FastAPI 기초: 비동기 처리(Async/Await)와 Pydantic 모델링

실습 주제: 고성능 AI 뉴스 분석기 (Async News Analyzer)
- 통합 코드

실습 주제: 고성능 AI 뉴스 분석기 (Async News Analyzer)

긴 뉴스 기사를 받아 비동기적으로 분석
결과의 데이터 규격을 보장

통합 코드

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel, Field, validator
from typing import List
import asyncio
import time

app = FastAPI(title="AI 뉴스 분석 에이전트")

# 1. Pydantic 모델링: 데이터 입구와 출구 정의
class NewsRequest(BaseModel):
    title: str = Field(..., min_length=5, example="인공지능 시장의 미래 전망")
    content: str = Field(..., min_length=20, example="이곳에 아주 긴 뉴스 본문이 들어갑니다. 최소 20자 이상 작성해야 합니다.")
    tags: List[str] = Field(default=[], max_items=3)

    @validator("content")
    def check_forbidden_words(cls, v):
        if "스팸" in v:
            raise ValueError("부적절한 단어가 포함되어 있습니다.")
        return v

class NewsResponse(BaseModel):
    summary: str
    sentiment: str
    processing_time: float

# 2. 비동기 처리 로직: 가상의 AI 엔진 호출
async def fake_ai_analysis(text: str):
    # AI 모델이 텍스트를 분석하는 데 2초가 걸린다고 가정 (비동기 대기)
    await asyncio.sleep(2.0)
    sentiment = "긍정" if "미래" in text or "혁신" in text else "중립"
    return f"요약문: {text[:10]}...", sentiment

# 3. 엔드포인트 구성
@app.post("/analyze", response_model=NewsResponse)
async def analyze_news(request: NewsRequest):
    start_time = time.perf_counter()
    
    # 비동기 함수 호출 (이동안 서버는 다른 일을 할 수 있음)
    summary, sentiment = await fake_ai_analysis(request.content)
    
    end_time = time.perf_counter()
    
    return NewsResponse(
        summary=summary,
        sentiment=sentiment,
        processing_time=round(end_time - start_time, 2)
    )

Pydantic 모델링: 데이터 입구와 출구 정의
- 데이터가 비즈니스 로직에 들어가기 전, 입구에서 컷트되는지 확인
- 테스트 방법
  - Swagger UI에서 content를 20자 미만으로 입력하거나, tags를 4개 이상 넣어보기
- 확인할 결과
  - 422 Unprocessable Entity 발생
  - loc: ["body", "content"], msg: ensure this value has at least 20 characters 확인
- 핵심 원리
  - 개발자가 if len(content) < 20: 같은 코드를 짤 필요 없이, 선언만으로 데이터가 정제됨을 이해하기
비동기 처리 로직: 가상의 AI 엔진 호출
- 단순 타입 체크가 아닌, 개발자가 직접 만든 규칙이 작동하는지 확인
- 테스트 방법
  - content 내용 중에 “스팸”이라는 단어를 포함해서 전송
- 확인할 결과
  - 422 Error 발생
  - msg: Value error, 부적절한 단어가 포함되어 있습니다. 확인
- 핵심 원리
  - @validator를 통해 복잡한 사내 규정을 데이터 수신 단계에서 즉시 적용할 수 있음을 체감하기
비동기(Async) 처리 테스트 (효율성 확인)
- 서버가 “기다림”을 어떻게 처리하는지 확인
- 테스트 방법
  - 브라우저 탭을 2개 열고, 거의 동시에 [Execute]를 클릭
- 확인할 결과
  - 첫 번째 요청이 끝날 때까지 두 번째 요청이 멈춰있지 않고, 두 요청 모두 약 2초 후에 거의 동시에 완료됨
  - processing_time이 약 2.0초 내외로 찍히는지 확인
- 핵심 원리
  - await가 적힌 부분에서 서버는 작업을 예약만 해두고 다른 손님(요청)을 받으러 간다는 ‘논블로킹’ 개념 이해하기

Pydantic은 데이터의 ‘관상(Type/Structure)’을 보고 무결성을 보장함
Async/Await는 서버가 노는 시간(I/O 대기) 없이 ‘멀티태스킹’을 하게 만듦
이 두 가지가 합쳐져서 안전하고 빠른 현대적인 API 서비스가 완성됨

실습 주제: 고성능 AI 뉴스 분석기 (Async News Analyzer)

통합 코드

Templates (for web app):

Error