Python 으로 데이터 흐름 다루기

데이터 다루기에 가장 빠르게 합의된 언어가 Python 이에요. FastAPI 로 API 를 만들고, APScheduler 로 작업 큐를 돌리고, PostgreSQL 에 쌓아요.

이 강좌가 끝나면 가능한 것:

• FastAPI 로 작은 API 서버 작성
• 폴더 구조를 도메인 단위로 분리
• PostgreSQL 풀 연결 + 트랜잭션
• APScheduler 로 정기 작업
• 외부 API 호출 패턴과 크롤러 윤리
• 헬스체크·관측 가능한 서비스 만들기
• 라우터·검증·에러·CORS — 실무에서 깨지지 않는 FastAPI 패턴

단계 흐름

[1] 왜 Python ──▶ [2] 폴더 철학 ──▶ [3] postgres ──▶ [4] APScheduler
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                  [8] 실전 FastAPI ◀── [7] 관측 ◀── [6] 파이프라인 ◀── [5] 크롤러 윤리

14 는 서비스 골격 (언어 · 구조 · DB · 스케줄). 58 은 데이터 흐름의 완성 (외부 호출 · 파이프라인 · 운영).

전제 — Python 3.13 + uv 설치 (pipx install uv 또는 brew/scoop).