FastAPI

FastAPI 프레임워크, 고성능, 간편한 학습, 빠른 코드 작성, 준비된 프로덕션

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문서: https://fastapi.tiangolo.com

소스 코드: https://github.com/tiangolo/fastapi

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FastAPI는 현대적이고, 빠르며(고성능), 파이썬 표준 타입 힌트에 기초한 Python3.6+의 API를 빌드하기 위한 웹 프레임워크입니다.

주요 특징으로:

• 빠름: (Starlette과 Pydantic 덕분에) NodeJS 및 Go와 대등할 정도로 매우 높은 성능. 사용 가능한 가장 빠른 파이썬 프레임워크 중 하나.

• 빠른 코드 작성: 약 200%에서 300%까지 기능 개발 속도 증가. *

• 적은 버그: 사람(개발자)에 의한 에러 약 40% 감소. *
• 직관적: 훌륭한 편집기 지원. 모든 곳에서 자동완성. 적은 디버깅 시간.
• 쉬움: 쉽게 사용하고 배우도록 설계. 적은 문서 읽기 시간.
• 짧음: 코드 중복 최소화. 각 매개변수 선언의 여러 기능. 적은 버그.
• 견고함: 준비된 프로덕션 용 코드를 얻으십시오. 자동 대화형 문서와 함께.
• 표준 기반: API에 대한 (완전히 호환되는) 개방형 표준 기반: OpenAPI (이전에 Swagger로 알려졌던) 및 JSON 스키마.

* 내부 개발팀의 프로덕션 애플리케이션을 빌드한 테스트에 근거한 측정

골드 스폰서

다른 스폰서

의견들

"[...] 저는 요즘 FastAPI를 많이 사용하고 있습니다. [...] 사실 우리 팀의 마이크로소프트 ML 서비스 전부를 바꿀 계획입니다. 그중 일부는 핵심 Windows와 몇몇의 Office 제품들이 통합되고 있습니다."

Kabir Khan - 마이크로소프트 (ref)

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"FastAPI 라이브러리를 채택하여 예측을 얻기 위해 쿼리를 실행 할 수 있는 REST 서버를 생성했습니다. [Ludwig을 위해]"

Piero Molino, Yaroslav Dudin 그리고 Sai Sumanth Miryala - 우버 (ref)

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"Netflix는 우리의 오픈 소스 배포판인 위기 관리 오케스트레이션 프레임워크를 발표할 수 있어 기쁩니다: 바로 Dispatch입니다! [FastAPI로 빌드]"

Kevin Glisson, Marc Vilanova, Forest Monsen - 넷플릭스 (ref)

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"FastAPI가 너무 좋아서 구름 위를 걷는듯 합니다. 정말 즐겁습니다!"

Brian Okken - Python Bytes 팟캐스트 호스트 (ref)

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"솔직히, 당신이 만든 것은 매우 견고하고 세련되어 보입니다. 여러 면에서 Hug가 이렇게 되었으면 합니다 - 그걸 만든 누군가를 보는 것은 많은 영감을 줍니다."

Timothy Crosley - Hug 제작자 (ref)

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"REST API를 만들기 위해 현대적인 프레임워크를 찾고 있다면 FastAPI를 확인해 보십시오. [...] 빠르고, 쓰기 쉽고, 배우기도 쉽습니다 [...]"

"우리 API를 FastAPI로 바꿨습니다 [...] 아마 여러분도 좋아하실 것입니다 [...]"

Ines Montani - Matthew Honnibal - Explosion AI 설립자 - spaCy 제작자 (ref) - (ref)

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Typer, FastAPI의 CLI

웹 API 대신 터미널에서 사용할 CLI 앱을 만들고 있다면, Typer를 확인해 보십시오.

Typer는 FastAPI의 동생입니다. 그리고 FastAPI의 CLI가 되기 위해 생겼습니다. ⌨️ 🚀

요구사항

Python 3.8+

FastAPI는 거인들의 어깨 위에 서 있습니다:

• 웹 부분을 위한 Starlette.
• 데이터 부분을 위한 Pydantic.

설치

$ pip install fastapi

---> 100%

프로덕션을 위해 Uvicorn 또는 Hypercorn과 같은 ASGI 서버도 필요할 겁니다.

$ pip install "uvicorn[standard]"

---> 100%

예제

만들기

• main.py 파일을 만드십시오:

from typing import Union

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}

또는 async def 사용하기...

여러분의 코드가 async / await을 사용한다면, async def를 사용하십시오.

from typing import Union

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
async def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}

Note:

잘 모르겠다면, 문서에서 async와 await에 관한 "급하세요?" 섹션을 확인해 보십시오.

실행하기

서버를 실행하십시오:

$ uvicorn main:app --reload

INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
INFO:     Started reloader process [28720]
INFO:     Started server process [28722]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.

uvicorn main:app --reload 명령에 관하여...

명령 uvicorn main:app은 다음을 나타냅니다:

• main: main.py 파일 (파이썬 "모듈").
• app: the object created inside of main.py with the line app = FastAPI().
• --reload: 코드가 변경된 후 서버 재시작하기. 개발환경에서만 사용하십시오.

확인하기

브라우저로 http://127.0.0.1:8000/items/5?q=somequery를 열어보십시오.

아래의 JSON 응답을 볼 수 있습니다:

{"item_id": 5, "q": "somequery"}

여러분은 벌써 API를 만들었습니다:

• 경로 / 및 /items/{item_id}에서 HTTP 요청 받기.
• 두 경로 모두 GET 연산(HTTP 메소드 로 알려진)을 받습니다.
• 경로 /items/{item_id}는 경로 매개변수 int형 이어야 하는 item_id를 가지고 있습니다.
• 경로 /items/{item_id}는 선택적인 str형 이어야 하는 경로 매개변수 q를 가지고 있습니다.

대화형 API 문서

이제 http://127.0.0.1:8000/docs로 가보십시오.

자동 대화형 API 문서를 볼 수 있습니다 (Swagger UI 제공):

대안 API 문서

그리고 이제 http://127.0.0.1:8000/redoc로 가봅시다.

다른 자동 문서를 볼 수 있습니다(ReDoc 제공):

예제 심화

이제 PUT 요청에 있는 본문(Body)을 받기 위해 main.py를 수정해봅시다.

Pydantic을 이용해 파이썬 표준 타입으로 본문을 선언합니다.

from typing import Union

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    is_offer: Union[bool, None] = None


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}


@app.put("/items/{item_id}")
def update_item(item_id: int, item: Item):
    return {"item_name": item.name, "item_id": item_id}

서버가 자동으로 리로딩 할 수 있어야 합니다 (위에서 uvicorn 명령에 --reload을 추가 했기 때문입니다).

대화형 API 문서 업그레이드

이제 http://127.0.0.1:8000/docs로 이동합니다.

• 대화형 API 문서가 새 본문과 함께 자동으로 업데이트 합니다:

• "Try it out" 버튼을 클릭하면, 매개변수를 채울 수 있게 해주고 직접 API와 상호작용 할 수 있습니다:

• 그러고 나서 "Execute" 버튼을 누르면, 사용자 인터페이스는 API와 통신하고 매개변수를 전송하며 그 결과를 가져와서 화면에 표시합니다:

대안 API 문서 업그레이드

그리고 이제, http://127.0.0.1:8000/redoc로 이동합니다.

• 대안 문서 역시 새 쿼리 매개변수와 본문을 반영합니다:

요약

요약하면, 여러분은 매개변수의 타입, 본문 등을 함수 매개변수로서 한번에 선언했습니다.

여러분은 현대 표준 파이썬 타입으로 이를 행했습니다.

새로운 문법, 특정 라이브러리의 메소드나 클래스 등을 배울 필요가 없습니다.

그저 표준 Python 3.6+입니다.

예를 들어, int에 대해선:

item_id: int

또는 좀 더 복잡한 Item 모델에 대해선:

item: Item

...그리고 단 하나의 선언으로 여러분이 얻는 것은:

• 다음을 포함한 편집기 지원:
  • 자동완성.
  • 타입 검사.
• 데이터 검증:
  • 데이터가 유효하지 않을 때 자동으로 생성하는 명확한 에러.
  • 중첩된 JSON 객체에 대한 유효성 검사.
• 입력 데이터 변환: 네트워크에서 파이썬 데이터 및 타입으로 전송. 읽을 수 있는 것들:
  • JSON.
  • 경로 매개변수.
  • 쿼리 매개변수.
  • 쿠키.
  • 헤더.
  • 폼(Forms).
  • 파일.
• 출력 데이터 변환: 파이썬 데이터 및 타입을 네트워크 데이터로 전환(JSON 형식으로):
  • 파이썬 타입 변환 (str, int, float, bool, list, 등).
  • datetime 객체.
  • UUID 객체.
  • 데이터베이스 모델.
  • ...더 많은 것들.
• 대안가능한 사용자 인터페이스를 2개 포함한 자동 대화형 API 문서:
  • Swagger UI.
  • ReDoc.

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이전 코드 예제로 돌아가서, FastAPI는 다음처럼 처리합니다:

• GET 및 PUT 요청에 item_id가 경로에 있는지 검증.
• GET 및 PUT 요청에 item_id가 int 타입인지 검증.
  • 그렇지 않다면 클라이언트는 유용하고 명확한 에러를 볼 수 있습니다.
• GET 요청에 q라는 선택적인 쿼리 매개변수가 검사(http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery처럼).
  • q 매개변수는 = None으로 선언되었기 때문에 선택사항입니다.
  • None이 없다면 필수사항입니다(PUT의 경우와 마찬가지로).
• /items/{item_id}으로의 PUT 요청은 본문을 JSON으로 읽음:
  • name을 필수 속성으로 갖고 str 형인지 검사.
  • price을 필수 속성으로 갖고 float 형인지 검사.
  • 만약 주어진다면, is_offer를 선택 속성으로 갖고 bool 형인지 검사.
  • 이 모든 것은 깊이 중첩된 JSON 객체에도 적용됩니다.
• JSON을 변환하거나 JSON으로 변환하는 것을 자동화.
• 다음에서 사용할 수 있는 모든 것을 OpenAPI로 문서화:
  • 대화형 문서 시스템.
  • 여러 언어들에 대한 자동 클라이언트 코드 생성 시스템.
• 2개의 대화형 문서 웹 인터페이스를 직접 제공.

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우리는 그저 수박 겉핡기만 했을 뿐인데 여러분은 벌써 어떻게 작동하는지 알고 있습니다.

다음 줄을 바꿔보십시오:

    return {"item_name": item.name, "item_id": item_id}

...에서:

        ... "item_name": item.name ...

...으로:

        ... "item_price": item.price ...

...그러고 나서 여러분의 편집기가 속성과 타입을 알고 자동 완성하는지 보십시오:

더 많은 기능을 포함한 보다 완전한 예제의 경우, 튜토리얼 - 사용자 가이드를 보십시오.

스포일러 주의: 튜토리얼 - 사용자 가이드는:

• 서로 다른 장소에서 매개변수 선언: 헤더, 쿠키, 폼 필드 그리고 파일.
• maximum_length 또는 regex처럼 유효성 제약하는 방법.
• 강력하고 사용하기 쉬운 의존성 주입 시스템.
• OAuth2 지원을 포함한 JWT tokens 및 HTTP Basic을 갖는 보안과 인증.
• (Pydantic 덕분에) 깊은 중첩 JSON 모델을 선언하는데 더 진보한 (하지만 마찬가지로 쉬운) 기술.
• (Starlette 덕분에) 많은 추가 기능:
  • 웹 소켓
  • GraphQL
  • HTTPX 및 pytest에 기반한 극히 쉬운 테스트
  • CORS
  • 쿠키 세션
  • ...기타 등등.

성능

독립된 TechEmpower 벤치마크에서 Uvicorn에서 작동하는 FastAPI 어플리케이션이 사용 가능한 가장 빠른 프레임워크 중 하나로 Starlette와 Uvicorn(FastAPI에서 내부적으로 사용)에만 밑돌고 있습니다. (*)

자세한 내용은 벤치마크 섹션을 보십시오.

선택가능한 의존성

Pydantic이 사용하는:

• email_validator - 이메일 유효성 검사.

Starlette이 사용하는:

• HTTPX - TestClient를 사용하려면 필요.
• jinja2 - 기본 템플릿 설정을 사용하려면 필요.
• python-multipart - request.form()과 함께 "parsing"의 지원을 원하면 필요.
• itsdangerous - SessionMiddleware 지원을 위해 필요.
• pyyaml - Starlette의 SchemaGenerator 지원을 위해 필요 (FastAPI와 쓸때는 필요 없을 것입니다).
• graphene - GraphQLApp 지원을 위해 필요.
• ujson - UJSONResponse를 사용하려면 필요.

FastAPI / Starlette이 사용하는:

• uvicorn - 애플리케이션을 로드하고 제공하는 서버.
• orjson - ORJSONResponse을 사용하려면 필요.

pip install fastapi[all]를 통해 이 모두를 설치 할 수 있습니다.

라이센스

이 프로젝트는 MIT 라이센스 조약에 따라 라이센스가 부여됩니다.