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}")
에서Path
,Query
,Body
를 동시에 사용하여 사용자 정보 업데이트 - Pydantic 모델 활용:
UserUpdateRequest
및UserResponse
클래스로 데이터 검증 및 응답 형식 관리 - Validation 강화:
gt=0
으로user_id
양수 검증,description
으로 자동 생성된 Swagger UI 설명 향상 - Swagger UI 자동 생성:
http://localhost:9002/docs
에서 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")
Body
로 데이터 전송:user: UserUpdateRequest = Body(...)
response_model=UserResponse
로 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
)에서PUT /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=0
으로user_id
양수 검증 강화description
으로 API 문서 설명 명확화response_model
로 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=0
과description
같은 검증 규칙을 추가해 안정성과 가독성을 높임