atomicdev 님의 블로그

Node.js와 Express로 API 구현 (2) - 방명록 CRUD API이번 강의에서는 방명록의 CRUD API를 구체적으로 구현하고, Postman을 통해 각 API가 올바르게 작동하는지 테스트하는 방법을 배웁니다. 실습 위주로 진행하며, API 요청과 응답의 전체 흐름을 따라갈 수 있도록 설명합니다.1. 방명록 작성 (Create) API 구현기능 설명:사용자가 작성한 이름과 메시지를 데이터베이스에 저장하는 API입니다.라우트 설정POST 요청을 통해 방명록을 작성합니다. server.js 파일에 다음 코드를 추가하세요.app.post('/api/guestbook', (req, res) => { const { name, message } = req.body; const sql = 'INSER..

도커를 사용한 FastAPI 애플리케이션 컨테이너화강의 목표:Docker를 사용하여 FastAPI 애플리케이션을 컨테이너화하는 방법을 학습한다.Dockerfile을 작성하고, 컨테이너 이미지를 생성 및 실행해 FastAPI 애플리케이션을 배포할 수 있다. 강의 세부 내용:1. Docker와 컨테이너 개념Docker란?: 애플리케이션과 그 의존성을 함께 패키징하여 일관된 실행 환경을 제공하는 컨테이너 기술.컨테이너: 운영체제 레벨에서 격리된 환경에서 애플리케이션을 실행할 수 있도록 해주는 가상화 기술.Docker를 사용하면 FastAPI 애플리케이션을 개발 환경과 동일하게 실행할 수 있으며, 일관된 환경에서 배포 및 스케일링이 가능합니다.2. Docker로 FastAPI 애플리케이션 컨테이너화예제 1: D..

데이터 분석 결과 API 구현강의 목표:데이터를 실시간으로 분석하고 그 결과를 API를 통해 제공하는 방법을 이해한다./summary와 /top_customers와 같은 분석 결과를 반환하는 엔드포인트를 구현한다. 강의 세부 내용:1. 데이터 분석 결과 API 개요실시간 분석 결과 제공: FastAPI를 통해 실시간으로 데이터 분석 결과를 API로 제공할 수 있습니다. 이를 통해 클라이언트는 항상 최신 데이터를 조회할 수 있습니다.분석 결과 제공 엔드포인트: 데이터 분석 작업을 자동화하고, 필요한 통계 정보를 API 요청에 따라 반환하는 구조를 구현합니다.실습: 데이터 분석 결과를 반환하는 엔드포인트 구현1. 기본 분석 API 엔드포인트 구현먼저 데이터를 간단하게 분석하고 그 결과를 반환하는 /summa..

데이터 처리와 Pandas 연동강의 목표:FastAPI와 Pandas를 연동하여 데이터를 처리하는 방법을 이해한다.수집된 데이터를 Pandas로 처리하여 변환하는 /process_data 엔드포인트를 구현한다. 강의 세부 내용:1. Pandas와 FastAPI 연동 개념Pandas: Python의 대표적인 데이터 분석 라이브러리로, 데이터 처리 및 변환에 최적화되어 있습니다. 테이블 형태의 데이터를 다루고, 데이터 정리, 변환, 필터링 등 다양한 기능을 제공합니다.FastAPI와 Pandas의 연동: 수집된 데이터를 FastAPI에서 받아 Pandas로 처리하여 통계나 데이터를 변환한 후 클라이언트에 반환하는 구조를 학습합니다.2. Pandas 기본 기능 소개Pandas의 주요 객체:DataFrame: ..

데이터 수집 API 구현강의 목표:FastAPI를 사용하여 데이터를 수집하는 방법을 이해한다.데이터 입력 엔드포인트(/data_input)를 구현하여 API로 데이터를 전송받고 저장하는 방법을 배운다. 강의 세부 내용:1. 데이터 수집 API의 기본 개념API를 통한 데이터 수집: 클라이언트로부터 데이터를 수집하고 이를 서버에서 처리하는 방법을 학습.FastAPI에서는 POST 요청을 통해 데이터를 받아올 수 있으며, 이를 JSON 또는 다른 형식으로 처리할 수 있습니다.2. FastAPI에서 데이터 전송 및 수신HTTP 메서드: FastAPI에서는 GET, POST, PUT, DELETE 등의 HTTP 메서드를 사용하여 다양한 형태의 요청을 처리합니다.POST 요청: 데이터를 서버에 보내기 위해 사용됩..

FastAPI 기본 개념과 환경 설정강의 목표:FastAPI의 기본 개념과 Flask와의 차이점을 이해한다.FastAPI를 설치하고, 로컬 환경에서 기본적인 엔드포인트를 구성하고 실행할 수 있다. 강의 세부 내용:1. FastAPI란?FastAPI는 고성능 비동기 웹 프레임워크로, API 개발을 쉽고 빠르게 할 수 있도록 도와줍니다.비동기 지원, 자동 문서화(Swagger, ReDoc), 유효성 검사, 높은 성능 등의 강점을 제공합니다.Flask와 FastAPI의 주요 차이점:Flask는 동기 방식, FastAPI는 비동기 방식(더 많은 요청을 동시에 처리 가능).FastAPI는 Python의 타입 힌트(Type Hints)를 기반으로 데이터 유효성 검사를 자동으로 지원.FastAPI는 내장된 OpenA..

시나리오: "데이터 분석 결과를 FastAPI로 제공하는 데이터 파이프라인 구축하기"배경:한 스타트업에서 데이터 분석팀은 매일 수집되는 데이터를 바탕으로 간단한 분석을 수행하고 그 결과를 비즈니스 부서에 제공하는 일을 담당하고 있습니다. 하지만 팀이 사용하는 기존 분석 도구는 결과를 매번 수동으로 공유해야 해서 자동화된 시스템을 도입하고 싶어 합니다. 데이터 분석 결과를 실시간으로 요청받아 API 형태로 제공하는 시스템을 구축해야 하며, FastAPI를 이용해 이를 실현하려고 합니다.시나리오 세부 내용:1. 데이터 수집회사에서는 매일 수집되는 고객 트랜잭션 데이터를 분석하고 그 결과를 실시간으로 제공하려고 합니다.FastAPI 서버가 고객 데이터를 받아 API 엔드포인트에서 바로 사용할 수 있도록 설계합..

페이지네이션 기능 구현: 대량의 게시글 처리를 위한 서버 및 클라이언트 페이지네이션이번 강의에서는 대량의 게시글을 효율적으로 처리하기 위한 페이지네이션(pagination) 기능을 구현합니다. 페이지네이션을 사용하면 모든 데이터를 한 번에 로드하지 않고, 페이지 단위로 나누어 클라이언트에 전달할 수 있습니다. 이는 성능을 최적화하고, 사용자 경험을 개선하는 데 매우 유용합니다.1. 페이지네이션 개요페이지네이션은 대량의 데이터를 페이지 단위로 나누어 서버와 클라이언트에서 각각 처리하는 기법입니다.1.1 페이지네이션 흐름클라이언트 요청: 사용자는 페이지 버튼을 클릭하여 원하는 페이지의 데이터를 요청합니다.서버에서 데이터 처리: 서버는 해당 페이지에 해당하는 데이터만 클라이언트에 전달합니다.결과 출력: 클라이..

JWT를 이용한 사용자 인증 구현: 회원가입 및 로그인 기능이번 강의에서는 **JWT(Json Web Token)**를 사용해 사용자 인증 및 권한 부여를 구현하는 방법을 다룹니다. JWT는 웹 애플리케이션에서 사용자 인증에 널리 사용되는 방식으로, 사용자가 로그인할 때 서버에서 토큰을 발급하고, 클라이언트는 이를 저장해 이후의 요청에서 인증을 유지합니다.1. JWT란?**JWT(Json Web Token)**는 JSON 형식의 데이터를 기반으로 사용자 인증 및 권한 부여를 위한 표준입니다. JWT는 세 가지 부분으로 나뉩니다:Header: 토큰의 타입(JWT)과 해싱 알고리즘(예: HS256) 정보.Payload: 사용자 관련 정보(예: 사용자 ID, 권한 등)가 포함됨.Signature: Header..

파일 업로드 기능 구현: Multer를 사용해 파일 업로드 및 MySQL에 경로 저장이번 강의에서는 Multer를 사용해 파일 업로드 기능을 구현하고, 업로드된 파일의 경로를 MySQL에 저장하는 방법을 다룹니다. Multer는 Node.js에서 파일 업로드를 처리하기 위한 미들웨어로, 특히 Express와 함께 많이 사용됩니다.1. Multer 설치 및 설정1.1 Multer 설치파일 업로드를 처리하기 위해 Multer를 설치합니다. 프로젝트의 루트 디렉토리에서 다음 명령어를 실행합니다.npm install multer 2. Multer 설정Multer를 사용하여 파일을 업로드하고, 서버에 저장할 파일 경로를 설정합니다.2.1 서버에 Multer 설정 추가multer 미들웨어를 사용해 파일을 처리하고,..