Python · FastAPI · 데이터 파이프라인

데이터 다루기에 가장 빠르게 합의된 언어가 Python 이에요. FastAPI 로 API 를 만들고, APScheduler 로 작업 큐를 돌리고, PostgreSQL 에 쌓아요.

이 강좌가 끝나면 가능한 것:

• FastAPI 로 작은 API 서버 작성
• 폴더 구조를 도메인 단위로 분리
• PostgreSQL 풀 연결 + 트랜잭션
• APScheduler 로 정기 작업
• 외부 API 호출 패턴과 크롤러 윤리
• 헬스체크·관측 가능한 서비스 만들기
• 라우터·검증·에러·CORS — 실무에서 깨지지 않는 FastAPI 패턴

단계 흐름

데이터 서비스를 완성하는 순서

1언어와 구조

Python을 선택할 문제와 폴더별 책임을 먼저 정합니다.

2저장과 일정

PostgreSQL 연결과 스케줄러의 재실행·동시 실행 계약을 구현합니다.

3수집과 처리

외부 수집 경계를 지키며 멱등한 데이터 파이프라인을 만듭니다.

4운영 API

관측 지표와 FastAPI 오류 응답으로 처리 상태를 외부에 설명합니다.

14 는 서비스 골격 (언어 · 구조 · DB · 스케줄). 58 은 데이터 흐름의 완성 (외부 호출 · 파이프라인 · 운영).

전제 — Python 3.13 + uv 설치 (pipx install uv 또는 brew/scoop).