개발/FastAPI

FastAPI 시리즈 1화 - FastAPI란 무엇인가? 탄생 배경과 주요 특징 분석

B컷개발자 2025. 4. 30. 12:46

FastAPI는 Python 기반의 현대적인 API 프레임워크로, 비동기 처리와 자동 문서화 기능으로 급부상하고 있습니다. 이 글에서는 FastAPI의 탄생 배경과 기술적 특징을 심층 분석합니다.

FastAPI, 왜 주목받는가?

최근 몇 년간 API 개발 시장은 급격한 변화 속에 있었습니다.
한동안 Flask와 Django가 양대산맥처럼 군림했지만, 2020년을 전후로 점점 더 많은 기업이 FastAPI를 선택하기 시작했습니다.

그 배경에는 몇 가지 결정적인 트렌드가 있습니다:

  • 비동기 처리의 일상화: 고성능 처리를 요구하는 AI, IoT, 실시간 서비스의 등장
  • OpenAPI 기반 API 문서 자동화 수요 증가
  • 빠른 MVP 개발과 빠른 스케일업을 동시에 충족할 수 있는 기술의 필요성

이 모든 조건에 맞춰 등장한 프레임워크가 바로 FastAPI입니다.

FastAPI의 탄생 배경

FastAPI는 2018년, Sebastián Ramírez라는 개발자가 처음 설계한 프레임워크입니다.
그는 당시 다음과 같은 문제의식을 가지고 있었습니다:

  • Flask는 너무 가볍지만 구조화에 한계가 있다
  • Django는 무겁고, 비동기 지원이 불완전하다
  • Python으로 REST API를 개발하는 데 있어 "생산성과 품질"을 모두 만족시키는 해법이 필요하다

그래서 탄생한 FastAPI는 다음 세 가지 축을 바탕으로 설계되었습니다.

  1. 타입 힌트 기반의 명확한 코드 구조
  2. Pydantic을 통한 데이터 모델링과 검증의 자동화
  3. OpenAPI 기반의 문서 자동화 시스템 내장

주요 특징 요약

기능 요소 설명

비동기 지원 async def 기반으로 고성능 처리 가능. Uvicorn과 함께 사용 시 초당 수천 요청도 처리 가능
Pydantic 통합 데이터 검증, 직렬화, 역직렬화를 타입 기반으로 처리
자동 문서화 Swagger UI, ReDoc 자동 생성. 개발-테스트-문서 일체화
경량 + 구조화 가능 Flask처럼 가볍지만, Django처럼 구조화도 가능
생산성과 안정성 동시 확보 적은 코드로 많은 기능을 안정적으로 구현 가능

실제 채택 기업 사례

FastAPI는 이미 글로벌 기업에서 폭넓게 채택되고 있습니다.

  • Netflix: 비동기 마이크로서비스 구성에 활용
  • Microsoft: 머신러닝 API 개발에 채택
  • Uber: 다양한 내부 API 서버를 FastAPI로 전환
  • 한국 스타트업: AI API, 비동기 백엔드 서버, SaaS MVP 개발에 적극 사용

Flask와 무엇이 다른가?

항목 Flask FastAPI

비동기 지원 수동 설정 필요 기본 내장
데이터 검증 수동 처리 Pydantic 자동 처리
API 문서화 별도 플러그인 필요 기본 지원 (Swagger, Redoc)
타입 지원 없음 Python 타입 힌트 적극 활용
속도 중간 Python 기반 프레임워크 중 상위권

정리하며: 단순한 대체제가 아니다

FastAPI는 단순히 Flask의 상위호환이 아닙니다.
그 자체로 **"현대적인 API 설계 철학"**을 품은 독립적인 프레임워크입니다.

  • 타입 힌트를 통한 명확한 설계와 문서 자동화
  • 비동기 지원을 통해 높은 동시성
  • 생산성과 확장성 모두를 만족시키는 현대적인 API 개발 구조

FastAPI는 Python 백엔드 개발의 새로운 기준점이 되어가고 있습니다.

다음 글 예고

[FastAPI 시리즈 2화]
FastAPI 개발 환경 구축 – Python 가상환경부터 첫 서버 실행까지
에서는 로컬 환경에 FastAPI를 설치하고, Uvicorn으로 첫 서버를 띄우는 실습을 진행합니다.