FastAPI를 활용한 LinkedIn 프로필 린치(Roast) API 구축 튜토리얼

핵심 기술

이 문서는 FastAPI 프레임워크를 사용하여 LinkedIn 프로필을 재미있게 풍자하는 API를 구축하는 방법을 실용적인 프로젝트 기반 학습을 통해 설명합니다. FastAPI의 비동기 처리, Pydantic을 활용한 데이터 유효성 검사, 자동 API 문서 생성 기능 등을 집중적으로 다룹니다.

기술적 세부사항

• FastAPI 소개: Flask 및 Django와의 비교를 통해 FastAPI의 API 우선(API-first) 접근 방식과 ASGI 기반의 비동기 처리 장점을 설명합니다.
• 환경 설정: 가상 환경 설정 (venv) 및 필수 라이브러리(fastapi, uvicorn, httpx, python-dotenv) 설치 방법을 안내합니다.
• 기본 API 구현: main.py 파일을 통해 간단한 FastAPI 애플리케이션을 생성하고 uvicorn으로 실행하여 Swagger UI 자동 문서 기능을 시연합니다.
• 타입 힌트 (Type Hints): FastAPI의 핵심 기능인 Python 타입 힌트를 데이터 유효성 검사, 자동 문서화, 코드 가독성 향상에 어떻게 활용하는지 예시와 함께 설명합니다.
• Pydantic을 활용한 데이터 유효성 검사: schemas.py에 BaseModel, Field, validator를 사용하여 요청 데이터의 유효성을 검사하고, 잘못된 데이터 처리 시 FastAPI가 반환하는 오류 응답 형식을 보여줍니다.
• 로직 구현: generator_logic.py에서 사용자 입력에 따라 재미있는 풍자 문구를 생성하는 로직을 구현합니다.
• Gemini AI 통합: .env 파일을 이용한 API 키 관리, httpx를 사용한 비동기 HTTP 요청으로 Gemini AI API와 연동하여 AI 기반의 풍자 문구를 생성하는 방법을 소개합니다.
• 비동기 처리: AI 응답 대기 시간 동안 다른 요청을 처리할 수 있도록 async 키워드를 활용한 비동기 I/O의 이점을 강조합니다.

개발 임팩트

• FastAPI의 핵심 기능(자동 문서화, 데이터 유효성 검사, 비동기 처리)을 실습을 통해 체득할 수 있습니다.
• 간단한 API 설계 및 구축 과정을 익힐 수 있습니다.
• 외부 AI 서비스(Gemini)와의 연동 경험을 쌓을 수 있습니다.
• Python의 타입 힌트 활용 능력을 향상시킬 수 있습니다.

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톤앤매너

개발자를 대상으로 하는 기술 튜토리얼로서, 명확하고 실용적인 정보 제공에 집중하며, 코드 예시와 함께 각 단계별 설명을 상세하게 제공하는 전문적인 톤을 유지합니다.