04 Query Parameters | ✅ 저자: 이유정(박사)

리스트 데이터를 부분적으로 나눠서 조회(Pagination)하는 간단한 실습 예제

from fastapi import FastAPI
from datetime import time

app = FastAPI()

@app.get("/")
def read_root():
    return {"message": "Hello, FastAPI from WSL!"}

# 가상의 데이터베이스 (리스트로 구성)
fake_restaurant_db = [
    {
        "name": "김밥천국",
        "branch_name": "강남점",
        "description": "24시간 운영하는 분식 전문점",
        "address": "서울 강남구 테헤란로 123",
        "feature": "저렴한 가격, 빠른 제공",
        "is_closed": False,
        "latitude": 37.501274,
        "longitude": 127.039585,
        "phone": "02-1234-5678",
        "rating": 4.2,
        "rating_count": 120,
        "start_time": time(0, 0),
        "end_time": time(23, 59),
        "last_order_time": time(23, 30),
        "category": 1,
        "tags": ["분식", "가성비", "혼밥"]
    },
    {
        "name": "한솥도시락",
        "branch_name": "역삼점",
        "description": "도시락 전문 프랜차이즈",
        "address": "서울 강남구 역삼로 45",
        "feature": "다양한 메뉴, 포장 전문",
        "is_closed": False,
        "latitude": 37.499947,
        "longitude": 127.036102,
        "phone": "02-5678-1234",
        "rating": 4.0,
        "rating_count": 98,
        "start_time": time(9, 0),
        "end_time": time(21, 0),
        "last_order_time": time(20, 45),
        "category": 2,
        "tags": ["도시락", "배달", "프랜차이즈"]
    },
    {
        "name": "돈까스하우스",
        "branch_name": "선릉점",
        "description": "수제 돈까스를 판매하는 맛집",
        "address": "서울 강남구 선릉로 77",
        "feature": "바삭한 튀김, 일본식 정식",
        "is_closed": False,
        "latitude": 37.504456,
        "longitude": 127.048123,
        "phone": "02-3333-4444",
        "rating": 4.7,
        "rating_count": 250,
        "start_time": time(11, 0),
        "end_time": time(22, 0),
        "last_order_time": time(21, 30),
        "category": 3,
        "tags": ["돈까스", "수제", "일식"]
    },
]

# GET /restaurants/?skip=0&limit=2 → 처음 2개 반환
@app.get("/restaurants/")
def read_restaurants(skip: int = 0, limit: int = 10):
    return fake_restaurant_db[skip : skip + limit]

주소에서 데이터 요청을 합니다:

http://127.0.0.1:8000/restaurants/?skip=0&limit=1

만약 쿼리문을 생략하면 http://127.0.0.1:8000/restaurants 기본값이 출력됨 skip의 기본값은 0, limit의 기본값은 10입니다.

쿼리문 생략시 출력주소

# 실제 전송주소
http://127.0.0.1:8000/restaurants

# 데이터요청에서 인지하는 주소
http://127.0.0.1:8000/restaurants/?skip=0&limit=10

/restaurants/?skip=1&limit=2 : 1번 건너뛰고 2개 보여줘 /restaurants/?skip=1 : 1번 건너뛰고 2번째 부터 나머지는 기본값(10개) /restaurants/ : skip도 생략 → 둘 다 기본값 사용

• skip → 몇 개 건너뛸지
• limit → 몇 개 가져올지

---

현재구조를 정리하면:

• main.py 안에 fake_restaurant_db 데이터가 내장되어 있음
• FastAPI가 /restaurants/ 경로로 직접 응답을 만들어서 보내줌

데이터가 다른 서버에 있다고 가정하면?

• FastAPI는 중간 역할(API 게이트웨이)을 하게 되고
• Axios는 외부 클라이언트(프론트엔드 브라우저)가 API로 요청을 보내는 쪽이 됩니다.

예를 들어보면: 프론트엔드 axios

axios.get("http://localhost:8000/restaurants", {
  params: { skip: 0, limit: 2 }
})
.then(res => console.log(res.data))

FastAPI

@app.get("/restaurants/")
def read_restaurants(skip: int = 0, limit: int = 10):
    # 실제론 다른 서버에 있는 DB나 API에서 데이터를 가져와야 함
    external_data = call_other_server(skip, limit)
    return external_data

---

==생각해보면 DRF를 사용할때 api요청을 보내게 되면== urls.py + api_views.py + werializers.py 세개의 역할이 필요했다면 FastAPI는 이 세 가지 역할을 한 파일 또는 한 함수 안에서 처리할 수 있어요

• URL 설정에서 장고의 urls.py의 역할을 → @app.get("/...") 데코레이터
• api_views.py의 역할을 → 함수 자체 (바로 정의)
• 직렬화/검증의 역할인 serializers.py의 역할을 → Pydantic 모델 (함수 인자에서 직접 사용)

---

비교 예시코드: DRF

# urls.py
path('items/', views.create_item)

# serializers.py
class ItemSerializer(serializers.Serializer):
    name = serializers.CharField()
    price = serializers.FloatField()

# views.py
@api_view(['POST'])
def create_item(request):
    serializer = ItemSerializer(data=request.data)
    if serializer.is_valid():
        return Response(serializer.data)

Fast API

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float

@app.post("/items/")
def create_item(item: Item):
    return item

파일 하나, 함수 하나, 클래스 하나면 끝납니다.

그리고:

• 타입 힌트 기반으로 자동 검증
• 문서도 자동 생성
• async도 기본 지원

→ 그래서 FastAPI가 빠르고, 간단하고, 실용적인 API 서버 개발에 매우 적합한 거예요.