[FastAPI] 초기 구성 및 패키지 설치

🛣️들어가며

python을 이제 학습해야겠다고 다짐하며, 셔버에서 많이 사용되는 FastApi를 구축해보기로 결정했다.

python 기반 서버구축을 통해 서버단에서 영상처리관련 라이브러리도 사용할 계획을 세웠다.

python 뉴비로서 구축 과정을 기록한다.

 

🛖 Scaffolding

Project Structure

📁 Directory 분석

현재 구조는 Spring 구조와 비슷하게

api 요청 수신 레이어 (api) → 기능 구현 레이어 (services)

→ DB 처리 레이어 (repos)

로 구성.

 

📁 api

• router 모음

📁 services

• 기능 레이어

📁 repos

• DB 레이어

📁 core

• 핵심 기능 모음
• config.py로 app 설정 코어를 하나 만듦

📁 schemas

• typing 레이어
• python 타입 힌트와 Pydantic 기능을 이용하여 정적 타입 강화 목적

💡 정적 타입 효과

• IDE 보조를 받아 개발경험(DX) 향상에 도움됨
• 정적 typing을 통해 명확성을 높이면 AI 보조를 더 잘 받을수 있음.

📚 의존성 패키지 관리

python 패키지 사이트

• https://pypi.org/

node 진영 npm을 사용한 경험이 있어서

python에서는 어떻게 의존성 패키지 관리를 하는지 알고자 하였다.

1. 가상환경(venv) 구성

https://fastapi.tiangolo.com/virtual-environments/#check-the-virtual-environment-is-active

python은 가상환경을 구성하여 프로젝트 별로 실행 환경 구성 가능.

venv 개념을 몰랐을 때는

당연히 프로젝트 내에 의존성 패키지가 설치되는줄 알았는데,

프로젝트 내부에 패키지가 설치안되어

관련 정보 확인해보니 venv 구성을 하여야 했는데,

이렇게 함으로서 의존성 패키지를 프로젝트 전용으로 설치할 수 있다.

 

venv 폴더 생성

# venv 폴더 생성
## 루트에 .venv 폴더가 만들어진다.
python -m venv .venv

.venv 생성된 모습

현재 프로젝트 venv 활성화

# venv 활성화
## gitbash 기준
source .venv/Scripts/activate

venv 활성화 확인

where python
which pip

현재 프로젝트내에 venv 환경내에 python을 사용하도록 설정 됨.

pip도 venv 환경 path로 등록되어있다.

⚙️ 2. 패키지 설치

https://fastapi.tiangolo.com/#installation

fastapi 에서 기본적으로 사용되는 의존성 패키지는 아래 명령어로 모두 설치 가능.

# fastapi 의존성 패키지 설치
## standar Extra 활용
## <https://pypi.org/project/fastapi/>
pip install "fastapi[standard]"

☝️ [standard] 는 뭘까?

• 패키지는 Extras를 이용해 패키지 정보를 확장 할 수 있음
  • <패키지>[Extra] 형태
• fastapi[standard] 는 fastapi 뿐만 아니라 사용 시 기본적으로 필요한 의존성 패키지 목록을 담고있음

참고로 나는 다음과 같은 패키지 목록을 설치 하였다.

---

requirements.txt

fastapi[standard]==0.133.0
opencv-python-headless==4.13.0.92
psycopg[binary]==3.3.3

• opencv
  • 영상 처리관련
• psycopg
  • PostgreSQL 어뎁터

---

requirements 기반 설치

팀 단위 작업 시에는 requirements.txt로 의존성 패키지 목록을 공유하고,

해당 패키지 목록을 동일하게 설치를 하는 방식을 채택한다.

설치 명령어는 아래와 같다.

pip install -r requirements.txt

 

---

이상 기본적인 프로젝트 구성 방법에 대해 알아보았고,

다음은 실제 app 실행을 위한 구현 과정을 알아보자. 🏃