[python] FastAPI에서 비동기 데이터 처리하기

18 Dec 2023

python

FastAPI는 Python의 웹 프레임워크로, 비동기 처리를 지원하여 높은 성능을 제공합니다. 비동기 데이터 처리를 위해서는 Python의 asyncio 및 async/await 키워드를 활용해야 합니다. 이 기능을 사용하여 데이터베이스 조회, 외부 API 호출, 파일 I/O 등과 같이 I/O 바운드 작업을 비동기적으로 처리할 수 있습니다.

비동기 데이터 처리의 이점

1. 성능 향상: 비동기 처리를 사용하면 여러 작업을 동시에 처리할 수 있어 응답 속도가 향상됩니다.

2. 확장성: 대용량 트래픽을 처리할 때 확장성이 좋아집니다.

3. 자원 효율성: 비동기 처리로 작업을 보류하고 다른 작업을 수행함으로써 자원을 효율적으로 활용할 수 있습니다.

FastAPI에서 비동기로 데이터 처리하기

FastAPI에서 비동기 데이터 처리를 위해서는 아래와 같은 방법을 사용할 수 있습니다.

1. 비동기 경로 핸들러 사용

from fastapi import FastAPI
import asyncio

app = FastAPI()

async def async_function():
    await asyncio.sleep(1)
    return {"message": "This is an async response"}

@app.get("/")
async def read_root():
    result = await async_function()
    return result

2. 비동기 데이터베이스 연동

from fastapi import FastAPI
from databases import Database
import asyncio

app = FastAPI()
database = Database("sqlite:///test.db")

@app.on_event("startup")
async def startup():
    await database.connect()

@app.on_event("shutdown")
async def shutdown():
    await database.disconnect()

@app.get("/")
async def read_data_from_db():
    query = "SELECT * FROM items"
    results = await database.fetch_all(query)
    return results

위 예제에서 처럼, FastAPI와 함께 데이터베이스나 외부 API와의 비동기 연동을 쉽게 구현할 수 있습니다.

결론

FastAPI는 비동기 처리를 지원하여 높은 성능의 웹 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 비동기로 데이터를 처리하면 응답 시간을 단축하고 자원을 효율적으로 활용할 수 있으므로, FastAPI를 사용하는 프로젝트에서는 이를 적극적으로 활용할 것을 권장합니다.