atomicdev 님의 블로그

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..

비동기 처리와 성능 최적화강의 목표:FastAPI에서 비동기 처리를 이해하고 실시간 요청을 효율적으로 처리하는 방법을 학습한다.비동기 작업을 사용하여 대량의 요청을 처리하는 API를 구현하고 성능을 최적화한다. 강의 세부 내용:1. 비동기 처리의 개념비동기 처리(Async): 요청과 응답 사이의 차단을 없애고, 여러 요청을 동시에 처리할 수 있도록 돕는 방식. FastAPI는 Python의 비동기 기능(async, await)을 지원하여 I/O 바운드 작업에서 높은 성능을 발휘할 수 있습니다.동기 vs 비동기:동기(Synchronous): 각 요청이 완료될 때까지 기다렸다가 다음 요청을 처리하는 방식.비동기(Asynchronous): 요청을 비동기적으로 처리하여 여러 요청을 동시에 처리 가능.2. 비동기..

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..

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..

Microservices 설계 원칙과 관련된 코드를 작성하기 위해서는 이론적인 개념과 함께, 코드로 표현할 수 있는 부분들을 고려해야 합니다. 아래에서는 Microservices 설계 원칙, 서비스 분리 및 설계 전략, 그리고 Domain-Driven Design(DDD) 개념을 코드와 함께 설명하겠습니다.1. Microservices 설계 원칙Microservices 설계의 핵심 원칙은 단일 책임 원칙(Single Responsibility Principle), 자율성(Autonomy), 독립 배포(Independent Deployability), 그리고 서비스 간 약한 결합(Loose Coupling)입니다. 이를 구현하는 과정에서 RESTful API를 통해 서비스 간 통신을 설계할 수 있습니다.예..