Python

FastAPI 프로젝트에서 SQLAlchemy 1.4의 asyncio 지원을 도입하면서 세션 관리 방식을 개선했다. 기존 동기 방식 대비 성능과 코드 구조 측면에서 얻은 것들을 정리한다.

API 서버에서 여러 외부 서비스 호출 시 asyncio.gather와 asyncio.wait 중 어느 것을 써야 할지 고민했다. 실제 사용 사례를 통해 두 방식의 차이와 선택 기준을 정리했다.

기존 Django REST API를 FastAPI로 마이그레이션하면서 비동기 처리를 도입했다. SQLAlchemy의 asyncio 확장을 사용해 DB 쿼리 성능을 개선한 과정을 정리했다.

FastAPI 프로젝트에서 Pydantic 모델 간 순환 참조로 인한 에러를 해결했다. update_forward_refs를 통해 타입 힌트를 지연 평가하는 방식으로 문제를 우회했다.

FastAPI 프로젝트에서 SQLAlchemy 비동기 쿼리 사용 중 N+1 문제를 만났다. asyncpg와 함께 사용하면서 겪은 성능 이슈와 해결 과정을 정리했다.

API 배치 처리 작업을 개선하면서 asyncio.gather와 as_completed의 차이를 정확히 이해하게 되었다. 각각의 사용 시나리오와 성능 특성을 정리했다.

FastAPI 프로젝트에서 asyncpg를 사용하면서 커넥션 풀 관리 문제를 겪었다. 요청이 몰릴 때 커넥션이 고갈되는 이슈를 해결한 과정을 정리했다.

외부 API 응답을 내부 도메인 모델로 변환하는 과정에서 Pydantic의 validator와 root_validator를 활용했다. 중첩된 JSON 구조를 안전하게 파싱하고 비즈니스 로직을 검증 레이어에 통합한 경험을 정리했다.

Python 환경 변수 관리를 python-dotenv에서 Pydantic BaseSettings로 전환했다. 타입 안정성과 유효성 검증이 자동으로 이뤄져 런타임 에러를 사전에 방지할 수 있었다.

레거시 Python 스크립트의 순차적인 외부 API 호출을 asyncio와 aiohttp로 개선했다. 100개 요청 기준 약 15초에서 2초로 단축되었고, 코드 구조도 크게 복잡해지지 않았다.