[FastAPI] 1일차 - FastAPI 시작하기

📚 1일차 학습 내용 한눈에 보기

• FastAPI 강의 전체 목표: AI 모델 서빙이 가능한 백엔드 API를 FastAPI로 직접 만들기
• 1일차 범위:
  • 프론트엔드 vs 백엔드 개념 정리
  • FastAPI 특징과 다른 프레임워크와의 비교
  • 개발 환경 세팅(가상환경, 패키지 설치)
  • 첫 번째 FastAPI 서버 실행과 Swagger 문서 확인까지
    

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프론트엔드 vs 백엔드

• 프론트엔드: 브라우저에서 보이는 UI와 사용자 상호작용 담당
• 백엔드: 서버에서 데이터 처리, 비즈니스 로직, API 제공 담당

이 강의에서는 백엔드 관점에서 FastAPI를 사용해 다음을 목표로 합니다:
1. FastAPI 기초
2. 비동기 프로그래밍
3. 머신러닝 모델 서빙
4. 외부 API(OpenAI 등) 연동

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FastAPI란?

• Python 기반 웹 프레임워크
• 정해진 틀 안에서 코드를 얹어 API 서버를 빠르게 만들 수 있음

주요 장점:

• ⚡ 빠른 실행 속도
• 타입 힌트 기반 자동완성
• 📚 Swagger UI를 통한 자동 문서화
• 비동기 처리 지원

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Django · Flask · FastAPI 비교

프레임워크	특징	적합한 경우
Django	풀스택, 기능 많고 무거움	기존 레거시, 올인원 웹 서비스
Flask	최소 기능, 매우 가벼움	단순 API, 전통적인 구조 선호
FastAPI	최신, 비동기, 타입 힌트	AI/ML 모델 서빙, 현대적인 API 서버

실제로 OpenAI, 원티드, 크림 등에서도 FastAPI를 활용해 추론 서버나 백엔드 API를 운영하고 있습니다.

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환경 세팅과 첫 서버 실행

1. 프로젝트 구조

mkdir fastapi-project
cd fastapi-project

2. 가상환경 생성 및 활성화

python -m venv venv

# Windows
venv\Scripts\activate

# Mac/Linux
source venv/bin/activate

3. 패키지 설치

pip install fastapi uvicorn

4. 첫 서버 코드 (main.py)

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
def read_root():
    return {"message": "Hello, FastAPI!"}

5. 서버 실행

uvicorn main:app --reload

http://127.0.0.1:8000에 접속하면 JSON 응늵을 확인할 수 있습니다!

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자동 문서 확인

FastAPI의 가장 강력한 기능 중 하나는 자동 API 문서 생성입니다:

• http://127.0.0.1:8000/docs - Swagger UI
• http://127.0.0.1:8000/redoc - ReDoc

이 페이지에서 API를 테스트하고 문서를 확인할 수 있습니다. 코드를 작성하면 자동으로 문서가 생성되므로 별도의 문서화 작업이 필요 없습니다.

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다음 예고

2일차에는 다음 내용을 학습할 예정입니다:

• async/await 비동기 처리
• Path Parameter와 Query Parameter
• Request Body와 Response Model
• Todo API 심화 실습

🚀 FastAPI로 AI 모델을 서빙하는 여정, 함께 시작해볼까요?