FastAPI Path, Query, Body 파라미터 통합 가이드
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Day 5 — FastAPI에서 Path, Query, Body 파라미터 통합 가이드

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

웹 개발

대상자

  • 대상자: FastAPI 초보자 및 중급 빈드 개발자
  • 난이도: 중급 (Python 및 FastAPI 기초 지식 필요)

핵심 요약

  • Path, Query, Body 파라미터 통합: 사용자 ID(Path), 알림 여부(Query), 프로필 데이터(Body)를 결합한 API 구현
  • Pydantic 모델 사용: UserUpdateRequest, UserResponse 클래스로 입력/출력 데이터 검증 및 구조화
  • Swagger UI 자동 생성: FastAPI의 내장 문서 기능으로 PUT /user/{user_id} 엔드포인트 테스트 가능

섹션별 세부 요약

1. 기본 설정 및 모델 정의

  • UserUpdateRequest 클래스를 통해 name, email, age 필드 정의
  • UserResponse 클래스로 id, name, notify 필드 반환 구조 설정
  • BaseModelOptional 타입 사용으로 데이터 검증 강화

2. 엔드포인트 구현

  • @app.put("/user/{user_id}") 데코레이터로 PUT 메서드 정의
  • Path, Query, Body 파라미터를 각각 user_id, notify, user 변수에 매핑
  • response_model=UserResponse로 반환 데이터 필터링

3. 테스트 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=123, notify=true, JSON Body 입력 후 실행 시 응답 확인

4. 검증 규칙 추가

  • Path(..., gt=0)user_id가 양수인지 검증
  • Query(False, description="...")로 파라미터 설명 추가
  • Swagger UI에서 자동 생성된 문서의 정확성 향상

5. 실제 적용 시 고려사항

  • Path: 라우팅(예: 사용자 ID)에 필수
  • Query: 선택적 동작 제어(예: notify=true)
  • Body: 리소스 생성/수정 시 데이터 전송(예: 프로필 정보)
  • FastAPI의 자동 생성된 문서와 검증 기능을 활용한 개발 효율성 강조

결론

  • 핵심 팁: Pydantic 모델로 입력/출력 검증, Path, Query, Body 파라미터를 통합하여 실무 API 구현
  • Swagger UI 활용: http://localhost:9002/docs에서 엔드포인트 테스트 및 문서 확인
  • Validation 강화: gt=0, description 등으로 파라미터 검증 및 문서 설명 명확화
  • FastAPI의 자동 생성된 API 문서와 검증 기능을 통해 개발 생산성 극대화