반응형 fastapi2 [파이썬]FastAPI로 초간단 REST API 서버 만들기 – 실습 중심 Python으로 API를 만들고 싶은데 Django는 무겁고 Flask는 너무 기본적이라 고민이신가요? FastAPI는 빠르고 현대적인 Python 기반 웹 프레임워크로, 문법은 간결하지만 성능은 Node.js급입니다.이번 포스트에서는 FastAPI를 이용해 누구나 따라할 수 있는 간단한 REST API 서버를 직접 만들어보며, 실무에서도 바로 활용 가능한 구조와 코드를 제공합니다. Python 3.11 기반이며 VSCode + uvicorn + pydantic 등을 실전 위주로 활용합니다.📌 바로가기 목차1. FastAPI란? 2. 개발환경 세팅 (Python + VSCode) 3. Hello FastAPI – 첫 API 만들기 4. CRUD API 실습 (POST, GET, PUT, DELETE) .. 2025. 6. 14. AI 데이터 수집 자동화: 파이썬으로 시작하는 데이터 크롤링과 전처리 “AI 모델의 성능은 데이터 품질이 결정한다.” 아무리 뛰어난 알고리즘이라도, 학습 데이터가 부정확하거나 부족하면 결국 결과도 왜곡됩니다.안녕하세요. 실전 프로젝트와 산업용 모델을 수십 건 이상 구축해본 AI 전문가입니다. 오늘은 딥러닝·머신러닝 모델을 학습시킬 때 가장 중요하지만 동시에 많은 팀이 어려워하는 “학습 데이터 수집”에 대해 실무적 관점에서 정리해보려 합니다.특히 이 글에서는 단순한 ‘스크래핑’ 수준을 넘어, 품질 높은 학습 데이터를 어떻게 확보하고, 전처리·라벨링·검증까지 이어지는 흐름을 체계적으로 안내드릴게요. 📌 바로가기 목차1. AI 예측 프로젝트 개요 및 목표 설정 2. 사용할 OpenAPI 선정 및 구조 분석 3. 데이터 수집 및 저장 (requests 사용) 4. 데이터 전처리.. 2025. 4. 22. 이전 1 다음 반응형
