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경로 매개변수

파이썬의 포맷 문자열 리터럴에서 사용되는 문법을 이용하여 경로 "매개변수" 또는 "변수"를 선언할 수 있습니다:

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id):
    return {"item_id": item_id}

경로 매개변수 item_id의 값은 함수의 item_id 인자로 전달됩니다.

그래서 이 예제를 실행하고 http://127.0.0.1:8000/items/foo로 이동하면, 다음 응답을 볼 수 있습니다:

{"item_id":"foo"}

타입이 있는 매개변수

파이썬 표준 타입 어노테이션을 사용하여 함수에 있는 경로 매개변수의 타입을 선언할 수 있습니다:

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int):
    return {"item_id": item_id}

위의 예시에서, item_id는 int로 선언되었습니다.

"확인"

이 기능은 함수 내에서 오류 검사, 자동완성 등의 편집기 기능을 활용할 수 있게 해줍니다.

데이터 변환

이 예제를 실행하고 http://127.0.0.1:8000/items/3을 열면, 다음 응답을 볼 수 있습니다:

{"item_id":3}

"확인"

함수가 받은(반환도 하는) 값은 문자열 "3"이 아니라 파이썬 int 형인 3입니다.

즉, 타입 선언을 하면 **FastAPI**는 자동으로 요청을 "파싱"합니다.

데이터 검증

하지만 브라우저에서 http://127.0.0.1:8000/items/foo로 이동하면, HTTP 오류가 잘 뜨는 것을 확인할 수 있습니다:

{
    "detail": [
        {
            "loc": [
                "path",
                "item_id"
            ],
            "msg": "value is not a valid integer",
            "type": "type_error.integer"
        }
    ]
}

경로 매개변수 item_id는 int가 아닌 "foo" 값이기 때문입니다.

int가 아닌 float을 전달하는 경우에도 동일한 오류가 나타납니다: http://127.0.0.1:8000/items/4.2

"확인"

즉, 파이썬 타입 선언을 하면 **FastAPI**는 데이터 검증을 합니다.

오류에는 정확히 어느 지점에서 검증을 통과하지 못했는지 명시됩니다.

이는 API와 상호 작용하는 코드를 개발하고 디버깅하는 데 매우 유용합니다.

문서화

그리고 브라우저에서 http://127.0.0.1:8000/docs를 열면, 다음과 같이 자동 대화식 API 문서를 볼 수 있습니다:

"확인"

그저 파이썬 타입 선언을 하기만 하면 **FastAPI**는 자동 대화형 API 문서(Swagger UI)를 제공합니다.

경로 매개변수가 정수형으로 명시된 것을 확인할 수 있습니다.

표준 기반의 이점, 대체 문서

그리고 생성된 스키마는 OpenAPI 표준에서 나온 것이기 때문에 호환되는 도구가 많이 있습니다.

이 덕분에 **FastAPI**는 http://127.0.0.1:8000/redoc로 접속할 수 있는 (ReDoc을 사용하는) 대체 API 문서를 제공합니다:

이와 마찬가지로 다양한 언어에 대한 코드 생성 도구를 포함하여 여러 호환되는 도구가 있습니다.

Pydantic

모든 데이터 검증은 Pydantic에 의해 내부적으로 수행되므로 이로 인한 이점을 모두 얻을 수 있습니다. 여러분은 관리를 잘 받고 있음을 느낄 수 있습니다.

str, float, bool, 그리고 다른 여러 복잡한 데이터 타입 선언을 할 수 있습니다.

이 중 몇 가지는 자습서의 다음 장에 설명되어 있습니다.

순서 문제

*경로 작동*을 만들때 고정 경로를 갖고 있는 상황들을 맞닥뜨릴 수 있습니다.

/users/me처럼, 현재 사용자의 데이터를 가져온다고 합시다.

사용자 ID를 이용해 특정 사용자의 정보를 가져오는 경로 /users/{user_id}도 있습니다.

*경로 작동*은 순차적으로 실행되기 때문에 /users/{user_id} 이전에 /users/me를 먼저 선언해야 합니다:

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/users/me")
async def read_user_me():
    return {"user_id": "the current user"}


@app.get("/users/{user_id}")
async def read_user(user_id: str):
    return {"user_id": user_id}

그렇지 않으면 /users/{user_id}는 /users/me 요청 또한 매개변수 user_id의 값이 "me"인 것으로 "생각하게" 됩니다.

사전정의 값

만약 *경로 매개변수*를 받는 *경로 작동*이 있지만, *경로 매개변수*로 가능한 값들을 미리 정의하고 싶다면 파이썬 표준 Enum을 사용할 수 있습니다.

Enum 클래스 생성

Enum을 임포트하고 str과 Enum을 상속하는 서브 클래스를 만듭니다.

str을 상속함으로써 API 문서는 값이 string 형이어야 하는 것을 알게 되고 이는 문서에 제대로 표시됩니다.

가능한 값들에 해당하는 고정된 값의 클래스 어트리뷰트들을 만듭니다:

from enum import Enum

from fastapi import FastAPI


class ModelName(str, Enum):
    alexnet = "alexnet"
    resnet = "resnet"
    lenet = "lenet"


app = FastAPI()


@app.get("/models/{model_name}")
async def get_model(model_name: ModelName):
    if model_name is ModelName.alexnet:
        return {"model_name": model_name, "message": "Deep Learning FTW!"}

    if model_name.value == "lenet":
        return {"model_name": model_name, "message": "LeCNN all the images"}

    return {"model_name": model_name, "message": "Have some residuals"}

"정보"

열거형(또는 enums)은 파이썬 버전 3.4 이후로 사용 가능합니다.

"팁"

혹시 궁금하다면, "AlexNet", "ResNet", 그리고 "LeNet"은 그저 기계 학습 모델들의 이름입니다.

경로 매개변수 선언

생성한 열거형 클래스(ModelName)를 사용하는 타입 어노테이션으로 *경로 매개변수*를 만듭니다:

from enum import Enum

from fastapi import FastAPI


class ModelName(str, Enum):
    alexnet = "alexnet"
    resnet = "resnet"
    lenet = "lenet"


app = FastAPI()


@app.get("/models/{model_name}")
async def get_model(model_name: ModelName):
    if model_name is ModelName.alexnet:
        return {"model_name": model_name, "message": "Deep Learning FTW!"}

    if model_name.value == "lenet":
        return {"model_name": model_name, "message": "LeCNN all the images"}

    return {"model_name": model_name, "message": "Have some residuals"}

문서 확인

*경로 매개변수*에 사용할 수 있는 값은 미리 정의되어 있으므로 대화형 문서에서 잘 표시됩니다:

파이썬 *열거형*으로 작업하기

*경로 매개변수*의 값은 *열거형 멤버*가 됩니다.

열거형 멤버 비교

열거형 ModelName의 *열거형 멤버*를 비교할 수 있습니다:

from enum import Enum

from fastapi import FastAPI


class ModelName(str, Enum):
    alexnet = "alexnet"
    resnet = "resnet"
    lenet = "lenet"


app = FastAPI()


@app.get("/models/{model_name}")
async def get_model(model_name: ModelName):
    if model_name is ModelName.alexnet:
        return {"model_name": model_name, "message": "Deep Learning FTW!"}

    if model_name.value == "lenet":
        return {"model_name": model_name, "message": "LeCNN all the images"}

    return {"model_name": model_name, "message": "Have some residuals"}

열거형 값 가져오기

model_name.value 또는 일반적으로 your_enum_member.value를 이용하여 실제 값(위 예시의 경우 str)을 가져올 수 있습니다:

from enum import Enum

from fastapi import FastAPI


class ModelName(str, Enum):
    alexnet = "alexnet"
    resnet = "resnet"
    lenet = "lenet"


app = FastAPI()


@app.get("/models/{model_name}")
async def get_model(model_name: ModelName):
    if model_name is ModelName.alexnet:
        return {"model_name": model_name, "message": "Deep Learning FTW!"}

    if model_name.value == "lenet":
        return {"model_name": model_name, "message": "LeCNN all the images"}

    return {"model_name": model_name, "message": "Have some residuals"}

"팁"

ModelName.lenet.value로도 값 "lenet"에 접근할 수 있습니다.

열거형 멤버 반환

*경로 작동*에서 *열거형 멤버*를 반환할 수 있습니다. 이는 중첩 JSON 본문(예: dict)내의 값으로도 가능합니다.

클라이언트에 반환하기 전에 해당 값(이 경우 문자열)으로 변환됩니다:

from enum import Enum

from fastapi import FastAPI


class ModelName(str, Enum):
    alexnet = "alexnet"
    resnet = "resnet"
    lenet = "lenet"


app = FastAPI()


@app.get("/models/{model_name}")
async def get_model(model_name: ModelName):
    if model_name is ModelName.alexnet:
        return {"model_name": model_name, "message": "Deep Learning FTW!"}

    if model_name.value == "lenet":
        return {"model_name": model_name, "message": "LeCNN all the images"}

    return {"model_name": model_name, "message": "Have some residuals"}

클라이언트는 아래의 JSON 응답을 얻습니다:

{
  "model_name": "alexnet",
  "message": "Deep Learning FTW!"
}

경로를 포함하는 경로 매개변수

경로를 포함하는 경로 작동 /files/{file_path}이 있다고 해봅시다.

그런데 이 경우 file_path 자체가 home/johndoe/myfile.txt와 같은 경로를 포함해야 합니다.

이때 해당 파일의 URL은 다음처럼 됩니다: /files/home/johndoe/myfile.txt.

OpenAPI 지원

테스트와 정의가 어려운 시나리오로 이어질 수 있으므로 OpenAPI는 *경로*를 포함하는 *경로 매개변수*를 내부에 선언하는 방법을 지원하지 않습니다.

그럼에도 Starlette의 내부 도구중 하나를 사용하여 **FastAPI**에서는 이가 가능합니다.

문서에 매개변수에 경로가 포함되어야 한다는 정보가 명시되지는 않지만 여전히 작동합니다.

경로 변환기

Starlette의 옵션을 직접 이용하여 다음과 같은 URL을 사용함으로써 *path*를 포함하는 *경로 매개변수*를 선언할 수 있습니다:

/files/{file_path:path}

이러한 경우 매개변수의 이름은 file_path이며, 마지막 부분 :path는 매개변수가 *경로*와 일치해야 함을 명시합니다.

따라서 다음과 같이 사용할 수 있습니다:

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/files/{file_path:path}")
async def read_file(file_path: str):
    return {"file_path": file_path}

"팁"

매개변수가 가져야 하는 값이 /home/johndoe/myfile.txt와 같이 슬래시로 시작(/)해야 할 수 있습니다.

이 경우 URL은: /files//home/johndoe/myfile.txt이며 files과 home 사이에 이중 슬래시(//)가 생깁니다.

요약

**FastAPI**를 이용하면 짧고 직관적인 표준 파이썬 타입 선언을 사용하여 다음을 얻을 수 있습니다:

  • 편집기 지원: 오류 검사, 자동완성 등
  • 데이터 "파싱"
  • 데이터 검증
  • API 주석(Annotation)과 자동 문서

단 한번의 선언만으로 위 사항들을 모두 선언할 수 있습니다.

이는 대체 프레임워크와 비교했을 때 (엄청나게 빠른 성능 외에도) **FastAPI**의 주요한 장점일 것입니다.