FastAPI와 Pydantic을 이용한 데이터 유효성 검사

 

FastAPI와 Pydantic은 Python 웹 프레임워크와 데이터 유효성 검사를 위한 패키지입니다. 이들을 함께 사용하면 빠르고 간편하게 데이터 유효성 검사를 수행할 수 있습니다. 이번 글에서는 FastAPI와 Pydantic을 사용하여 데이터 유효성 검사를 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

FastAPI

FastAPI는 Python 웹 프레임워크 중에서도 높은 성능을 자랑합니다. 특히, API를 개발하기 위한 기능들이 매우 편리하게 제공됩니다. 이를 통해 빠르고 쉽게 API를 개발할 수 있습니다.

Pydantic

Pydantic은 Python에서 데이터 유효성 검사를 위한 패키지입니다. Pydantic을 사용하면 데이터를 검증하고 모델링할 수 있습니다. Pydantic은 이전에 사용하던 Python 패키지인 marshmallow보다 훨씬 간편하고 사용하기 쉽습니다.

FastAPI와 Pydantic을 함께 사용하기

FastAPI와 Pydantic을 함께 사용하면 데이터 유효성 검사를 더욱 쉽게 수행할 수 있습니다. 이를 위해서는 먼저 Pydantic 모델을 정의해야 합니다. Pydantic 모델은 데이터 유효성 검사를 위한 스키마 역할을 합니다.

from pydantic import BaseModel

class User(BaseModel):
    username: str
    email: str
    password: str

 

위의 코드에서 User 클래스는 Pydantic의 BaseModel 클래스를 상속받아 정의되었습니다. 이 클래스는 username, email, password 속성을 가지며, 이들은 각각 문자열 타입을 가져야 합니다.

이제 이 모델을 FastAPI에서 사용해보겠습니다. FastAPI에서는 Pydantic 모델을 함수의 파라미터 타입으로 사용할 수 있습니다. 이를 통해 FastAPI는 자동으로 데이터 유효성 검사를 수행합니다.

 

 

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.post("/users/")
async def create_user(user: User):
    return {"user": user}

 

위의 코드에서 create_user 함수는 User 모델을 파라미터로 받습니다. 이 함수에서는 받은 파라미터를 그대로 반환합니다. 이 때, FastAPI는 자동으로 User 모델의 데이터 유효성을 검사하며, 유효하지 않은 데이터가 전달될 경우에는 적절한 에러를 반환합니다.

결론

FastAPI와 Pydantic은 빠르고 간편한 데이터 유효성 검사를 위한 도구입니다. 이들을 함께 관리하는 경우 코드의 가독성과 유지보수가 용이해집니다. FastAPI와 Pydantic을 함께 사용하면 이러한 기능들을 손쉽게 구현할 수 있으며, 빠르고 안전한 API를 만들 수 있습니다. 따라서 FastAPI와 Pydantic을 활용하여 API 개발을 할 때는 이들을 적극적으로 활용해보는 것이 좋습니다.