Python 웹 개발 입문 — FastAPI로 배우는 백엔드

# 왜 Python으로 웹 백엔드를 만드는가?

## Python 웹 프레임워크 생태계

Python에는 성숙한 웹 프레임워크가 여럿 있습니다.

| 프레임워크 | 특징 | 적합한 상황 |
|---|---|---|
| **Django** | 배터리 포함, ORM, Admin | 대형 서비스, 빠른 프로토타입 |
| **Flask** | 마이크로 프레임워크, 자유도 높음 | 소형 API, 개인 프로젝트 |
| **FastAPI** | 비동기, 타입 힌트, 자동 문서화 | 현대적 API 서버, 고성능 |
| **Starlette** | FastAPI의 기반 | 저수준 ASGI 앱 |

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## FastAPI가 주목받는 이유

### 1. 타입 힌트 기반 자동 검증

```python
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    in_stock: bool = True

@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
    return {"name": item.name, "price": item.price}
```

타입만 선언하면:
- **자동 요청 파싱** — JSON → Python 객체
- **자동 검증** — 타입 불일치 시 400 에러 반환
- **자동 API 문서** — `/docs`에서 Swagger UI 제공

### 2. 자동 API 문서

```
서버 실행 후 브라우저에서 확인:
http://127.0.0.1:8000/docs    → Swagger UI
http://127.0.0.1:8000/redoc   → ReDoc
```

별도 설정 없이 모든 엔드포인트가 인터랙티브 문서로 생성됩니다.

### 3. 네이티브 비동기 지원

```python
import asyncio
import httpx

@app.get("/external-data")
async def get_external():
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        r = await client.get("https://api.example.com/data")
    return r.json()
```

`async def`로 선언하면 비동기 I/O를 자연스럽게 사용할 수 있습니다.

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## Python vs. 다른 언어 백엔드

| 기준 | Python (FastAPI) | Node.js (Express) | Go (Gin) |
|---|---|---|---|
| **생산성** | ★★★★★ | ★★★★ | ★★★ |
| **성능** | ★★★★ | ★★★★ | ★★★★★ |
| **생태계** | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★ |
| **타입 안전성** | ★★★★ | ★★★ (TS) | ★★★★★ |
| **AI/ML 연동** | ★★★★★ | ★★ | ★★ |

> Python의 가장 큰 강점은 **AI/ML 라이브러리 생태계**입니다. FastAPI + PyTorch/TensorFlow 조합은 AI 기반 API 서버의 표준이 되고 있습니다.

왜 Python으로 웹 백엔드를 만드는가?

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