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NEONKID
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b8b1eafae9
commit
76a270a9ec
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@ -1,10 +1,10 @@
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# 본문 - 업데이트
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# 본문 - 수정
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## `PUT`을 이용한 업데이트
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## `PUT`을 이용한 수정
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항목을 업데이트 하기 위해 <a href="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PUT" class="external-link" target="_blank">HTTP `PUT`</a>을 사용할 수 있습니다.
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항목을 수정 하기 위해 <a href="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PUT" class="external-link" target="_blank">HTTP `PUT`</a>을 사용할 수 있습니다.
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`jsonable_encoder`를 사용하여 입력 데이터를 JSON(예: NoSQL 데이터베이스 데이터)으로 저장 가능한 데이터로 변환할 수 있습니다. 예를 들면, `datetime` 타입을 `str`로 변환하게 됩니다.
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`jsonable_encoder`를 사용하여 입력 데이터를 (예를 들어, NoSQL 데이터베이스에서 사용 가능한) JSON으로 저장 가능하게 변환할 수 있습니다. 예를 들면, `datetime` 자료형을 `str`로 변환하게 됩니다.
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```Python hl_lines="30-35"
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{!../../../docs_src/body_updates/tutorial001.py!}
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@ -14,7 +14,7 @@
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### 데이터 대체 경고
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본문이 포함된 `PUT`을 사용하여 `bar` 항목을 업데이트 하려면:
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본문이 포함된 `PUT`을 사용하여 `bar` 항목을 수정하려면:
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```Python
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{
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@ -27,30 +27,31 @@
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이미 저장된 속성 `"tax": 20.2`를 포함하지 않기 때문에 기본값 `"tax": 10.5`를 사용합니다.
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그리고 데이터는 `10.5`라는 "새로운" `tax`로 저장됩니다.
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## `PATCH`를 이용한 부분 업데이트
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## `PATCH`를 이용한 부분 수정
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데이터를 부분적으로 업데이트 하기; 위해 HTTP <a href="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PATCH" class="external-link" target="_blank">HTTP `PATCH`</a> 를 사용할 수도 있습니다.
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데이터를 부분적으로 수정하기 위해 <a href="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PATCH" class="external-link" target="_blank">HTTP `PATCH`</a> 를 사용할 수도 있습니다.
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즉, 업데이트하려는 데이터만 보내고, 나머지는 그대로 둘 수 있습니다.
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즉, 수정하려는 데이터만 보내고, 나머지는 그대로 둘 수 있습니다.
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!!! Note
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일반적으로 `PATCH`보다 `PUT`이 더 일반적으로 사용되고, 잘 알려져 있습니다.
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!!! note "참고"
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그리고 많은 팀이 부분 업데이트를 위해서도 `PUT`만 사용합니다.
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일반적으로 `PATCH`보다 `PUT`이 더 일반적으로 사용되고, 잘 알려져 있습니다.
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무엇을 사용하든 FastAPI에서는 어떠한 제한도 없습니다.
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그리고 많은 팀이 부분 수정을 할 때도, `PUT`만 사용합니다.
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하지만 이 가이드는 각 메소드가 어떻게 사용되는지를 보여줍니다.
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원하는 대로 **자유롭게** 사용할 수 있습니다, **FastAPI**는 이를 제한하지 않습니다.
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하지만 이 지침서는 각 메서드가 어떻게 사용되는 지를 보여줍니다.
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### Pydantic의 `exclude_unset` 매개 변수 사용
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Pydantic 모델의 `.dict()`에서 `exclude_unset` 매개변수를 사용하는 것은 부분 업데이트를 위해 매우 유용합니다.
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Pydantic 모델의 `.dict()`에서 `exclude_unset` 매개변수를 사용하는 것은 부분 수정을 위해 매우 유용합니다.
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이것은 `item.dict(exclude_unset=True)`와 같습니다.
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이렇게 하면 기본값을 제외하고 `item` 모델을 만들 때 설정한 데이터만 있는 `dict`가 생성됩니다.
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위 데이터를 사용하여 설정된 데이터(요청에서 전송됨)만으로 `dict`를 생성하고 기본값을 생략할 수 있습니다:
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위 데이터를 사용하여 설정된 (요청에서 전송된) 데이터만으로 `dict`를 생성하고 기본값을 생략할 수 있습니다:
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```Python hl_lines="34"
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{!../../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
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@ -58,7 +59,7 @@ Pydantic 모델의 `.dict()`에서 `exclude_unset` 매개변수를 사용하는
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### Pydantic의 `update` 매개 변수 사용
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이제 `.copy()`를 이용하여 기존 모델의 복사본을 만들고 업데이트 할 데이터가 포함된 `dict`와 함께 `update` 매개변수를 전달할 수 있습니다.
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이제 `.copy()`를 이용하여 기존 모델의 복사본을 만들고 수정할 데이터가 포함된 `dict`와 함께 `update` 매개변수를 전달할 수 있습니다.
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예시) `stored_item_model.copy(update=update_data)`:
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@ -66,33 +67,35 @@ Pydantic 모델의 `.dict()`에서 `exclude_unset` 매개변수를 사용하는
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{!../../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
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```
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### 부분 업데이트 요약
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### 부분 수정 요약
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부분 업데이트를 적용하는 방법을 요약하면:
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부분 수정을 적용하는 방법을 요약하면:
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- (선택) `PUT` 대신 `PATCH`를 사용합니다.
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- 저장된 데이터를 검색합니다.
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- 위 데이터를 Pydantic 모델에 넣습니다.
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- 위 모델에서 기본값 없는 `dict`를 생성합니다. (`exclude_unset` 사용).
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- 이렇게 하면 모델에 이미 기본값으로 저장된 값을 재정의하는 대신 클라이언트가 실제로 설정한 값만 업데이트 할 수 있습니다.
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- 저장된 모델의 복사본을 만들고 수신된 부분 데이터로 속성을 업데이트 합니다. (`update` 매개변수 사용)
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- 복사된 모델을 DB에 저장할 수 있는 형태로 변환합니다. (예를 들면, `jsonable_encoder` 함수를 사용한 JSON 데이터 변환).
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- 이것은 모델의 `.dict()` 메소드를 다시 사용하는 것과 비슷하지만 값을 JSON으로 변환할 수 있는 데이터 유형(예: `datetime`에서 `str`로 변환)으로 확인(및 변환)합니다.
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- 위 모델에서 (`exclude_unset`을 사용하여) 기본값 없는 `dict`를 생성합니다.
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- 이렇게 하면 모델에 이미 기본값으로 저장된 값을 재정의하는 대신 클라이언트가 실제로 설정한 값만 수정할 수 있습니다.
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- 저장된 모델의 복사본을 만들고, (`update` 매개변수를 사용하여) 수신된 부분 데이터로 속성을 수정합니다.
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- (예를 들면, `jsonable_encoder`를 사용한 것과 같이) 복사된 모델을 DB에 저장할 수 있는 형태로 변환합니다.
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- 이것은 모델의 `.dict()` 메서드를 다시 사용하는 것과 비슷하지만, 예를 들어, `datetime`을 `str`로 변환하듯, 값을 JSON으로 변환될 수 있는 데이터 자료형으로 확인 (및 변환) 합니다.
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- DB에 데이터를 저장합니다.
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- 업데이트된 데이터 모델을 반환합니다.
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- 수정된 데이터 모델을 반환합니다.
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```Python hl_lines="30-37"
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{!../../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
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```
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!!! tip
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실제로 HTTP `PUT` 메소드를 이용하여 이와 동일한 기술을 사용할 수 있습니다.
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!!! tip "팁"
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실제로 HTTP `PUT` 메서드를 이용하여 이와 동일한 기술을 사용할 수 있습니다.
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그러나 이 예제는 이렇게 사용할 수 있다. 정도만 보여주기 위해 만들어졌으므로 `PATCH`를 이용하는 것이 바람직합니다.
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!!! note
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입력 모델의 유효성 검사는 여전히 이뤄집니다.
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!!! note "참고"
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따라서, 모든 속성을 생략할 수 있는 부분 업데이트를 위해서는 모든 속성이 `Optional`(기본값을 지정하거나 혹은 `None`을 사용)으로 표시된 모델이 있어야 합니다.
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입력 모델의 검증은 여전히 이뤄집니다.
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**업데이트**를 위한 모든 `Optional`값이 있는 모델과 **생성**을 위한 `required`값들이 있는 모델과 구별을 위해서는 [Extra Models](extra-models.md){.internal-link target=_blank}에 있는 방법을 이용할 수 있습니다.
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따라서, 모든 어트리뷰트를 생략할 수 있는 부분 수정을 위해서는 모든 어트리뷰트가 (기본값을 지정하거나 혹은 `None`을 사용하여) 선택사항으로 표시된 모델이 있어야 합니다.
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**수정**을 위해 모든 선택적 값이 있는 모델과 **생성**을 위해 필수적으로 요구되는 값이 있는 모델을 구별하기 위해서는, [추가 모델](extra-models.md){.internal-link target=_blank}에 있는 방법을 이용할 수 있습니다.
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