반응형 pydantic6 Swan - 타입 안전성과 속도를 겸비한 비동기 Python 웹 프레임워크 Swan은 최근 등장한 타입 중심(Type-driven)의 비동기 Python 웹 프레임워크로, FastAPI와 유사한 API 구조를 갖지만, pydantic v2와 async 최적화, 보다 간결한 라우팅과 성능 개선에 집중하고 있습니다.📌 Swan이란?Swan은 비동기 API 개발을 위한 경량 프레임워크로, async def를 기본 지원하며 pydantic v2 모델로 입력 검증 및 타입 안전성을 제공합니다. FastAPI보다 가볍고 빠른 실행을 목표로 하며, 단순한 라우터, 최소 의존성, 타입 중심 설계가 특징입니다.🧪 예시 프로젝트: 간단한 To-Do API📁 프로젝트 구조 swan_todo_api/├── main.py # Swan 앱 정의└── test_main.py .. 2025. 8. 20. Litestar CLI - 구조화된 API 프로젝트 생성을 위한 최신 툴 Litestar CLI는 Litestar 웹 프레임워크를 위한 공식 명령줄 도구로, 복잡한 API 백엔드 개발을 위한 모듈 기반 프로젝트 생성기 및 유지보수 툴입니다. 빠르게 실무 수준의 프로젝트 구조를 만들어주는 데 최적화되어 있어, Python 백엔드 개발의 생산성을 크게 높입니다.📌 Litestar CLI란?Litestar CLI는 Litestar 기반 프로젝트를 빠르게 부트스트랩하고, 라우트 자동 생성, 환경설정 구성, 디렉터리 구조화 등을 지원하는 도구입니다. 개발 초기부터 잘 설계된 API 아키텍처를 유지할 수 있도록 도와줍니다.🧪 예시 프로젝트: Litestar CLI로 생성한 Todo API📁 프로젝트 구조 (litestar --template fullstack 활용 시) todo_a.. 2025. 8. 17. SQLModel - Pydantic + SQLAlchemy의 강력한 조합 SQLModel은 FastAPI의 창시자 Sebastián Ramírez가 개발한 ORM 라이브러리로, Pydantic의 데이터 유효성 검사와 SQLAlchemy의 데이터베이스 ORM 기능을 통합한 최신 기술입니다. 코드가 간결하면서도 타입 안정성이 높아, API 개발과 DB 연동을 한 번에 처리하기에 매우 적합합니다.📌 SQLModel이란?SQLModel은 pydantic의 모델링 방식과 sqlalchemy의 DB 연동 기능을 통합한 ORM입니다. 타입 힌트를 그대로 유지하면서 SQL 쿼리를 작성할 수 있으며, SQLite 등 다양한 DB 백엔드와 호환됩니다.🧪 예시 프로젝트: 도서 정보 CRUD API📁 프로젝트 구조 book_api/├── models.py # SQLMode.. 2025. 8. 17. Bunnet - MongoDB ODM for Beanie를 대체할 새로운 선택지 Bunnet은 최신 Python 개발자들을 위한 MongoDB 비동기 ODM (Object Document Mapper) 입니다. motor 기반의 비동기성, pydantic v2의 타입 안정성, 그리고 간결한 쿼리 API 덕분에 최근 빠르게 주목받고 있습니다.📌 Bunnet이란?Bunnet은 MongoDB용 ODM으로, Python의 타입 힌트와 pydantic 모델을 그대로 활용하여 문서 데이터를 정의하고 검증할 수 있습니다. motor 기반이므로 FastAPI, asyncio 프로젝트와 궁합이 좋습니다. Beanie의 철학을 계승하면서도 더 깔끔한 API와 테스트 편의성을 제공합니다.🧪 예시 프로젝트: 블로그 포스트 저장/조회 API📁 프로젝트 구조blog_api/├── models.py .. 2025. 8. 16. Litestar - FastAPI를 대체할 차세대 웹 프레임워크 Litestar(구 Starlite)는 Python 기반의 최신 비동기 웹 프레임워크로, FastAPI보다 더 모듈화되고 유지보수하기 쉬운 구조를 제공하며, 대규모 API 시스템 설계에 최적화된 기능을 갖추고 있습니다.📌 Litestar란?Litestar는 타입 안전성, 비동기 지원, 라우팅 유연성을 중심으로 설계된 API 중심 웹 프레임워크입니다. pydantic, msgspec 등을 자유롭게 교체할 수 있어 개발자 취향에 맞는 유연한 선택이 가능합니다. 프로젝트 규모가 커질수록 구조적 이점을 느낄 수 있습니다.🧪 예시 프로젝트: 유저 목록 REST API📁 프로젝트 구조user_api/├── main.py # 엔트리 포인트├── models.py # 데이터.. 2025. 8. 15. Pydantic V2 - 타입 안전성과 데이터 유효성 검사의 진화 최근 Python 생태계에서 Pydantic V2는 데이터 유효성 검사와 직렬화를 처리하는 데 있어 매우 강력하고 효율적인 도구로 주목받고 있습니다. 특히 FastAPI 등과 함께 사용할 때, 타입 기반 개발을 더 안정적이고 빠르게 만들어줍니다. V2에서는 성능이 비약적으로 향상되었고, dataclass와 유사한 구조를 제공해 사용이 더 쉬워졌습니다.📌 Pydantic V2란?Pydantic은 Python의 타입 힌트를 기반으로 데이터 유효성 검사와 자동 직렬화/역직렬화를 수행하는 라이브러리입니다. V2에서는 core validation engine이 Rust로 재작성되어 속도는 최대 50배 향상, 메모리 사용량은 감소했습니다.🧪 예시 프로젝트: 사용자 프로필 유효성 검사 API📁 프로젝트 구조us.. 2025. 8. 14. 이전 1 다음 반응형