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안녕하세요! FastAPI 6강에 오신 것을 환영합니다! 🤗

지난 5강에서는 클라이언트로부터 복잡한 데이터를 받는 요청 본문과, 그 데이터의 구조를 정의하는 Pydantic 모델에 대해 배웠습니다. Pydantic 모델 덕분에 데이터의 기본 타입(문자열, 숫자 등)과 필수 여부를 자동으로 검증할 수 있었죠!

하지만 실제 애플리케이션에서는 이것만으로는 부족할 때가 많습니다. 예를 들어, 다음과 같은 좀 더 구체적인 규칙이 필요할 수 있어요:

상품 가격(price)은 항상 0보다 커야 한다.
사용자 이름(username)은 최소 3자 이상이어야 한다.
이메일 주소(email)는 올바른 형식이어야 한다.
비밀번호(password)는 특정 복잡도 규칙을 만족해야 한다.

이번 시간에는 Pydantic의 더 강력한 유효성 검사 기능들을 활용하여, 이렇게 세밀하고 복잡한 데이터 규칙까지 적용하는 방법을 배웁니다! Pydantic의 Field 함수와 커스텀 유효성 검사기(@field_validator)를 사용하여 우리 API로 들어오는 데이터의 신뢰성과 안정성을 한 단계 더 끌어올려 봅시다! 🛡️

📚 챕터 소개

이번 6강에서는 Pydantic을 사용한 데이터 유효성 검사를 한 단계 더 깊이 알아봅니다. 단순한 타입 검사를 넘어서, 데이터에 대한 구체적인 제약 조건을 설정하는 방법을 배웁니다.

Pydantic의 Field 함수를 사용하여 필드에 추가적인 검증 규칙 (예: 값의 범위, 문자열 길이, 정규식 패턴)을 손쉽게 적용하는 방법을 실습합니다. 또한, 내장된 검증 규칙만으로는 부족한 복잡한 검증 로직을 구현해야 할 때, @field_validator 데코레이터를 사용하여 **커스텀 유효성 검사기(Custom Validator)**를 직접 만드는 방법도 알아봅니다.

이러한 심화된 유효성 검사를 통해 잘못된 데이터가 애플리케이션 로직으로 유입되는 것을 더욱 효과적으로 방지하고, FastAPI가 어떻게 자동으로 상세한 422 오류 응답을 생성하여 API의 안정성을 높이는지 확인하게 될 것입니다.

🎯 챕터 목표

이 강의를 마치면 여러분은 다음을 할 수 있게 됩니다:

단순 타입 검증을 넘어서 더 구체적인 데이터 유효성 검증의 필요성을 이해합니다.
Pydantic의 Field 함수를 사용하여 모델 필드에 다양한 내장 제약 조건(숫자 범위, 문자열 길이, 패턴 등)을 적용할 수 있습니다.
Pydantic V2의 @field_validator 데코레이터를 사용하여 커스텀 유효성 검사 로직을 구현할 수 있습니다.