FastAPI: Python 기반의 고성능 API 서버 개발로 REST와 GraphQL 지원하기

FastAPI는 Python으로 API 서버를 개발할 때 고려해야 할 가장 인기 있는 프레임워크 중 하나로, 고성능, 유연성, 그리고 사용 편의성이 특징입니다. 특히 RESTful API와 GraphQL을 모두 지원하기 때문에 현대 웹 애플리케이션 개발에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 이 글에서는 FastAPI를 처음 사용하는 개발자들을 위해 기본적인 사용법과 특징을 쉽게 설명하겠습니다.

1. FastAPI란 무엇인가?

FastAPI는 Python 3.6+를 기반으로 작성된 비동기 웹 프레임워크입니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:

빠른 성능: FastAPI는 ASGI(Asynchronous Server Gateway Interface)를 기반으로 하고, Starlette과 Pydantic 위에서 동작하여 매우 높은 성능을 제공합니다.
자동 문서화: OpenAPI와 JSON Schema를 활용하여 API 문서를 자동으로 생성합니다.
유효성 검사: Pydantic을 사용해 입력 데이터와 출력 데이터의 유효성을 쉽게 검사할 수 있습니다.
REST와 GraphQL 지원: RESTful API와 GraphQL 모두를 간단히 설정할 수 있습니다.

2. FastAPI 설치 및 첫 번째 프로젝트 시작하기

FastAPI를 시작하려면 Python이 설치된 환경에서 아래의 명령어로 FastAPI와 ASGI 서버(Uvicorn)를 설치합니다.

pip install fastapi uvicorn

설치 후, 아래와 같은 간단한 "Hello, World!" 예제를 작성해보세요.

# 파일명: main.py
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def read_root():
    return {"message": "Hello, World!"}

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int, q: str = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}

서버 실행:

uvicorn main:app --reload

이제 브라우저에서 http://127.0.0.1:8000로 접속하면 JSON 응답이 나타납니다. /docs에 접속하면 FastAPI가 자동 생성한 Swagger UI 문서를 확인할 수 있습니다.

3. FastAPI의 주요 개념

(1) 경로 동작(Path Operation)

FastAPI에서 API의 각 엔드포인트는 "경로 동작"이라고 불립니다. 아래와 같이 HTTP 메서드(GET, POST 등)를 데코레이터로 지정합니다.

@app.post("/users/")
async def create_user(name: str, age: int):
    return {"name": name, "age": age}

(2) 데이터 유효성 검사

Pydantic을 사용하여 데이터 스키마를 정의하면, FastAPI는 요청 데이터를 자동으로 검사하고 오류를 처리합니다.

from pydantic import BaseModel

class User(BaseModel):
    name: str
    age: int

@app.post("/users/")
async def create_user(user: User):
    return {"name": user.name, "age": user.age}

(3) 비동기 처리

FastAPI는 비동기 작업을 자연스럽게 지원합니다. 예를 들어, 데이터베이스나 외부 API와 통신할 때 async/await를 활용할 수 있습니다.

4. REST API와 GraphQL 지원

REST API

FastAPI는 RESTful API를 설계할 때 기본적인 CRUD(Create, Read, Update, Delete)를 빠르게 구현할 수 있는 도구를 제공합니다.

GraphQL

FastAPI는 GraphQL을 구현하기 위해 graphene 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

pip install graphene

예제 코드:

from fastapi import FastAPI
from starlette.graphql import GraphQLApp
import graphene

class Query(graphene.ObjectType):
    hello = graphene.String(name=graphene.String(default_value="World"))

    def resolve_hello(self, info, name):
        return f"Hello {name}!"

app = FastAPI()
app.add_route("/graphql", GraphQLApp(schema=graphene.Schema(query=Query)))

5. FastAPI의 장단점

장점

Python 타입 힌트를 활용한 직관적 코드 작성
비동기 지원으로 높은 처리 성능 제공
OpenAPI 기반의 문서 자동 생성
유효성 검사 내장

단점

Flask와 Django에 비해 상대적으로 짧은 생태계 및 커뮤니티
높은 성능을 활용하려면 ASGI 서버에 대한 이해가 필요

6. FastAPI를 활용한 다음 단계

FastAPI로 더 복잡한 프로젝트를 만들고 싶다면 아래 항목들을 학습해보세요:

데이터베이스 연동 (예: SQLAlchemy, Tortoise ORM)
OAuth2 인증 구현
WebSocket 지원
배포 (Docker, Kubernetes 등)

FastAPI는 간단한 프로젝트에서부터 대규모 서비스까지 확장 가능한 훌륭한 선택지입니다. REST와 GraphQL 모두를 지원하며, 개발 속도를 높이고 유지보수를 간소화할 수 있습니다.

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