[AI 서비스 개발] FastAPI로 서빙하기

1. FastAPI 설치

pip install "fastapi[standard]"

 

2. api.py 파일 생성

from typing import Union

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}

 

3. 터미널에 실행

fastapi dev api.py

- fastapi으로 호출하면 uvicorn이 자동으로 실행된다

 

4. 사진 요청하기 : FastAPI 공식문서 Tutorial https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/request-files/

- Annotated: python은 타입이 없어서 타입을 알려줌

- form data:  Form Data - FastAPI

 

5. 파이썬은 멀티쓰레드가 아닌 싱글 쓰레드 => 운영체제에서 제공해주는 거만 사용 가능 => await 사용

- 파일을 받기 전에  type을 보고 예외처리 가능

async안쓰면 await못 써서 기본적으로 async는 다 붙이고 쓴다.

# 1. 다 넘어오고 나서
@app.post("/files/")
async def create_file(file: Annotated[bytes, File()]):
    return {"file_size": len(file)}


# 2. 넘기기 전에
@app.post("/uploadfile/")
async def create_upload_file(file: UploadFile):

    contents = await file.read() # 파일 다 들어올때 까지 기다림

    return {"filename": file.filename}

# 파이썬은 멀티스레드가 없고 싱글 스레드임
# => 1은 안쓰고 2를 뼈대 코드로 씀

# 뼈대코드

from fastapi import FastAPI, UploadFile

app = FastAPI()

@app.post("/uploadfile/")
async def create_upload_file(file: UploadFile):
    contents = await file.read()

    return {"filename": file.filename,
            "filesize": len(contents)}

 

- 스웨거: FastAPI - Swagger UI