FastAPI 애플리케이션을 Celery와 RabbitMQ로 슈퍼차징하기FastAPI 애플리케이션에 Celery와 RabbitMQ를 결합하여 백그라운드 작업을 업그레이드하는 방법에 대해 다뤄보겠습니다. 대용량 이미지 처리나 데이터 분석처럼 시간이 오래 걸리는 작업을 효율적으로 관리하는 방법을 찾고 계신가요? 그렇다면 이 글이 딱 맞을 거예요!Celery와 RabbitMQ란?🟢 Celery: 강력한 비동기 작업 큐Celery는 Python 기반의 비동기 작업 큐 시스템입니다. 쉽게 말해, **"이 작업을 백그라운드에서 처리해줘!"**라고 맡길 수 있는 도구죠. 예를 들어, 사용자가 웹사이트에서 이미지를 업로드했을 때, Celery가 백그라운드에서 크기 조정을 처리하도록 만들 수 있습니다.특징:작업을 작은..

FastAPI 애플리케이션의 성능을 개선하기 위해 많은 자료를 찾아보고 정리해봅니다.예제 소개다음은 FastAPI의 기본적인 엔드포인트 예제입니다. Product라는 Pydantic 모델을 정의하고, products 리스트를 반환하는 엔드포인트를 구현했습니다. 각 섹션에서 이 코드를 조금씩 최적화하며 개선해 보겠습니다.from fastapi import FastAPIfrom pydantic import BaseModelapp = FastAPI()class Product(BaseModel): product_id: str price: float@app.get("/products/", response_model=list[Product])def read_products(): products =..