Python Academy · 강의

FastAPI 프로젝트 설정과 첫 엔드포인트

FastAPI를 설치하고 프로젝트를 만든 뒤 첫 GET 엔드포인트를 작성합니다.

FastAPI 프로젝트 설정과 첫 엔드포인트은(는) CoddyKit의 무료 Python Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 1번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Python Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Python Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

FastAPI란 무엇입니까

FastAPI는 REST API를 구축하기 위한 현대적인 Python 웹 프레임워크입니다. 자동 OpenAPI 문서, Pydantic을 통한 형식 검사가 적용된 요청/응답 모델, 비동기 방식에 최적화된 성능을 제공합니다.

# pip install fastapi uvicorn
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

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

서버 실행

uvicorn으로 실행합니다. 개발 중에는 --reload 플래그를 사용하면 코드가 변경될 때 서버가 자동으로 다시 시작됩니다.

# main.py
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()

@app.get("/health")
def health(): return {"status": "ok"}

# Terminal:
# uvicorn main:app --reload
# → http://127.0.0.1:8000
# → http://127.0.0.1:8000/docs  (Swagger UI)

HTTP 메서드

@app.get, @app.post, @app.put, @app.delete 또는 @app.patch로 경로 함수를 장식합니다.

from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()

@app.get("/items")
def list_items(): return []

@app.post("/items")
def create_item(): return {"id": 1}

@app.delete("/items/{item_id}")
def delete_item(item_id: int): return {"deleted": item_id}

경로 매개변수

경로 문자열에 {name}으로 경로 매개변수를 선언하고, 형식 주석과 함께 함수 인수로도 선언합니다.

from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()

@app.get("/users/{user_id}")
def get_user(user_id: int):
    return {"user_id": user_id, "name": "Alice"}

# GET /users/42  → {"user_id": 42, "name": "Alice"}

쿼리 매개변수

경로에 포함되지 않은 함수 매개변수는 쿼리 매개변수가 됩니다.

from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()

@app.get("/items")
def list_items(skip: int = 0, limit: int = 10, q: str | None = None):
    return {"skip": skip, "limit": limit, "q": q}

# GET /items?skip=5&limit=20&q=search

Pydantic 요청 본문

Pydantic BaseModel을 매개변수 형식으로 사용하면 JSON 요청 본문을 선언하고 검증할 수 있습니다.

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    in_stock: bool = True

@app.post("/items")
def create_item(item: Item):
    return {"received": item.model_dump()}

Pydantic 검증 오류

요청 본문이 스키마와 일치하지 않으면 FastAPI가 자세한 오류 메시지와 함께 422 처리할 수 없는 엔터티 응답을 자동으로 반환합니다.

# POST /items with body {"name": 123}
# → HTTP 422 Unprocessable Entity
# {
#   "detail": [
#     {
#       "type": "string_type",
#       "loc": ["body","name"],
#       "msg": "Input should be a valid string"
#     }
#   ]
# }

응답 모델

response_model=을 사용해 엔드포인트가 반환할 내용을 선언합니다. FastAPI는 응답을 검증하고 추가 필드를 걸러 냅니다.

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class UserOut(BaseModel):
    id: int
    name: str

@app.get("/users/{uid}", response_model=UserOut)
def get_user(uid: int):
    return {"id": uid, "name": "Alice", "password": "secret"}  # password filtered out

상태 코드

status_code=로 기본 성공 상태 코드를 설정합니다. 자주 사용하는 코드는 fastapi.status에서 가져옵니다.

from fastapi import FastAPI, status
app = FastAPI()

@app.post("/items", status_code=status.HTTP_201_CREATED)
def create_item():
    return {"id": 1}

# HTTP 201 Created is returned on success

HTTPException

HTTPException을 발생시키면 사용자 지정 상태 코드와 상세 메시지가 포함된 오류 응답을 반환할 수 있습니다.

from fastapi import FastAPI, HTTPException
app = FastAPI()

fake_db = {1: "Alice"}

@app.get("/users/{uid}")
def get_user(uid: int):
    if uid not in fake_db:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="User not found")
    return {"name": fake_db[uid]}

자동 문서 생성

FastAPI는 경로의 주석을 바탕으로 /docs에 Swagger UI를, /redoc에 ReDoc을 자동으로 생성합니다.

# After starting with uvicorn:
# http://localhost:8000/docs     — Swagger UI (try the API live)
# http://localhost:8000/redoc    — ReDoc (clean docs view)
# http://localhost:8000/openapi.json  — raw OpenAPI schema

빠른 확인

FastAPI에서 필수 JSON 요청 본문 매개변수는 어떻게 선언합니까?

복습

FastAPI 경로는 장식된 함수입니다. 경로 매개변수는 URL에, 쿼리 매개변수는 형식이 지정된 인수로, 요청 본문은 Pydantic 모델로 작성합니다. 오류에는 HTTPException을 발생시킵니다. Swagger UI는 /docs에서 자동으로 생성됩니다.

자주 묻는 질문

“FastAPI 프로젝트 설정과 첫 엔드포인트” 강의는 무료인가요?

네 — “FastAPI 프로젝트 설정과 첫 엔드포인트” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Python Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Python Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“FastAPI 프로젝트 설정과 첫 엔드포인트”에서 뭘 배우나요?

FastAPI를 설치하고 프로젝트를 만든 뒤 첫 GET 엔드포인트를 작성합니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 Python Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

Python Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Python Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 1번째 강의입니다.

“FastAPI 프로젝트 설정과 첫 엔드포인트” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 Python Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 Python Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

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