Flask (4) 썸네일형 리스트형 AI Service - Flask VS FastAPI AI Service: Flask VS FastAPIAI Service를 구축하기 위해 Flask와 FastAPI의 비교Flask장점간단하고 가벼움: 초보자도 쉽게 시작할 수 있는 단순한 구조유연성: 개발자가 원하는 대로 구조를 설계할 수 있음광범위한 커뮤니티와 풍부한 확장 기능단점비동기 처리가 기본적으로 지원되지 않음대규모 애플리케이션에서는 구조화에 더 많은 노력이 필요타입 힌팅이 기본적으로 제공되지 않음FastAPI장점빠른 성능: 비동기 처리를 기본적으로 지원자동 문서화: Swagger UI와 ReDoc을 통한 API 문서 자동 생성타입 힌팅과 데이터 검증: Pydantic을 이용한 강력한 타입 체크와 데이터 검증현대적인 Python 기능 활용: 비동기 프로그래밍, 타입 힌팅 등단점학습 곡선: 비동기 .. Redis - Python으로 사용하기 FastAPI의 서버에서 세션 정보를 저장하기 위해 방법을 찾다 보니 Redis를 분석하게 되었습니다. 기초적인 단계입니다. Redis란? Redis는 오프 소스 기반의 인 메모리 데이터 구조 저장소입니다. 키-값 구조로 데이터를 저장하며, 다양한 데이터 유형을 지원합니다. 특징: 인-메모리 데이터베이스: 모든 데이터를 메모리에 저장하여 빠른 처리 속도 제공 다양한 데이터 구조 지원: String, List, Hash, Set, Sorted Set 등 다양한 데이터 구조 제공 높은 확장성: 수평적 확장(샤딩)을 통해 데이터 용량 및 처리 능력 확장 가능 다양한 프로그래밍 언어 지원: Python, Java, C++, Go 등 다양한 언어에서 사용 가능 활용 분야: 캐싱: 웹 애플리케이션에서 데이터를 캐싱.. Flask - Python 마이크로 웹 프레임워크 Flask란? Flask는 Python으로 작성된 마이크로 웹 프레임워크로 최소한의 기능만을 제공 하지만 다양한 확장을 지원합니다. 또한 규칙이 엄격하지 않아 개발자가 원하는 구조로 설계 할 수 있습니다. 따라서 간단할 수도 있고 복잡할 수도 있습니다. Flask 설치 pip install Flask Flask 실행 app.py from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): return 'Hello, World!' if __name__ == '__main__': app.run() 실행 - 터미널: python app.py 접속 주소는 http://localhost:5000/ 입니다. Flask 실행 옵션 a.. Python - Logging - 2 (로깅 적용) Flask에 로깅 적용 Flask에는 기본적으로 로깅이 설정되어 있습니다. logging를 import 하지 않고 app.logger로 사용할 수 있습니다. # pip install flask from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): app.logger.info('Root endpoint was called') return 'Hello, World!' if __name__ == '__main__': # 로깅 레벨을 DEBUG로 설정하여 앱을 시작합니다. app.logger.setLevel('DEBUG') app.run(debug=True) http://127.0.0.1:5000/에 접속하면 Consol.. 이전 1 다음