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FastAPI에서 SQLite를 연결하는 방법을 SQLModel 기준으로 정리합니다. 최신 lifespan 방식으로 테이블을 생성하고, 데이터 저장·조회·삭제 API까지 초보자도 따라 할 수 있게 설명합니다. FastAPI SQLite 연결은 API가 받은 데이터를 메모리에만 두지 않고 실제 DB 파일에 저장하는 첫 단계입니다. 입문 단계에서는 별도 DB 서버가 필요 없는 SQLite로 시작하면 구조를 이해하기 쉽습니다.FastAPI에서 데이터베이스를 연결하는 방법은 여러 가지입니다.SQLAlchemy를 직접 써도 되고, 비동기 DB 라이브러리를 써도 됩니다.다만 처음 배우는 단계라면 SQLModel을 사용하는 방식이 편합니다. SQLModel은 Pydantic과 SQLAlchemy를 기반으로 만들어진 ..

FastAPI에서 Swagger UI 문서가 자동으로 생성되는 원리를 초보자도 이해하기 쉽게 정리했습니다. /docs, /redoc, /openapi.json의 역할과 실제 API 테스트 방법까지 함께 설명합니다. FastAPI를 실행한 뒤 /docs에 접속하면 API 문서 화면이 자동으로 열립니다. 따로 문서 파일을 만들지 않았는데도 엔드포인트, 요청값, 응답 구조가 정리되어 나오죠. 이 기능이 FastAPI의 Swagger 문서 자동 생성입니다.처음 보면 꽤 신기합니다.“내가 한 건 함수 하나 만든 것뿐인데, 왜 문서가 생기지?”이 부분을 이해하면 FastAPI가 왜 입문자에게도 편하고, 협업용 API 서버를 만들 때 왜 자주 언급되는지 감이 잡힙니다.2026년 5월 기준 FastAPI 공식 문서에 ..

FastAPI에서 Pydantic 모델을 사용하는 이유와 BaseModel 작성법, POST 요청 데이터 검증, Swagger UI 문서 자동 생성 흐름을 초보자 기준으로 정리합니다. FastAPI Pydantic 모델은 API로 들어오는 JSON 데이터를 정해진 구조로 받고, 타입이 맞는지 자동으로 검증할 때 사용한다. POST 요청을 다루기 시작했다면 거의 반드시 만나게 되는 개념이다.FastAPI를 처음 배울 때는 보통 이런 코드부터 시작한다.@app.get("/items/{item_id}")def read_item(item_id: int): return {"item_id": item_id} 이 단계에서는 URL에 들어온 값을 함수 인자로 받는다.그런데 회원가입, 게시글 작성, 상품 등록처럼 ..

FastAPI에서 Path Parameter와 Query Parameter를 어떻게 구분하고 사용하는지 예제 코드와 함께 정리합니다. 필수값, 선택값, 타입 변환, 검증 방식까지 함께 설명합니다. FastAPI Path Parameter와 Query Parameter는 URL로 값을 받는 방식이다. 둘 다 API에서 자주 쓰이지만, 역할은 다르다.FastAPI를 처음 배우면 이런 URL을 자주 보게 된다./items/1/items?skip=0&limit=10 둘 다 서버에 값을 전달한다는 점은 같다.하지만 /items/1의 1은 Path Parameter이고, ?skip=0&limit=10은 Query Parameter다.이 차이를 정확히 알아야 API 주소를 자연스럽게 설계할 수 있다. Path Par..

FastAPI에서 GET과 POST 요청이 어떻게 다른지, 조회 API와 데이터 생성 API를 직접 만들며 Request Body, Pydantic, HTTPException, 자동 문서 테스트 흐름까지 초보자 기준으로 정리했습니다. FastAPI GET, POST 요청 차이는 API를 만들 때 가장 먼저 헷갈리는 부분입니다. 간단히 보면 GET은 데이터를 조회할 때, POST는 새 데이터를 보내거나 생성할 때 주로 사용합니다.처음에는 @app.get()과 @app.post()가 문법만 다른 것처럼 보일 수 있습니다.하지만 실제로는 API의 목적이 다릅니다.사용자가 상품 목록을 본다 → GET사용자가 새 상품을 등록한다 → POST게시글 상세 내용을 불러온다 → GET회원가입 정보를 서버로 보낸다 → P..

Python FastAPI 설치부터 가상환경 생성, 첫 API main.py 코드 작성, 서버 실행, 자동 API 문서(docs) 확인까지 초보자 기준으로 직접 따라 할 수 있게 정리한 입문 가이드입니다. FastAPI 설치를 끝내고 첫 API를 만드는 과정은 생각보다 짧습니다. Python 파일 하나를 만들고, 서버를 실행한 뒤 브라우저에서 응답을 확인하면 기본 흐름은 잡힙니다.FastAPI는 Python으로 API 서버를 만들 때 자주 쓰이는 웹 프레임워크입니다. Django처럼 큰 웹 서비스 전체를 만들기보다는, 모바일 앱이나 프론트엔드에서 호출할 API 서버를 빠르게 만들 때 많이 사용합니다.처음 배우는 입장에서는 자동 문서 기능이 특히 편합니다.코드를 조금만 작성해도 API 문서 화면이 자동으로..

FastAPI의 개념과 Flask, Django와의 차이를 API 개발, 비동기 처리, 내장 기능, 학습 난이도 기준으로 비교합니다. FastAPI는 Python으로 API 서버를 만들 때 자주 쓰이는 웹 프레임워크입니다. Flask보다 API 개발에 특화되어 있고, Django보다 가볍게 시작할 수 있다는 점이 핵심입니다.Python 웹 개발을 찾아보면 보통 세 가지 이름을 많이 보게 됩니다.FastAPI, Flask, Django.처음 보면 셋 다 “Python으로 웹 서버 만드는 도구”처럼 보입니다. 맞는 말이긴 합니다. 다만 실제로는 지향점이 꽤 다릅니다.FastAPI는 API 서버를 빠르게 만들기 좋은 프레임워크에 가깝습니다.Flask는 작고 유연한 마이크로 프레임워크입니다.Django는 관리자..

바이브 코딩의 뜻과 최근 AI 코딩 흐름을 정리하고, AI가 만든 코드를 그대로 쓰면 안 되는 이유를 코드 품질, 보안, 유지보수 관점에서 설명합니다. 바이브 코딩은 AI에게 자연어로 원하는 기능을 설명하고, 생성된 코드를 바탕으로 빠르게 개발하는 방식이다. 코드 한 줄을 직접 고민하기보다 “이런 기능 만들어줘”에 가깝게 개발 흐름을 가져간다.이름 그대로 세부 구현을 한 줄씩 통제하기보다, 전체적인 방향을 잡고 AI가 코드를 만들어가게 두는 방식에 가깝다. 개발자가 모든 코드를 직접 작성하는 대신, 구현의 흐름과 결과물을 조정하는 쪽으로 역할이 이동하는 것이다.예전에는 개발자가 문법, 라이브러리, 구조를 직접 잡고 AI는 보조 역할을 했다. 지금은 흐름이 조금 달라졌다. Cursor, Claude Cod..

Codex가 무엇인지, ChatGPT와 어떤 점이 다른지 개발 작업 흐름 기준으로 정리했습니다. Codex CLI, 코드 수정, 리뷰, 테스트, 보안 주의사항까지 개발자가 알아야 할 핵심을 설명합니다. Codex는 OpenAI가 제공하는 개발용 AI 코딩 에이전트다. ChatGPT가 코딩 질문에 답하고 개념을 설명해주는 도구에 가깝다면, Codex는 실제 프로젝트 안에서 코드를 읽고, 수정하고, 실행하는 흐름까지 도와주는 도구에 가깝다.처음 들으면 “그냥 코딩 잘하는 ChatGPT 아닌가?” 싶을 수 있다.틀린 말은 아니지만, 정확히는 조금 다르다.ChatGPT가 대화창에서 개발을 도와주는 방식이라면, Codex는 개발 환경 안으로 들어와서 작업을 함께 처리하는 쪽에 더 가깝다.여기서 말하는 Codex는..

Claude Code가 무엇인지, 일반 AI 챗봇·코드 자동완성 도구와 무엇이 다른지, 터미널에서 파일 수정과 명령 실행까지 돕는 AI 코딩 에이전트의 개념을 정리합니다. Claude Code는 Anthropic이 제공하는 AI 코딩 도구입니다. 단순히 코드를 추천해주는 챗봇이 아니라, 개발자가 작업 중인 코드베이스를 읽고, 파일을 수정하고, 터미널 명령어 실행 흐름까지 도와주는 AI 코딩 에이전트에 가깝습니다.기존 AI 챗봇은 보통 이런 방식으로 사용했습니다.코드를 복사합니다.질문을 입력합니다.답변을 다시 복사해서 IDE나 터미널에 붙여넣습니다.에러가 나면 다시 설명합니다.Claude Code는 이 중간 과정을 줄이는 데 초점이 있습니다. 개발자가 터미널에서 “이 버그 원인 찾아줘”, “테스트 실패 이..