웹 애플리케이션 개발에 있어서 프레임워크는 매우 중요한 역할을 합니다. Python 생태계에서 많이 사용되는 두 가지 프레임워크인 Flask와 FastAPI에 대해 비교하고, FastAPI의 장점을 강조하면서 서버 개발의 기초를 다루어 보겠습니다.
1. 개요
웹 프레임워크는 클라이언트의 요청을 처리하고, 데이터를 처리하여 클라이언트에게 응답하는 역할을 합니다. Flask는 경량화된 마이크로 프레임워크로, 간단한 웹 애플리케이션을 만드는 데 특히 유용합니다. 반면, FastAPI는 비동기적 기능과 자동 API 문서화를 지원하여 현대적인 웹 서버 개발에 적합합니다.
2. Flask 소개
Flask는 2010년 Armin Ronacher에 의해 만들어진 마이크로 웹 프레임워크입니다. Flask는 간결하고 유연한 구성을 특징으로 하여, 개발자가 원하는 대로 프레임워크를 확장할 수 있습니다.
2.1. Flask의 특징
- 가벼운 구조: 최소한의 코드베이스로 확장 가능
- 유연성: 다양한 플러그인과 확장 기능을 지원
- Jinja2 템플릿 엔진: HTML 템플릿을 쉽게 작성할 수 있도록 지원
- 직관적인 라우팅 시스템
2.2. Flask 예제 코드
from flask import Flask, jsonify, request
app = Flask(__name__)
@app.route('/api/hello', methods=['GET'])
def hello_world():
return jsonify(message='Hello, World!')
@app.route('/api/greet', methods=['POST'])
def greet_user():
data = request.get_json()
name = data.get('name', 'Guest')
return jsonify(message=f'Hello, {name}!')
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)3. FastAPI 소개
FastAPI는 2018년 Sebastián Ramírez에 의해 만들어진 웹 프레임워크로, Pydantic과 Starlette를 기반으로 하고 있습니다. FastAPI는 비동기 프로그래밍을 지원하고, 타입 힌팅을 통해 데이터 검증 및 자동 문서화를 제공하는 점에서 현대적인 애플리케이션 개발에 적합합니다.
3.1. FastAPI의 특징
- 비동기 지원: async 및 await를 통해 고성능 비동기 애플리케이션 개발 가능
- 자동 API 문서화: OpenAPI와 Swagger UI를 통해 API 문서를 자동 생성
- 타입 검증: Python 3.6 이상의 타입 힌트를 사용하여 데이터 유효성 검증
- 우수한 성능: Starlette를 기반으로 하여 경량화 및 빠른 속도 제공
3.2. FastAPI 예제 코드
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get('/api/hello')
async def hello_world():
return {'message': 'Hello, World!'}
@app.post('/api/greet')
async def greet_user(name: str = 'Guest'):
return {'message': f'Hello, {name}!'}4. Flask와 FastAPI 비교
| 특징 | Flask | FastAPI |
|---|---|---|
| 비동기 지원 | 비동기 작업을 지원하지만 기본적으로 동기 방식 | 비동기 방식 기본 지원 |
| 자동 문서화 | 문서화 도구 필요 (예: Flask-RESTPlus) | 자동 생성 (OpenAPI, Swagger UI) |
| 타입 힌팅 | 있으나 필수는 아님 | 강력한 타입 힌팅 지원 |
| 성능 | 모든 작업을 동기적으로 수행 | 비동기 처리로 높은 성능 제공 |
5. FastAPI의 장점
FastAPI는 특히 API 서버 개발과 관련하여 여러 가지 장점을 제공합니다.
5.1. 성능
FastAPI는 Starlette를 기반으로 하여 비동기 처리를 통해 높은 성능을 발휘합니다. 이를 통해 적은 리소스로도 수많은 요청을 처리할 수 있습니다.
5.2. 개발 생산성
자동 문서화 및 타입 힌팅을 통한 데이터 검증 덕분에 코드 작성이 간편해지고, 유지 보수성도 높아집니다. 또한, 클라이언트와의 소통을 원활하게 해주는 API 문서가 자동으로 생성되므로 개발자와 비개발자 간의 협업이 용이해집니다.
5.3. 유연한 데이터 처리
Pydantic을 활용하여 데이터 검증을 강력하고 유연하게 처리할 수 있습니다. 유효하지 않은 데이터는 자동으로 오류 메시지를 반환하므로, 클라이언트 측에서 보다 명확한 피드백을 받을 수 있습니다.
6. 결론
FastAPI는 높은 성능과 개발 생산성을 제공하는 현대적인 웹 프레임워크입니다. Flask와 같은 전통적인 프레임워크와 비교할 때 비동기 처리와 자동 문서화, 강력한 타입 힌팅 등에서 많은 장점을 가지고 있습니다. 이러한 특성 덕분에 FastAPI는 RESTful API 서버 개발에 매우 적합하다고 할 수 있습니다. 기존의 Flask 개발자도 FastAPI의 장점을 활용하여 더 나은 웹 서비스를 구축할 수 있을 것입니다.