async2 FastAPI 대량 데이터 처리와 BigQuery 사용한 효과적인 작업 수행 FastAPI에서 대량의 데이터를 다루는 경우, 효과적인 처리를 위해 여러 방법을 사용할 수 있습니다. 주로 고려해야 할 부분은 데이터의 저장, 검색, 전송이며, 이를 위해 비동기 처리, 데이터 스트리밍, 배치 처리, 데이터베이스 최적화 등의 기술을 활용할 수 있습니다. 다음은 대량의 데이터를 효과적으로 다루기 위한 몇 가지 방법과 예제 코드를 제공합니다. 1. 비동기 처리 대량의 데이터를 처리할 때, 요청을 비동기적으로 처리하면 서버의 응답성을 향상시킬 수 있습니다. FastAPI는 Python의 async와 await 구문을 사용하여 비동기 처리를 쉽게 구현할 수 있도록 지원합니다. 데이터베이스 비동기 조회 예시 from fastapi import FastAPI from sqlalchemy.ext.a.. 2024. 3. 28. Python FastAPI 뉴스레터 예제 프로그램 제작 및 배포 과정 파이썬과 FastAPI를 사용하여 뉴스레터를 만드는 과정입니다. FastAPI 소개 FastAPI는 빠르고 현대적인 웹 프레임워크로, 파이썬을 기반으로 하는 비동기 웹 어플리케이션을 쉽게 작성할 수 있도록 지원합니다. 프로젝트 설정 FastAPI를 설치하고 새로운 프로젝트를 초기화합니다. 이때, Pydantic을 사용하여 데이터 모델을 정의합니다. 이메일 전송 설정 뉴스레터를 보낼 때 사용할 이메일 전송 서비스를 설정합니다. 보통은 SMTP 서버를 사용하는데, 이를 위해 smtplib를 사용할 수 있습니다. 데이터베이스 설정 사용자 정보와 뉴스레터 구독 정보를 저장하기 위해 데이터베이스를 설정합니다. 이때, SQLAlchemy나 ORM을 활용하여 데이터 모델을 정의하고 데이터베이스에 연결합니다. API .. 2024. 1. 15. 이전 1 다음 728x90
