# 경로 매개변수 { #path-parameters } 파이썬의 포맷 문자열 리터럴에서 사용되는 문법을 이용하여 경로 "매개변수" 또는 "변수"를 선언할 수 있습니다: {* ../../docs_src/path_params/tutorial001_py39.py hl[6:7] *} 경로 매개변수 `item_id`의 값은 함수의 `item_id` 인자로 전달됩니다. 그래서 이 예제를 실행하고 http://127.0.0.1:8000/items/foo로 이동하면, 다음 응답을 볼 수 있습니다: ```JSON {"item_id":"foo"} ``` ## 타입이 있는 경로 매개변수 { #path-parameters-with-types } 파이썬 표준 타입 어노테이션을 사용하여 함수에 있는 경로 매개변수의 타입을 선언할 수 있습니다: {* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py39.py hl[7] *} 위의 예시에서, `item_id`는 `int`로 선언되었습니다. /// check | 확인 이 기능은 함수 내에서 오류 검사, 자동완성 등의 편집기 기능을 활용할 수 있게 해줍니다. /// ## 데이터 변환 { #data-conversion } 이 예제를 실행하고 http://127.0.0.1:8000/items/3을 열면, 다음 응답을 볼 수 있습니다: ```JSON {"item_id":3} ``` /// check | 확인 함수가 받은(반환도 하는) 값은 문자열 `"3"`이 아니라 파이썬 `int` 형인 `3`입니다. 즉, 타입 선언을 하면 **FastAPI**는 자동으로 요청을 "파싱"합니다. /// ## 데이터 검증 { #data-validation } 하지만 브라우저에서 http://127.0.0.1:8000/items/foo로 이동하면, 다음과 같은 HTTP 오류를 볼 수 있습니다: ```JSON { "detail": [ { "type": "int_parsing", "loc": [ "path", "item_id" ], "msg": "Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer", "input": "foo" } ] } ``` 경로 매개변수 `item_id`가 `int`가 아닌 `"foo"` 값을 가졌기 때문입니다. `int` 대신 `float`을 제공하면(예: http://127.0.0.1:8000/items/4.2) 동일한 오류가 나타납니다. /// check | 확인 즉, 파이썬 타입 선언을 하면 **FastAPI**는 데이터 검증을 합니다. 또한 오류에는 검증을 통과하지 못한 지점이 정확히 명시됩니다. 이는 API와 상호 작용하는 코드를 개발하고 디버깅하는 데 매우 유용합니다. /// ## 문서화 { #documentation } 그리고 브라우저에서 http://127.0.0.1:8000/docs를 열면, 다음과 같이 자동 대화식 API 문서를 볼 수 있습니다: /// check | 확인 다시 한 번, 동일한 파이썬 타입 선언만으로 **FastAPI**는 자동 대화형 문서(Swagger UI 통합)를 제공합니다. 경로 매개변수가 정수형으로 선언된 것을 확인할 수 있습니다. /// ## 표준 기반의 이점, 대체 문서 { #standards-based-benefits-alternative-documentation } 그리고 생성된 스키마는 OpenAPI 표준에서 나온 것이기 때문에 호환되는 도구가 많이 있습니다. 이 덕분에 **FastAPI** 자체에서 http://127.0.0.1:8000/redoc로 접속할 수 있는 (ReDoc을 사용하는) 대체 API 문서를 제공합니다: 이와 마찬가지로 다양한 언어에 대한 코드 생성 도구를 포함하여 여러 호환되는 도구가 있습니다. ## Pydantic { #pydantic } 모든 데이터 검증은 Pydantic에 의해 내부적으로 수행되므로 이로 인한 이점을 모두 얻을 수 있습니다. 여러분은 관리를 잘 받고 있음을 느낄 수 있습니다. `str`, `float`, `bool`, 그리고 다른 여러 복잡한 데이터 타입 선언을 할 수 있습니다. 이 중 몇 가지는 자습서의 다음 장에 설명되어 있습니다. ## 순서 문제 { #order-matters } *경로 처리*를 만들 때 고정 경로를 갖고 있는 상황들을 맞닥뜨릴 수 있습니다. `/users/me`처럼, 현재 사용자의 데이터를 가져온다고 합시다. 사용자 ID를 이용해 특정 사용자의 정보를 가져오는 경로 `/users/{user_id}`도 있습니다. *경로 처리*는 순차적으로 평가되기 때문에 `/users/{user_id}` 이전에 `/users/me`에 대한 경로가 먼저 선언되었는지 확인해야 합니다: {* ../../docs_src/path_params/tutorial003_py39.py hl[6,11] *} 그렇지 않으면 `/users/{user_id}`에 대한 경로가 `/users/me`에도 매칭되어, 매개변수 `user_id`에 `"me"` 값이 들어왔다고 "생각하게" 됩니다. 마찬가지로, 경로 처리를 재정의할 수는 없습니다: {* ../../docs_src/path_params/tutorial003b_py39.py hl[6,11] *} 경로가 먼저 매칭되기 때문에 첫 번째 것이 항상 사용됩니다. ## 사전정의 값 { #predefined-values } 만약 *경로 매개변수*를 받는 *경로 처리*가 있지만, 가능한 유효한 *경로 매개변수* 값들을 미리 정의하고 싶다면 파이썬 표준 `Enum`을 사용할 수 있습니다. ### `Enum` 클래스 생성 { #create-an-enum-class } `Enum`을 임포트하고 `str`과 `Enum`을 상속하는 서브 클래스를 만듭니다. `str`을 상속함으로써 API 문서는 값이 `string` 형이어야 하는 것을 알게 되고 이는 문서에 제대로 표시됩니다. 가능한 값들에 해당하는 고정된 값의 클래스 어트리뷰트들을 만듭니다: {* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py39.py hl[1,6:9] *} /// tip | 팁 혹시 궁금하다면, "AlexNet", "ResNet", 그리고 "LeNet"은 그저 머신 러닝 모델들의 이름입니다. /// ### *경로 매개변수* 선언 { #declare-a-path-parameter } 생성한 열거형 클래스(`ModelName`)를 사용하는 타입 어노테이션으로 *경로 매개변수*를 만듭니다: {* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py39.py hl[16] *} ### 문서 확인 { #check-the-docs } *경로 매개변수*에 사용할 수 있는 값은 미리 정의되어 있으므로 대화형 문서에서 잘 표시됩니다: ### 파이썬 *열거형*으로 작업하기 { #working-with-python-enumerations } *경로 매개변수*의 값은 *열거형 멤버*가 됩니다. #### *열거형 멤버* 비교 { #compare-enumeration-members } 생성한 열거형 `ModelName`의 *열거형 멤버*와 비교할 수 있습니다: {* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py39.py hl[17] *} #### *열거형 값* 가져오기 { #get-the-enumeration-value } `model_name.value` 또는 일반적으로 `your_enum_member.value`를 이용하여 실제 값(위 예시의 경우 `str`)을 가져올 수 있습니다: {* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py39.py hl[20] *} /// tip | 팁 `ModelName.lenet.value`로도 값 `"lenet"`에 접근할 수 있습니다. /// #### *열거형 멤버* 반환 { #return-enumeration-members } *경로 처리*에서 *enum 멤버*를 반환할 수 있습니다. 이는 JSON 본문(예: `dict`) 내에 중첩된 형태로도 가능합니다. 클라이언트에 반환하기 전에 해당 값(이 경우 문자열)으로 변환됩니다: {* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py39.py hl[18,21,23] *} 클라이언트는 아래와 같은 JSON 응답을 얻게 됩니다: ```JSON { "model_name": "alexnet", "message": "Deep Learning FTW!" } ``` ## 경로를 포함하는 경로 매개변수 { #path-parameters-containing-paths } 경로 `/files/{file_path}`를 가진 *경로 처리*가 있다고 해봅시다. 하지만 `file_path` 자체가 `home/johndoe/myfile.txt`와 같은 *경로*를 포함해야 합니다. 이때 해당 파일의 URL은 다음처럼 됩니다: `/files/home/johndoe/myfile.txt`. ### OpenAPI 지원 { #openapi-support } 테스트와 정의가 어려운 시나리오로 이어질 수 있으므로 OpenAPI는 *경로*를 포함하는 *경로 매개변수*를 내부에 선언하는 방법을 지원하지 않습니다. 그럼에도 Starlette의 내부 도구 중 하나를 사용하여 **FastAPI**에서는 이가 가능합니다. 또한 문서가 여전히 동작하긴 하지만, 매개변수에 경로가 포함되어야 한다는 내용을 추가로 문서화하지는 않습니다. ### 경로 변환기 { #path-convertor } Starlette의 옵션을 직접 이용하여 다음과 같은 URL을 사용함으로써 *경로*를 포함하는 *경로 매개변수*를 선언할 수 있습니다: ``` /files/{file_path:path} ``` 이러한 경우 매개변수의 이름은 `file_path`이며, 마지막 부분 `:path`는 매개변수가 어떤 *경로*와도 매칭되어야 함을 의미합니다. 따라서 다음과 같이 사용할 수 있습니다: {* ../../docs_src/path_params/tutorial004_py39.py hl[6] *} /// tip | 팁 매개변수가 선행 슬래시(`/`)가 있는 `/home/johndoe/myfile.txt`를 포함해야 할 수도 있습니다. 그 경우 URL은: `/files//home/johndoe/myfile.txt`이며 `files`와 `home` 사이에 이중 슬래시(`//`)가 생깁니다. /// ## 요약 { #recap } **FastAPI**를 이용하면 짧고 직관적인 표준 파이썬 타입 선언을 사용하여 다음을 얻을 수 있습니다: * 편집기 지원: 오류 검사, 자동완성 등 * 데이터 "parsing" * 데이터 검증 * API 주석(Annotation)과 자동 문서 그리고 한 번만 선언하면 됩니다. 이는 대체 프레임워크와 비교했을 때 (엄청나게 빠른 성능 외에도) **FastAPI**의 주요한 장점일 것입니다.