31강에서 구현된 users.py의 read_all_users는 화면에 구현이 안되는 것이 맞는 것인가요? Users의 POST /users 밑에 GET /users/all로 있어야 할 것 같은데...===> PC를 재시작 후 다시 서버를 실행해 보니 나타납니다.DB Browser에서 특정 User의 is_admin을 true로 수정하고 저장까지 완료하고 난 후, 각각의 User들로 로그인해보았습니다. 그런데, is_admin이 false인 모든 User들도 read_all_users의 endpoint인 /users/all에서 모든 회원들의 리스트가 조회가 됩니다./docs 페이지라서 그런 것인지 아니면 잘못 구현된 것인지 궁금합니다. 강의에서는 docs에서의 이런 상황에 대한 언급이 없어 질문을 드립니다.

30강을 완강후에Postman을 통해 post로 http://127.0.0.1:8000/token으로 요청을 보냈는데 아래 처럼 응답으로 토큰이 날아오지 않습니다. 422 Unprocessable Content 에러가 나오구요~~oauth2_scheme = OAuth2PasswordBearer(tokenUrl="token") # http://<your_domain>/token 뭐가 문제일런지요? postman사용법에 맞게 된것 같지가 않은데요..... @@@ 추가 질문그리고, 더불어서 발급받은 토큰을 /docs에서 Authentication의 어디에 입력을 해서 테스트를 해야 하는지도 같이 안내바랍니다.여기 client secret에 입력해서 테스트 하는것 같은데.... username, password를 입력해서 로그인하면 token은 잘 생성됩니다.그리고 이렇게 username과 password로 로그인할 때 생성된 토큰으로 client secret에 입력해서 로그인하면 auth errorError: Unprocessable Content 라는 메시지가 뜹니다. postman사용법이 미숙해서인지 postman에서 post /token으로 날려도 토큰이 반환되어 오질 않습니다. 당연히 docs에서 username, password로 로그인한 후에... 수정, 삭제 권한적용은 잘 적용됩니다.

26강에서 User model를 만들고, Task model의 관계 설정까지 하고 env.py에서 User를 임포트하고 난후 alembic revision --autogenerate를 실행하고, alembic upgrade head 를 실행하면 User 테이블과 Task 모델의 관계설정은 잘 만들어 졌지만,  아래에 보이는 것처럼, 제약조건에 name을 지정하라고 나옴니다. 그래서 name을 지정하고 db를 삭제하고, alembic을 초기화된 상태로 만든 후에 다시 똑같은 과정을 거쳐 실행햇는데, 두번째 alembic revision --autogenerate 을 실행하면, sqlalchemy.exc.NoReferencedColumnError: Could not initialize target column for ForeignKey 'users.id' on table 'tasks': table 'users' has no column named 'id' 이런 오류가 나타납니다. 자꾸 자꾸 계속해서 다시 해봐도 제약조건에 이름을 넣으라고 나오고, 그것을 수정하면 users에 id가 없다는 둥 계속 똑같이 오류가 나옵니다. 해결 방법은 무엇일까요? 완전히 새로 해봐도 똑같은 오류만 계속 반복됩니다.  

💡 질문하기 전에 먼저 확인해보세요!UnicodeDecodeError: 'cp949' codec can't decode byte 0xed in position 3465: illegal multibyte sequence 유니코드 관련에러가 발생합니다. utf-8 관련 설정에 문제가 있어보이는데, 해결방법을 구합니다. 별것을 다해본것 같은데 해결이 되질 않습니다. 코드는 알려주신데로 아래와 같이 수정했습니다.# /alembic.ini 파일 sqlalchemy.url = sqlite+aiosqlite:///./sql_app.db # /alembic/env.py 파일 import asyncio # 추가 from logging.config import fileConfig import os # 경로 작업 위해 추가 import sys # 경로 작업 위해 추가 from sqlalchemy import engine_from_config from sqlalchemy import pool # ✨ 추가: 비동기 엔진 설정을 위해 async_engine_from_config 사용 ✨ from sqlalchemy.ext.asyncio import async_engine_from_config from alembic import context # --- ✨ 추가: 프로젝트 루트 경로 추가 (env.py가 app 모듈을 찾도록) ✨ --- # env.py 파일의 부모 디렉토리의 부모 디렉토리 (즉, 프로젝트 루트)를 sys.path에 추가 sys.path.insert(0, os.path.realpath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), ".."))) # -------------------------------------------------------------- # --- ✨ 추가: Base 및 모델 임포트 ✨ --- from app.database import Base # database.py의 Base 임포트 import app.sql_models.task # task 모델 모듈 임포트 (Base.metadata가 인식하도록) # 만약 다른 모델 파일들이 있다면 모두 임포트해주는 것이 안전합니다. # ----------------------------------------------------------------------------- # this is the Alembic Config object, which provides # access to the values within the .ini file in use. config = context.config # Interpret the config file for Python logging. # This line sets up loggers basically. if config.config_file_name is not None: fileConfig(config.config_file_name) # add your model's MetaData object here # for 'autogenerate' support # from myapp import mymodel # target_metadata = mymodel.Base.metadata # target_metadata = None # --- ✨변경: target_metadata 설정 ✨ --- target_metadata = Base.metadata # 우리의 모델 메타데이터 지정! # -------------------------------- # other values from the config, defined by the needs of env.py, # can be acquired: # my_important_option = config.get_main_option("my_important_option") # ... etc. # ✨ 추가 ✨----------------------------------------------------------------- def do_run_migrations(connection): # context 설정 및 마이그레이션 실행 (run_sync 내부에서 호출될 함수) context.configure(connection=connection, target_metadata=target_metadata) with context.begin_transaction(): context.run_migrations() # --------------------------------------------------------------------------- # ... (run_migrations_offline 함수는 보통 그대로 둠) ... def run_migrations_offline() -> None: """Run migrations in 'offline' mode. This configures the context with just a URL and not an Engine, though an Engine is acceptable here as well. By skipping the Engine creation we don't even need a DBAPI to be available. Calls to context.execute() here emit the given string to the script output. """ url = config.get_main_option("sqlalchemy.url") context.configure( url=url, target_metadata=target_metadata, literal_binds=True, dialect_opts={"paramstyle": "named"}, ) with context.begin_transaction(): context.run_migrations() # --- ✨ 변경: run_migrations_online 함수 비동기 방식으로 수정 ✨ --- async def run_migrations_online() -> None: """Run migrations in 'online' mode for an async application.""" # config 섹션에서 비동기 엔진 생성 connectable = async_engine_from_config( config.get_section(config.config_ini_section), prefix="sqlalchemy.", poolclass=pool.NullPool, future=True, # SQLAlchemy 2.0 스타일 사용 ) # 비동기적으로 DB 연결 async with connectable.connect() as connection: # 동기적인 마이그레이션 함수(do_run_migrations)를 # 비동기 연결의 run_sync 메서드 내에서 실행 await connection.run_sync(do_run_migrations) # 엔진 연결 종료 await connectable.dispose() # ----------------------------------------------------------------- ''' # ✨ 위의 것으로 수정 def run_migrations_online() -> None: """Run migrations in 'online' mode. In this scenario we need to create an Engine and associate a connection with the context. """ connectable = engine_from_config( config.get_section(config.config_ini_section, {}), prefix="sqlalchemy.", poolclass=pool.NullPool, ) with connectable.connect() as connection: context.configure( connection=connection, target_metadata=target_metadata ) with context.begin_transaction(): context.run_migrations() ''' if context.is_offline_mode(): run_migrations_offline() else: # ✨ run_migrations_online() # 아래로 변경 # 온라인 모드일 경우 비동기 함수 실행 asyncio.run(run_migrations_online())  

13강 15분 즈음에 나오는 DeleteUserCookie함수는 도대체 어디에 있는건가요? 강의 듣는도중 노션에 없는 예시가 음성으로만 나오는데 관련된 코드가 따로 있는건가요? 한 두 강의에서만 그런게 아니라 이전 강의에서도 노션에 없는 코드를 음성으로만 설명하는 경우가 있던데 원래 그런건가요...?

https://inf.run/wLydT해당 질문과 동일한 오류가 생겨서 답변을 참고해 PATH 등록을 했습니다만 여전히 동일한 오류코드가 뜨며 인식 불가능한 명령어라고 뜹니다. 다른 문제가 있을까요? 위 답변에서 알려준 확인 명령어들을 사용했을 때에는 설치되었다고 뜹니다. 참고로 현재 영상을 수강하는 시점에서는 아나콘다의 최신버전 설치에 따라 python 또한 3.13.5 버전으로 설치되었습니다.

안녕하세요 강의에서 보여주시는 강의 자료(노션)는 없는걸까요? 

💡 질문하기 전에 먼저 확인해보세요! 답변을 기다리는 동안, 아래 항목들을 먼저 확인해보시면 문제가 해결될 수도 있어요.강의 내용 다시 보기: 혹시 놓친 부분이 없는지 해당 챕터의 강의를 한 번 더 돌려보셨나요?오타 및 들여쓰기 확인: 파이썬은 특히 들여쓰기에 민감해요. 코드에 오타나 잘못된 들여쓰기는 없는지 꼼꼼히 확인해주세요.에러 메시지 검색: 빨간색 에러 메시지가 떴다면, 메시지 전체를 복사해서 구글에 그대로 붙여넣기 해보세요. 전 세계 개발자들이 비슷한 문제를 겪고 해결책을 공유해두었을 확률이 높습니다.Q&A 게시판 검색: 혹시 다른 분이 먼저 비슷한 질문을 올렸는지 게시판을 한번 살펴보는 것도 좋은 방법이에요. 해당 강의 화면에서 코드를 보고 설명하시는 것 같은데 화면이 계속 인프런 강의소개 페이지인데 제가 맞게 보고 있는걸까요?

POST API 첫번째 강의에서 main.py의 52번 줄에 request를 dict() 형식으로 꼭 맞춰 주어야하나요?? 출력은request >> id=4 contents='aaa' is_done=Truerequest.dict() >> {'id': 4, 'contents': 'aaaa', 'is_done': True}이렇게 되는데, 그냥 request 만 써도 swagger UI에서 보았을 땐 똑같이 dict 형식으로 들어오더라구요. 궁금해서 문의드립니다.

안녕하세요. 현재 LLM(대규모 언어 모델)을 FastAPI를 이용하여 API 형태로 서비스하고 있습니다.이와 관련하여 다음과 같은 사항에 대해 질문드립니다.FastAPI로 API를 제공할 경우 메모리 누수가 필연적으로 발생하는지, 그렇지 않다면 개발자가 이를 어떻게 방지할 수 있는지 궁금합니다.강사님께서는 FastAPI 사용 시 메모리 누수를 방지하기 위해 어떤 방법이나 처리를 적용하시는지 궁금합니다.특히 LLM 모델처럼 리소스(메모리, gpu)를 많이 사용하는 모델을 API로 서비스할 때, 메모리 누수와 관련하여 특별히 주의하거나 고려해야 할 사항이 있다면 조언 부탁드립니다.

강의내용 5분 34초에서 "item-tags" : [1] 을 입력하니깐 Error 422 타입 에러가 생겼는데 이유가 무엇인지 궁금합니다.제 생각에는 List[str]이므로 List 안에 문자형이 와야 올바르지 않을까 라는 생각을 했습니다.그리고 1을 입력한 이유도 궁금합니다. 혹시 최신 버전의 Pydantic의 타입 검증이 더 엄격해진 이유일까요??    

Windows를 사용하면서 fastAPI 서버를 WSL(Windows Subsystem for Linux)에서 구동하고, MySql 서버를 Windows상에서 구동하는 경우에는 fastAPI를 통해서 MySql에 접속할 때 오류가 발생하는 경우가 있을 수 있습니다.이는 fastAPI가 설치된 WSL와 MySql이 설치된 Windows가 별도의 머신으로 구성되어 서로의 localhost가 다르기 때문에 발생하는 문제입니다. 따라서 fastAPI에서 접속할 때 localhost가 아닌 Windows의 ip를 사용하여 접속(cmd창에서 ipconfig를 통해 확인)하셔야 합니다.올바른 ip를 입력하시더라도 접속이 거부될 수 있는데, 이는 MySql에 접속하는 계정명이 "root"가 아니라 "root@localhost"이기 때문일 수 있습니다. 이를 해결하기 위해서는 아래의 sql문으로 새로운 유저 ID와 패스워드를 지정한 다음 이를 통해 접속하시면 됩니다. CREATE USER 'fastapi'@'%' IDENTIFIED BY 'your_password';GRANT ALL PRIVILEGES ON . TO 'fastapi'@'%' WITH GRANT OPTION; FLUSH PRIVILEGES;

안녕하세요, 권철민 강사님.FastAPI로 실제 서비스를 운영 중인 주니어 개발자입니다.EmailStr이나 max_length=40 같은 경우, 프론트엔드에서 입력을 제한하더라도 백엔드에서 예외 처리를 한다고 가정할 때, Pydantic의 검증 오류는 모두 422 에러로 반환됩니다. 이 경우, 클라이언트에서 특정 오류(예: 이메일 형식 오류, 최대 길이 초과 등)를 구분하기 어려운 문제가 있습니다.클라이언트에서 특정 오류에 대해 모달을 띄우는 등의 처리가 필요할 때, Pydantic 검증 대신 비즈니스 로직에서 200 응답을 반환하고, 약속된 에러 코드를 통해 오류를 구분하는 방식이 적절할까요?정답은 없지만 어떻게 처리하는게 맞을까요?

<h3><a href="/static/link_tp.html">another link</a></h3>링크가 /static으로 시작하기 때문에 정적파일로 간주되고 static 뒤에 붙은 link_tp.html은 app.mount에서 알아서 html문서로 문자열 파싱하나요?

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요.- 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요- 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요.- 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.  강사님. 안녕하세요.현재FAST_API를 구성하여uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8010위와 같이 로컬서버를 열었습니다.사내에서 프론트엔드쪽에서 제 서버로 접속을 시도하는데 공용 Wifi를 쓰고 있어서 IP주소만 192.168.0.x:8010으로 프론트엔드쪽에 전달을 했습니다. 하지만 프론트쪽에서는 제 로컬 서버로 접속이 안되고 계속 로딩만 되고 있습니다. 로컬에서 swagger를 열어서 서버테스트를 했을 때에는 전혀 문제가 없었는데현재 문제는 공용 라우터 아래 무선 랜을 잡아서 쓰고 있는 두 컴퓨터간의 통신이 안되고 있습니다...하지만 프론트에서 index.html을 5500포트로 열어서 공유한 것을 잘 열립니다.정말 gpt, claude를 쪼아서 물어봤는데도 계속 똑같은 이야기, 방화벽 설정에서 인바운드 포트설정이야기만 합니다혹시 어떤 문제인지 좀.. 도와주십시요. 내일 대표님 앞에서 프로젝트 시연을 해야하는데 지금 ...큰 문제입니다.

머신러닝 강좌는 언제 오픈하나요? 빨리듣고 싶습니다. ㅎㅎ 일 때문에 빨리 듣고싶은데 프리뷰 필요하시면 연락부탁드립니다.

안녕하세요! 강사님!처음으로 fastAPI를 접하는데 강사님 수업을 통해 배움을 얻어 가게되어 우선 감사 말씀드립니다. DB Connect 세팅 시create_engine 함수를 이용하여 엔진 객체만 생성하여 DB에 연결을 하는데 다른 참고 자료들과 비교하면 모델 클래스 생성은 ORM을 사용하지 않으니 생성을 할필요가 없을테고, sessionmaker 함수를 통한 세션 클래스는 따로 생성하지 않더군요.혹시 sessionmake를 통해 생성된 세션 클래스의 역할과 지금 강의에서는 사용하지 않은 이유를 알 수 있을까요?

안녕하세요. 강의에서 사용한 pydantic은 V2인게 맞는 걸까요??

이렇게 되어있고, 아나콘다가 설정이 안되어 있으면 제가 바꿔도 되는건가요?

중간에 url_for 강의가 누락된 것 같은데 맞나요?