FastAPI 실무: Path, Query, Body 파라미터 통합
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FastAPI에서의 실무 적용: 경로, 쿼리, 본문 파라미터 통합

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

웹 개발

대상자

  • 중급 이상의 Python 및 FastAPI 개발자
  • REST API 설계 및 개발에 관심 있는 백엔드 개발자
  • Pydantic 모델과 자동 문서 생성 기능 활용 필요자

핵심 요약

  • Path, Query, Body 파라미터 통합: @app.put("/user/{user_id}")에서 Path, Query, Body를 동시에 사용하여 사용자 정보 업데이트
  • Pydantic 모델 활용: UserUpdateRequestUserResponse 클래스로 데이터 검증 및 응답 형식 관리
  • Validation 강화: gt=0으로 user_id 양수 검증, description으로 자동 생성된 Swagger UI 설명 향상
  • Swagger UI 자동 생성: http://localhost:9002/docs에서 인터랙티브한 API 테스트 및 문서 확인 가능

섹션별 세부 요약

1. FastAPI 엔드포인트 구현

  • Path 파라미터로 사용자 식별: user_id: int = Path(..., description="사용자 ID")
  • Query 파라미터로 로직 제어: notify: bool = Query(False, description="사용자 통지 여부")
  • Body로 데이터 전송: user: UserUpdateRequest = Body(...)
  • response_model=UserResponse로 응답 데이터 필터링

2. 테스트 및 실행 방법

  • uvicorn test:app --host 0.0.0.0 --port 9002 명령어로 서버 실행
  • Swagger UI(http://localhost:9002/docs)에서 PUT /user/{user_id} 엔드포인트 테스트
  • user_id, notify, JSON Body 입력 후 Execute 버튼 클릭

3. 자동 생성된 Swagger UI 기능

  • 엔드포인트 목록: 모든 정의된 엔드포인트 확인 가능
  • 파라미터 설명: description 필드로 자동 생성된 설명 제공
  • 데이터 모델: 요청/응답 JSON 구조 시각화
  • 인터랙티브 테스트: 클라이언트 코드 없이 API 테스트 가능

4. 실무적 확장 및 최적화

  • gt=0으로 user_id 양수 검증 강화
  • description으로 API 문서 설명 명확화
  • response_model로 응답 필드 제한 및 형식 관리

결론

  • Pydantic 모델을 통해 데이터 검증 및 응답 형식을 체계적으로 관리
  • Swagger UI 자동 생성 기능을 활용해 개발자와 사용자 모두에게 명확한 문서 제공
  • 실무에서는 Path, Query, Body 3가지 파라미터를 동시에 통합하여 복잡한 업데이트 로직 구현 가능
  • gt=0description 같은 검증 규칙을 추가해 안정성과 가독성을 높임