Fastapi 애플리케이션에 미들웨어를 추가할 수 있다.미들웨어를 이렇게 쉽게 다룰 수 있다는게 너무 좋다.아래 예제와 같이 프로세스 시간을 구해서 제공 할 수 있다.
react에서 요청을 보내니 cross orgin 에러가 역시나 났다.FastAPI는 Cross-Origin Resource Sharing(CORS)를 위한 내장 지원을 제공한다.미들웨어에서 서로 다른 도메인의 API에 대한 액세스를 제어할 수 있다.allow_orig
fastaip는 HTTPException라는 모듈을 사용하여error를 리턴해 줄 수 있다.githup에 올라온 보일러템플릿들을 보면 custom으로 만드는 경우도 많다.우리는 아직 fastapi로 그렇게 큰 프로젝트를 하는 것은 아니다.나중에 필요하면 추가 하도록 하
오늘은 fastapi Oauth2 기반 인증시스템을 차근 차근 구현해 보겠다. FAKE USER DATABASE 라이브러리 import 상수 세팅 비밀번호 암호화
오늘은 fast api 기능 중 하나인 Dependency Injection을 활용해서 코드의 재활용을 향상 시켜 보겠다.아래의 코드는 common_parameter라는 함수를 read_items과 read_users라는 함수에서 재활용 하는 코드이다
reponse body를 만들어 보자마찬가지로 pydantic을 사용하여 표현 할 수 있다.
오늘은 fastapi로 request parameter를 정의하겠다.기본 path parameter타입이 정해진 path parameter기본 parameterOptional parameter
python 인터프리터는 c 컴파일러로 작동하여 속도의 한계가 있다.따라서 python의 웹 프레임워크 장고 같은 것들은 spring boot나 nodejs등의 웹 프레임워크의 성능을 따라갈수 없었다.하지만 이젠 아니다 fast api가 나오고 나서부턴High Perf
데이터프레임으로 RDB에 마트를 만들거나 마이그레이션을 고려할 때DataFrame을 Bulk Insert 할 수 있는 방법이 있다.https://rfriend.tistory.com/462
예제 데이터 프레임 행방향 합치기 열방향 합치기 교집합 열방향 합치기 OUTER JOIN LEFT JOIN append
컬럼 인덱싱 리스트 인덱싱 df.loc[ "row" , "column" ] df.iloc[0, 0]
pandas는 많이 써봤지만막상 쓰려고 하면 기억이 안난다 ㅎㅎㅎ그냥 정리할 겸 다뤄보겠다.
stored procedure를 사용하면SQL 쿼리 뿐만 아니라, 제어 구문과 변수, 조건문, 반복문 등의 프로그래밍 요소를 사용할 수 있다.보통 orm을 많이 썼는데 통계 페이지를 하다 보니쿼리가 아주 복잡해 orm으로 구현이 힘들었다.그렇다고 쿼리를 코드에 박아버리
DB index의 자료구조에 대해 알아보자내 velog는 알면 설명해봐 라는 취지로 쓰고 있다.이건 참 글로 설명하기 어렵지만 그래도 해보겠다.해시테이블은 key value로 이루어진 자료구조다. O(1)의 시간복잡도를 갖는다.하지만 = 연산에 특화 되어 있고 db에서
postgres에서 데이터 마트를 구축하고대시보드에서 보고자 한다.데이터가 많아 마트를 따로 만들어 놨지만여전히 쿼리 성능이 느리다.인덱스는 쿼리 성능을 높여 줄 수 있는 좋은 도구다.하지만 인덱스는 양날의 검이니 다음과 같은특징을 잘 알아야 한다.인덱스는 별도의 디스
postgres로 데이터웨어하우스를 구축했으니대량의 데이터를 다뤄보자데이터를 대충 보니연도별로 천만 단위의 row가 나올 것 같다.쿼리 성능 향상을 위해 range 파티션이 필요할 것 같다.이왕 하는거 파티셔닝에 대해 알아보자.하나의 테이블이 너무 커서 물리적인 메모리
회사에 3TB 디스크가 박힌 4대의 서버가 있었다.그래서 postgres 데이터웨어하우스를 만들 계획이다.보통 데이터웨어하우스는 HADOOP이나요새는 클라우드로 구굴의 빅쿼리나 AWS의 레드시프트를 쓴다.근데 내가 할거는 그렇게 비즈니스임팩트가 크지 않다.CAFE24
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