[python] FastAPI를 사용한 추천 시스템 구현
FastAPI는 빠르고 현대적인 웹 프레임워크로, Python으로 API를 쉽게 작성할 수 있도록 도와줍니다. 이번에는 FastAPI를 사용하여 간단한 추천 시스템을 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
목차
FastAPI 소개
FastAPI는 Python 3.7 이상을 지원하며, API를 빠르게 구축할 수 있는 강력한 도구입니다. 뛰어난 성능과 타입 힌트를 이용한 자동 문서화 기능을 제공하여 개발 생산성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
추천 시스템 개요
추천 시스템은 사용자에게 상품, 콘텐츠, 서비스 등을 추천하기 위한 기술입니다. 주로 사용자의 이전 행동 패턴과 항목 간 상호 작용을 분석하여 개인화된 추천을 제공합니다.
FastAPI를 통한 추천 시스템 구현
먼저, FastAPI를 설치하고 간단한 웹 서버를 구동합니다. 그 다음, 추천 알고리즘을 구현하고 해당 알고리즘을 API 엔드포인트로 노출합니다.
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/recommend/{user_id}")
async def get_recommendations(user_id: int):
# 추천 알고리즘 로직을 구현
recommendations = recommend(user_id)
return {"user_id": user_id, "recommendations": recommendations}
위의 코드에서 get_recommendations 함수는 사용자 ID를 받아 해당 사용자에게 추천할 항목들을 반환합니다. recommend 함수는 해당 사용자에게 추천할 항목들을 생성하는 추천 알고리즘의 로직이 담긴 함수입니다.
결론
이렇게 FastAPI를 사용하여 추천 시스템을 구현할 수 있습니다. FastAPI는 뛰어난 성능과 쉬운 사용법으로 인해 추천 시스템과 같은 복잡한 기능을 구현하는 데 매우 적합한 도구입니다. Python을 사용하는 개발자라면 FastAPI를 활용하여 다양한 웹 애플리케이션을 구축할 수 있을 것입니다.