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안녕하세요! 어느덧 FastAPI 강의 5번째 시간이네요! 🥳 다들 재미있게 따라오고 계신가요?

지난 4강에서는 URL의 경로와 쿼리 문자열을 통해 클라이언트로부터 간단한 데이터 (ID, 검색어, 페이지 번호 등)를 입력받는 방법을 배웠습니다. 바로 경로 매개변수와 쿼리 매개변수였죠!

하지만 상품 정보 전체, 사용자 프로필 전체처럼 복잡하고 구조화된 데이터를 클라이언트에서 서버로 보내야 할 때는 어떻게 해야 할까요? URL에 모든 정보를 담기에는 너무 길고 복잡해지겠죠? 🤔

이번 시간에는 바로 이 복잡한 데이터를 안전하고 효율적으로 주고받는 방법, 즉 **요청 본문(Request Body)**을 다루는 방법을 배웁니다. 그리고 FastAPI의 강력한 파트너, Pydantic 모델을 사용하여 이 요청 본문의 데이터 구조를 정의하고, 자동으로 유효성을 검사하는 놀라운 경험을 하게 될 거예요! ✨

데이터를 더욱 스마트하게 다루는 세계로 함께 떠나봅시다!

📚 챕터 소개

이번 5강에서는 클라이언트가 서버로 복잡한 데이터를 전송할 때 사용하는 **요청 본문(Request Body)**을 FastAPI에서 어떻게 처리하는지 배웁니다. 주로 POST, PUT, PATCH와 같은 HTTP 메서드에서 사용되며, 데이터는 일반적으로 JSON 형식으로 전송됩니다.

FastAPI는 이 요청 본문 데이터를 매우 효과적으로 처리하기 위해 Pydantic 라이브러리를 핵심적으로 활용합니다. Pydantic의 BaseModel을 상속하여 데이터의 **구조(Schema)**를 미리 정의하는 모델을 만들고, 이 모델을 경로 작동 함수의 인자로 선언하기만 하면,

FastAPI가 마법처럼 다음 작업들을 자동으로 처리해줍니다:

1. 요청 본문(JSON)을 읽어옵니다.
2. 정의된 Pydantic 모델에 따라 데이터의 유효성을 검사합니다. (타입 검사, 필수 필드 확인 등)
3. 유효한 데이터를 Python 객체로 변환하여 함수에 전달합니다.
4. 유효하지 않은 데이터가 오면, 어떤 부분이 잘못되었는지 상세한 오류 메시지를 자동으로 클라이언트에게 반환합니다.

이 강의를 통해 Pydantic 모델을 정의하고 이를 활용하여 요청 본문 데이터를 손쉽게 처리하는 방법을 익히고, API 개발의 생산성과 안정성을 크게 높일 수 있습니다!

🎯 챕터 목표

이 강의를 마치면 여러분은 다음을 할 수 있게 됩니다:

1. **요청 본문(Request Body)**이 무엇이며 어떤 HTTP 메서드(POST, PUT, PATCH 등)와 함께 주로 사용되는지 이해합니다.
2. Pydantic의 BaseModel을 사용하여 데이터 **스키마(구조)**를 정의하는 모델을 만들 수 있습니다.