FastAPI는 Python의 웹 프레임워크로, 비동기 처리 및 빠른 속도를 제공하여 실시간 데이터 처리에 적합한 도구입니다. 이번 블로그 포스트에서는 FastAPI를 사용하여 실시간 센서 데이터를 모니터링하는 서비스를 구현하는 방법을 알아보겠습니다.

필수 요소 및 라이브러리 설치

먼저 FastAPI를 설치하기 위해 다음 명령어를 사용합니다:

pip install fastapi

그리고 웹 서버를 실행하기 위해 uvicorn을 설치합니다:

pip install uvicorn

FastAPI에서 실시간 센서 데이터를 처리하기 위해 websockets 라이브러리를 사용합니다. 이를 설치하기 위해 다음 명령어를 입력합니다:

pip install websockets

FastAPI 애플리케이션 설정

FastAPI 애플리케이션을 설정하기 위해 main.py 파일을 생성하고 다음 코드를 작성합니다:

from fastapi import FastAPI, WebSocket
import websockets

app = FastAPI()


@app.websocket("/ws/{sensor_id}")
async def websocket_endpoint(sensor_id: str, websocket: WebSocket):
    await websocket.accept()
    while True:
        # 센서 데이터를 읽어오는 로직 추가
        sensor_data = read_sensor_data(sensor_id)
        await websocket.send_json(sensor_data)

이 코드에서는 /ws/{sensor_id} 엔드포인트를 WebSocket으로 설정합니다. 클라이언트가 WebSocket 연결을 시도하면, websocket_endpoint 함수가 호출되고 WebSocket 핸들러가 설정됩니다. sensor_id는 센서의 고유 식별자입니다.

WebSocket 핸들러에서는 센서 데이터를 읽어오는 로직을 추가합니다. 이 예시에서는 read_sensor_data 함수를 사용하여 센서 데이터를 읽어옵니다. 센서 데이터를 클라이언트로 전송하기 위해 websocket.send_json 메서드를 사용합니다.

서버 실행

FastAPI 서버를 실행하기 위해 다음 명령어를 입력합니다:

uvicorn main:app --reload

이제 FastAPI 서버가 실행되었습니다. 클라이언트는 WebSocket을 사용하여 /ws/{sensor_id} 엔드포인트에 연결할 수 있습니다. 웹소켓 연결이 성공하면, 실시간으로 센서 데이터를 수신할 수 있습니다.

결론

FastAPI를 사용하여 실시간 센서 데이터 모니터링 서비스를 구현하는 방법을 알아보았습니다. FastAPI의 높은 속도와 비동기 처리를 통해 센서 데이터를 실시간으로 처리할 수 있습니다. 원하는 추가 기능을 구현하여 센서 데이터를 보다 효율적으로 처리할 수 있습니다. #FastAPI #실시간데이터