) 문서를 확인하세요.
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@@ -59,7 +59,7 @@ Python에 의해 자동으로 생성된 파일의 내부 변수 `__name__`은
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```Python
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from myapp import app
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# Some more code
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# 추가 코드
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```
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이 경우 `myapp.py` 내부의 자동 변수 `__name__`에는 값이 `"__main__"`이 들어가지 않습니다.
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@@ -99,7 +99,7 @@ from myapp import app
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---
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Pycharm을 사용하는 경우 다음을 수행할 수 있습니다
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||||
PyCharm을 사용하는 경우 다음을 수행할 수 있습니다
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* "Run" 메뉴를 엽니다.
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||||
* "Debug..." 옵션을 선택합니다.
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@@ -4,7 +4,7 @@ FastAPI는 <dfn title='때로는 "exit code", "cleanup code", "teardown code", "
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이를 구현하려면 `return` 대신 `yield`를 사용하고, 추가로 실행할 단계 (코드)를 그 뒤에 작성하세요.
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/// tip
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/// tip | 팁
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각 의존성마다 `yield`는 한 번만 사용해야 합니다.
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@@ -39,7 +39,7 @@ yield된 값은 *경로 처리* 및 다른 의존성들에 주입되는 값 입
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{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[5:6] *}
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/// tip
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/// tip | 팁
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`async` 함수와 일반 함수 모두 사용할 수 있습니다.
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@@ -55,7 +55,7 @@ yield된 값은 *경로 처리* 및 다른 의존성들에 주입되는 값 입
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따라서, 의존성 내에서 `except SomeException`을 사용하여 특정 예외를 처리할 수 있습니다.
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마찬가지로, `finally`를 사용하여 예외 발생 여부와 관계 없이 종료 단계까 실행되도록 할 수 있습니다.
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||||
마찬가지로, `finally`를 사용하여 예외 발생 여부와 관계 없이 종료 단계가 실행되도록 할 수 있습니다.
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||||
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[3,5] *}
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||||
@@ -87,7 +87,7 @@ yield된 값은 *경로 처리* 및 다른 의존성들에 주입되는 값 입
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/// note | 기술 세부사항
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파이썬의 [Context Managers](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html) 덕분에 이 기능이 작동합니다.
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파이썬의 [컨텍스트 관리자](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html) 덕분에 이 기능이 작동합니다.
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**FastAPI**는 이를 내부적으로 사용하여 이를 달성합니다.
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@@ -101,7 +101,7 @@ yield된 값은 *경로 처리* 및 다른 의존성들에 주입되는 값 입
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예를 들어, `HTTPException` 같은 다른 예외를 발생시킬 수 있습니다.
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/// tip
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/// tip | 팁
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이는 다소 고급 기술이며, 대부분의 경우 실제로는 필요하지 않을 것입니다. 예를 들어, *경로 처리 함수* 등 나머지 애플리케이션 코드 내부에서 예외 (`HTTPException` 포함)를 발생시킬 수 있기 때문입니다.
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@@ -170,7 +170,7 @@ participant tasks as Background tasks
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end
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```
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/// note
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/// note | 참고
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클라이언트에는 **하나의 응답**만 전송됩니다. 이는 오류 응답 중 하나일 수도 있고, *경로 처리*에서 생성된 응답일 수도 있습니다.
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@@ -178,7 +178,7 @@ participant tasks as Background tasks
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///
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/// tip
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/// tip | 팁
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*경로 처리 함수*의 코드에서 어떤 예외를 발생시키면 `HTTPException`을 포함해 `yield`를 사용하는 의존성으로 전달됩니다. 대부분의 경우 해당 예외(또는 새 예외)를 `yield`를 사용하는 의존성에서 다시 발생시켜, 제대로 처리되도록 해야 합니다.
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@@ -234,6 +234,7 @@ participant operation as Path Operation
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`yield`를 사용하는 의존성은 시간이 지나면서 서로 다른 사용 사례를 다루고 일부 문제를 수정하기 위해 발전해 왔습니다.
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FastAPI의 여러 버전에서 무엇이 바뀌었는지 보고 싶다면, 고급 가이드의 [고급 의존성 - `yield`, `HTTPException`, `except` 및 백그라운드 작업을 사용하는 의존성](../../advanced/advanced-dependencies.md#dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks)에서 더 자세히 읽을 수 있습니다.
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## 컨텍스트 관리자 { #context-managers }
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### "컨텍스트 관리자"란 { #what-are-context-managers }
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@@ -256,7 +257,7 @@ with open("./somefile.txt") as f:
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### `yield`를 사용하는 의존성에서 컨텍스트 관리자 사용하기 { #using-context-managers-in-dependencies-with-yield }
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/// warning
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/// warning | 경고
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이것은 어느 정도 "고급" 개념입니다.
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@@ -271,7 +272,7 @@ Python에서는 [두 가지 메서드: `__enter__()`와 `__exit__()`가 있는
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{* ../../docs_src/dependencies/tutorial010_py310.py hl[1:9,13] *}
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/// tip
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/// tip | 팁
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컨텍스트 관리자를 생성하는 또 다른 방법은 다음과 같습니다:
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@@ -1,5 +1,6 @@
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# 추가 데이터 자료형 { #extra-data-types }
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지금까지 일반적인 데이터 자료형을 사용했습니다. 예를 들면 다음과 같습니다:
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* `int`
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@@ -8,7 +8,7 @@
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* **출력 모델**은 비밀번호를 가지면 안 됩니다.
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* **데이터베이스 모델**은 아마도 해시 처리된 비밀번호를 가질 필요가 있을 것입니다.
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/// danger
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/// danger | 위험
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절대 사용자의 비밀번호를 평문으로 저장하지 마세요. 항상 이후에 검증 가능한 "안전한 해시(secure hash)"로 저장하세요.
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@@ -132,7 +132,7 @@ UserInDB(
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)
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```
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/// warning
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/// warning | 경고
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추가적으로 제공된 함수 `fake_password_hasher`와 `fake_save_user`는 데이터 흐름을 시연하기 위한 예제일 뿐이며, 실제 보안을 제공하지 않습니다.
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@@ -164,7 +164,7 @@ OpenAPI에서는 이를 `anyOf`로 정의합니다.
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이를 위해 표준 Python 타입 힌트인 [`typing.Union`](https://docs.python.org/3/library/typing.html#typing.Union)을 사용할 수 있습니다:
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/// note
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/// note | 참고
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[`Union`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/#unions)을 정의할 때는 더 구체적인 타입을 먼저 포함하고, 덜 구체적인 타입을 그 뒤에 나열해야 합니다. 아래 예제에서는 `Union[PlaneItem, CarItem]`에서 더 구체적인 `PlaneItem`이 `CarItem`보다 앞에 위치합니다.
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@@ -208,4 +208,4 @@ Pydantic 모델을 사용하지 않고, 키와 값의 타입만 선언하여 평
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여러 Pydantic 모델을 사용하고, 각 경우에 맞게 자유롭게 상속하세요.
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||||
엔터티가 서로 다른 "상태"를 가져야 하는 경우, 엔터티당 단일 데이터 모델을 사용할 필요는 없습니다. 예를 들어, 사용자 "엔터티"가 `password`, `password_hash`, 그리고 비밀번호가 없는 상태를 포함할 수 있는 경우처럼 말입니다.
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||||
엔터티가 서로 다른 "상태"를 가져야 하는 경우, 엔터티당 단일 데이터 모델을 사용할 필요는 없습니다. 예를 들어, **사용자** "엔터티"가 `password`, `password_hash`, 그리고 비밀번호가 없는 상태를 포함할 수 있는 경우처럼 말입니다.
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||||
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||||
@@ -54,7 +54,7 @@ $ <font color="#4E9A06">fastapi</font> dev
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||||
INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
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```
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||||
해당 줄은 로컬 머신에서 앱이 서비스되는 URL을 보여줍니다.
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||||
해당 줄은 로컬 머신에서 애플리케이션이 서비스되는 URL을 보여줍니다.
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### 확인하기 { #check-it }
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@@ -143,16 +143,16 @@ OpenAPI 스키마는 포함된 두 개의 대화형 문서 시스템을 제공
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API와 통신하는 클라이언트(프론트엔드, 모바일, IoT 애플리케이션 등)를 위해 코드를 자동으로 생성하는 데도 사용할 수 있습니다.
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||||
### `pyproject.toml`에 앱 `entrypoint` 구성하기 { #configure-the-app-entrypoint-in-pyproject-toml }
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### `pyproject.toml`에 애플리케이션 `entrypoint` 구성하기 { #configure-the-app-entrypoint-in-pyproject-toml }
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||||
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||||
다음과 같이 `pyproject.toml` 파일에서 앱이 위치한 곳을 구성할 수 있습니다:
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||||
다음과 같이 `pyproject.toml` 파일에서 애플리케이션이 위치한 곳을 구성할 수 있습니다:
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```toml
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[tool.fastapi]
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entrypoint = "main:app"
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```
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해당 `entrypoint`는 `fastapi` 명령어에 다음과 같이 앱을 임포트하라고 알려줍니다:
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||||
해당 `entrypoint`는 `fastapi` 명령어에 다음과 같이 애플리케이션을 임포트하라고 알려줍니다:
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||||
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||||
```python
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||||
from main import app
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||||
@@ -182,7 +182,7 @@ from backend.main import app
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||||
### `fastapi dev`를 경로 또는 `--entrypoint` CLI 옵션과 함께 사용하기 { #fastapi-dev-with-path-or-with-entrypoint-cli-option }
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||||
`fastapi dev` 명령어에 파일 경로를 전달할 수도 있으며, 그러면 사용할 FastAPI app 객체를 추정합니다:
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||||
`fastapi dev` 명령어에 파일 경로를 전달할 수도 있으며, 그러면 사용할 FastAPI 애플리케이션 객체를 추정합니다:
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||||
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||||
```console
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||||
$ fastapi dev main.py
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||||
@@ -198,9 +198,9 @@ $ fastapi dev --entrypoint main:app
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||||
또한 다른 도구들, 예를 들어 [VS Code 확장](../editor-support.md)이나 [FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)가 이를 찾지 못할 수 있으므로, `pyproject.toml`의 `entrypoint`를 사용하는 것을 권장합니다.
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||||
### 앱 배포하기(선택 사항) { #deploy-your-app-optional }
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||||
### 애플리케이션 배포하기(선택 사항) { #deploy-your-app-optional }
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||||
선택적으로 FastAPI 앱을 [FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)에 단 한 번의 명령으로 배포할 수 있습니다. 🚀
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||||
선택적으로 FastAPI 애플리케이션을 [FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)에 단 한 번의 명령어로 배포할 수 있습니다. 🚀
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<div class="termy">
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@@ -218,7 +218,7 @@ Deploying to FastAPI Cloud...
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CLI가 여러분의 FastAPI 애플리케이션을 자동으로 감지하고 클라우드에 배포합니다. 로그인되어 있지 않다면 브라우저가 열려 인증 과정을 완료합니다.
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||||
이게 전부입니다! 이제 해당 URL에서 앱에 접근할 수 있습니다. ✨
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||||
이게 전부입니다! 이제 해당 URL에서 애플리케이션에 접근할 수 있습니다. ✨
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||||
## 단계별 요약 { #recap-step-by-step }
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@@ -261,6 +261,7 @@ https://example.com/items/foo
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```
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/items/foo
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```
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/// note | 참고
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"경로"는 일반적으로 "엔드포인트" 또는 "라우트"라고도 불립니다.
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@@ -392,7 +393,7 @@ JSON으로 자동 변환되는 객체들과 모델들(ORM 등을 포함해서)
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### 6 단계: 배포하기 { #step-6-deploy-it }
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한 번의 명령으로 **[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)**에 앱을 배포합니다: `fastapi deploy`. 🎉
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||||
한 번의 명령어로 **[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)**에 애플리케이션을 배포합니다: `fastapi deploy`. 🎉
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#### FastAPI Cloud 소개 { #about-fastapi-cloud }
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@@ -400,15 +401,15 @@ JSON으로 자동 변환되는 객체들과 모델들(ORM 등을 포함해서)
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최소한의 노력으로 API를 **빌드**, **배포**, **접근**하는 과정을 간소화합니다.
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FastAPI로 앱을 빌드할 때의 동일한 **개발자 경험**을 클라우드에 **배포**할 때도 제공합니다. 🎉
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||||
FastAPI로 애플리케이션을 빌드할 때의 동일한 **개발자 경험**을 클라우드에 **배포**할 때도 제공합니다. 🎉
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FastAPI Cloud는 *FastAPI와 친구들* 오픈 소스 프로젝트의 주요 스폰서이자 자금 제공자입니다. ✨
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#### 다른 클라우드 제공업체에 배포하기 { #deploy-to-other-cloud-providers }
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FastAPI는 오픈 소스이며 표준을 기반으로 합니다. 선택한 어떤 클라우드 제공업체에도 FastAPI 앱을 배포할 수 있습니다.
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FastAPI는 오픈 소스이며 표준을 기반으로 합니다. 선택한 어떤 클라우드 제공업체에도 FastAPI 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.
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클라우드 제공업체의 가이드를 따라 FastAPI 앱을 배포하세요. 🤓
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클라우드 제공업체의 가이드를 따라 FastAPI 애플리케이션을 배포하세요. 🤓
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## 요약 { #recap }
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@@ -416,5 +417,5 @@ FastAPI는 오픈 소스이며 표준을 기반으로 합니다. 선택한 어
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* `app` 인스턴스 생성.
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* (`@app.get("/")`처럼) **경로 처리 데코레이터** 작성.
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* (위에 있는 `def root(): ...`처럼) **경로 처리 함수** 작성.
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* `fastapi dev` 명령으로 개발 서버 실행.
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* 선택적으로 `fastapi deploy`로 앱 배포.
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||||
* `fastapi dev` 명령어로 개발 서버 실행.
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||||
* 선택적으로 `fastapi deploy`로 애플리케이션 배포.
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@@ -1,5 +1,6 @@
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# 오류 처리 { #handling-errors }
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API를 사용하는 클라이언트에 오류를 알려야 하는 상황은 많이 있습니다.
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이 클라이언트는 프론트엔드가 있는 브라우저일 수도 있고, 다른 사람이 작성한 코드일 수도 있고, IoT 장치일 수도 있습니다.
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@@ -1,5 +1,6 @@
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# 자습서 - 사용자 안내서 { #tutorial-user-guide }
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이 자습서는 **FastAPI**의 대부분의 기능을 단계별로 사용하는 방법을 보여줍니다.
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각 섹션은 이전 섹션을 바탕으로 점진적으로 구성되지만, 주제를 분리한 구조로 되어 있어 특정 API 요구사항을 해결하기 위해 원하는 섹션으로 바로 이동할 수 있습니다.
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@@ -11,7 +11,7 @@ OpenAPI 명세 및 자동화된 API 문서 UI에 사용되는 다음 필드를
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| `title` | `str` | API의 제목입니다. |
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| `summary` | `str` | API에 대한 짧은 요약입니다. <small>OpenAPI 3.1.0, FastAPI 0.99.0부터 사용 가능.</small> |
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| `description` | `str` | API에 대한 짧은 설명입니다. 마크다운을 사용할 수 있습니다. |
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| `version` | `string` | API의 버전입니다. OpenAPI의 버전이 아닌, 여러분의 애플리케이션의 버전을 나타냅니다. 예: `2.5.0`. |
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||||
| `version` | `str` | API의 버전입니다. OpenAPI의 버전이 아닌, 여러분의 애플리케이션의 버전을 나타냅니다. 예: `2.5.0`. |
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||||
| `terms_of_service` | `str` | API 이용 약관의 URL입니다. 제공하는 경우 URL 형식이어야 합니다. |
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||||
| `contact` | `dict` | 노출된 API에 대한 연락처 정보입니다. 여러 필드를 포함할 수 있습니다. <details><summary><code>contact</code> 필드</summary><table><thead><tr><th>매개변수</th><th>타입</th><th>설명</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>name</code></td><td><code>str</code></td><td>연락처 인물/조직의 식별명입니다.</td></tr><tr><td><code>url</code></td><td><code>str</code></td><td>연락처 정보가 담긴 URL입니다. URL 형식이어야 합니다.</td></tr><tr><td><code>email</code></td><td><code>str</code></td><td>연락처 인물/조직의 이메일 주소입니다. 이메일 주소 형식이어야 합니다.</td></tr></tbody></table></details> |
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||||
| `license_info` | `dict` | 노출된 API의 라이선스 정보입니다. 여러 필드를 포함할 수 있습니다. <details><summary><code>license_info</code> 필드</summary><table><thead><tr><th>매개변수</th><th>타입</th><th>설명</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>name</code></td><td><code>str</code></td><td><strong>필수</strong> (<code>license_info</code>가 설정된 경우). API에 사용된 라이선스 이름입니다.</td></tr><tr><td><code>identifier</code></td><td><code>str</code></td><td>API에 대한 [SPDX](https://spdx.org/licenses/) 라이선스 표현입니다. <code>identifier</code> 필드는 <code>url</code> 필드와 상호 배타적입니다. <small>OpenAPI 3.1.0, FastAPI 0.99.0부터 사용 가능.</small></td></tr><tr><td><code>url</code></td><td><code>str</code></td><td>API에 사용된 라이선스의 URL입니다. URL 형식이어야 합니다.</td></tr></tbody></table></details> |
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||||
@@ -26,7 +26,7 @@ OpenAPI 명세 및 자동화된 API 문서 UI에 사용되는 다음 필드를
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///
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이 구성을 사용하면 문서 자동화(로 생성된) API 문서는 다음과 같이 보입니다:
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이 구성을 사용하면 자동 API 문서는 다음과 같이 보입니다:
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<img src="/img/tutorial/metadata/image01.png">
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@@ -1,5 +1,6 @@
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# 경로 처리 설정 { #path-operation-configuration }
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*경로 처리 데코레이터*를 설정하기 위해 전달할 수 있는 몇 가지 매개변수가 있습니다.
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/// warning | 경고
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@@ -29,7 +29,7 @@ FastAPI는 `q`의 기본값이 `= None`이기 때문에 필수가 아님을 압
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{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002_an_py310.py hl[1,3] *}
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/// info | 정보
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/// note | 참고
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FastAPI는 0.95.0 버전에서 `Annotated` 지원을 추가했고(그리고 이를 권장하기 시작했습니다).
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@@ -382,7 +382,7 @@ Pydantic에는 [BeforeValidator](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/valid
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{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py hl[5,16:19,24] *}
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||||
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||||
/// info | 정보
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/// note | 참고
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||||
이는 Pydantic 2 이상 버전에서 사용할 수 있습니다. 😎
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@@ -1,5 +1,6 @@
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# 쿼리 매개변수 { #query-parameters }
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경로 매개변수의 일부가 아닌 다른 함수 매개변수를 선언하면 "쿼리" 매개변수로 자동 해석합니다.
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{* ../../docs_src/query_params/tutorial001_py310.py hl[9] *}
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||||
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@@ -151,11 +151,11 @@ HTML의 폼들(`<form></form>`)이 서버에 데이터를 전송하는 방식은
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그들은 "폼 데이터"를 사용하여 전송된 동일한 "폼 필드"에 연결됩니다.
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이 기능을 사용하기 위해 , `bytes` 의 `List` 또는 `UploadFile` 를 선언하기 바랍니다:
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이 기능을 사용하려면 `bytes` 또는 `UploadFile`의 `list`를 선언하기 바랍니다:
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{* ../../docs_src/request_files/tutorial002_an_py310.py hl[10,15] *}
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||||
선언한대로, `bytes` 의 `list` 또는 `UploadFile` 들을 전송받을 것입니다.
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||||
선언한 대로, `bytes` 또는 `UploadFile`의 `list`를 받게 됩니다.
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||||
/// note | 기술 세부사항
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@@ -1,5 +1,6 @@
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# 폼 데이터 { #form-data }
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JSON 대신 폼 필드를 받아야 하는 경우 `Form`을 사용할 수 있습니다.
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/// note | 참고
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@@ -1,5 +1,6 @@
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# 응답 상태 코드 { #response-status-code }
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응답 모델을 지정하는 것과 같은 방법으로, 어떤 *경로 처리*에서든 `status_code` 매개변수를 사용하여 응답에 사용할 HTTP 상태 코드를 선언할 수도 있습니다:
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* `@app.get()`
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@@ -1,6 +1,6 @@
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# 요청 예제 데이터 선언 { #declare-request-example-data }
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여러분의 앱이 받을 수 있는 데이터 예제를 선언할 수 있습니다.
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여러분의 애플리케이션이 받을 수 있는 데이터 예제를 선언할 수 있습니다.
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여기 이를 위한 몇 가지 방식이 있습니다.
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@@ -1,5 +1,6 @@
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# 보안 - 첫 단계 { #security-first-steps }
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어떤 도메인에 **backend** API가 있다고 가정해 보겠습니다.
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그리고 다른 도메인에 **frontend**가 있거나, 같은 도메인의 다른 경로에 있거나(또는 모바일 애플리케이션에 있을 수도 있습니다).
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@@ -14,7 +14,7 @@
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Pydantic을 사용해 본문을 선언하는 것과 같은 방식으로, 다른 곳에서도 어디서든 사용할 수 있습니다:
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{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}
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{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:16] *}
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## `get_current_user` 의존성 생성하기 { #create-a-get-current-user-dependency }
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@@ -1,5 +1,6 @@
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# 패스워드(해싱 포함)를 사용하는 OAuth2, JWT 토큰을 사용하는 Bearer { #oauth2-with-password-and-hashing-bearer-with-jwt-tokens }
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모든 보안 흐름을 구성했으므로, 이제 <abbr title="JSON Web Tokens - JSON 웹 토큰">JWT</abbr> 토큰과 안전한 패스워드 해싱을 사용해 애플리케이션을 실제로 안전하게 만들겠습니다.
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이 코드는 실제로 애플리케이션에서 사용할 수 있으며, 패스워드 해시를 데이터베이스에 저장하는 등의 작업에 활용할 수 있습니다.
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@@ -6,7 +6,7 @@
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**FastAPI** 보안 유틸리티를 사용하여 `username` 및 `password`를 가져올 것입니다.
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OAuth2는 (우리가 사용하고 있는) "패스워드 플로우"을 사용할 때 클라이언트/유저가 `username` 및 `password` 필드를 폼 데이터로 보내야 함을 지정합니다.
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||||
OAuth2는 (우리가 사용하고 있는) "패스워드 플로우"를 사용할 때 클라이언트/유저가 `username` 및 `password` 필드를 폼 데이터로 보내야 함을 지정합니다.
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||||
|
||||
그리고 사양에는 필드의 이름을 그렇게 지정해야 한다고 나와 있습니다. 따라서 `user-name` 또는 `email`은 작동하지 않습니다.
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@@ -104,7 +104,7 @@ OAuth2 사양은 실제로 `password`라는 고정 값이 있는 `grant_type`
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### 패스워드 확인하기 { #check-the-password }
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이 시점에서 데이터베이스의 사용자 데이터 형식을 확인했지만 암호를 확인하지 않았습니다.
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이 시점에서 데이터베이스의 사용자 데이터는 있지만, 아직 패스워드는 확인하지 않았습니다.
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먼저 데이터를 Pydantic `UserInDB` 모델에 넣겠습니다.
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@@ -146,7 +146,7 @@ UserInDB(
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/// note | 참고
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`**user_dict`에 대한 자세한 설명은 [**추가 모델** 문서](../extra-models.md#about-user-in-dict)를 다시 확인해보세요.
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`**user_dict`에 대한 자세한 설명은 [**추가 모델** 문서](../extra-models.md#about-user-in-model-dump)를 다시 확인해보세요.
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@@ -1,5 +1,6 @@
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# SQL (관계형) 데이터베이스 { #sql-relational-databases }
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**FastAPI**에서 SQL(관계형) 데이터베이스 사용은 필수가 아닙니다. 하지만 여러분이 원하는 **어떤 데이터베이스든** 사용할 수 있습니다.
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여기서는 [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com/)을 사용하는 예제를 살펴보겠습니다.
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@@ -2,6 +2,14 @@
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`StaticFiles`를 사용하면 디렉터리에서 정적 파일을 자동으로 제공할 수 있습니다.
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/// tip | 팁
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프론트엔드를 호스팅해야 한다면 대신 `app.frontend()`를 사용하세요. 자세한 내용은 [프론트엔드](frontend.md)에서 확인하세요.
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`app.frontend()`는 내부적으로 `StaticFiles`를 사용하며, 클라이언트 사이드 라우팅 처리와 같은 프론트엔드를 위한 여러 추가 이점이 있습니다.
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## `StaticFiles` 사용 { #use-staticfiles }
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* `StaticFiles`를 임포트합니다.
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@@ -62,7 +62,7 @@ FastAPI 애플리케이션에 요청을 보내는 것 외에도 테스트에서
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그리고 **FastAPI** 애플리케이션도 여러 파일이나 모듈 등으로 구성될 수 있습니다.
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### **FastAPI** app 파일 { #fastapi-app-file }
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### **FastAPI** 애플리케이션 파일 { #fastapi-app-file }
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[더 큰 애플리케이션](bigger-applications.md)에 묘사된 파일 구조를 가지고 있는 것으로 가정해봅시다.
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@@ -73,7 +73,7 @@ FastAPI 애플리케이션에 요청을 보내는 것 외에도 테스트에서
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│ └── main.py
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```
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`main.py` 파일 안에 **FastAPI** app 을 만들었습니다:
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`main.py` 파일 안에 **FastAPI** 애플리케이션이 있습니다:
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{* ../../docs_src/app_testing/app_a_py310/main.py *}
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@@ -101,7 +101,7 @@ FastAPI 애플리케이션에 요청을 보내는 것 외에도 테스트에서
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이제 위의 예시를 확장하고 더 많은 세부 사항을 추가하여 다양한 부분을 어떻게 테스트하는지 살펴보겠습니다.
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### 확장된 **FastAPI** app 파일 { #extended-fastapi-app-file }
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### 확장된 **FastAPI** 애플리케이션 파일 { #extended-fastapi-app-file }
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이전과 같은 파일 구조를 계속 사용해 보겠습니다.
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@@ -113,7 +113,7 @@ FastAPI 애플리케이션에 요청을 보내는 것 외에도 테스트에서
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│ └── test_main.py
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```
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이제 **FastAPI** 앱이 있는 `main.py` 파일에 몇 가지 다른 **경로 처리**가 추가된 경우를 생각해봅시다.
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이제 **FastAPI** 애플리케이션이 있는 `main.py` 파일에 몇 가지 다른 **경로 처리**가 추가된 경우를 생각해봅시다.
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오류를 반환할 수 있는 `GET` 작업이 있습니다.
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@@ -1,5 +1,6 @@
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# 가상 환경 { #virtual-environments }
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Python 프로젝트를 작업할 때는 **가상 환경**(또는 이와 유사한 메커니즘)을 사용해 각 프로젝트마다 설치하는 패키지를 분리하는 것이 좋습니다.
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/// note | 참고
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