개발자들은 확장 가능하고 유지 관리하기 좋은 API에 대한 수요가 증가하면서 강력한 솔루션을 제공하는 프레임워크를 찾고 있다. Node.js 애플리케이션 구축을 위한 프레임워크인 NestJS는 종속성 주입, 데코레이터, 모듈식 아키텍처를 포함한 강력한 기능으로 인정을 받았다.

동시에 Generative AI는 대규모 언어 모델의 힘을 보여주는 GPT4와 같은 모델을 통해 놀라운 발전을 이루면서, 생성적 AI 애플리케이션에 대한 수요로 인해 다양한 API와 상호 작용해야 하는 확장 가능한 마이크로서비스를 구축하는 데 중점을 두게 됩니다. 라이브러리와 프레임워크로 구성된 광범위한 생태계를 갖춘 Python은 생성 AI 모델을 구현하는 데 탁월한 언어로 부상했고 다재다능함과 유연성 덕분에 이러한 애플리케이션의 요구 사항을 충족하는 확장 가능한 솔루션을 개발하기에 이상적이다. Python을 사용하면 개발자는 생성 AI의 발전을 활용하고 효율적이고 강력한 애플리케이션을 구축할 수 있다.

NestJS에서 영감을 받은 Python 프레임워크 PyNest!

PyNest는NestJS의 모듈식 아키텍처를FastAPI를 기반으로구축된 Python 프레임워크다. Python 개발자, 데이터 과학자, ML 엔지니어 및 데이터 엔지니어에게 확장 가능하고 유지 관리 가능한 API를 구축하기 위한 직관적이고 강력한 프레임워크를 제공하는 것을 목표로 한다.

핵심은 깨끗하고 체계적인 방식으로 API를 구성하는 문제를 해결한다. NestJS의 모듈식 아키텍처를 채택함으로써 PyNest를 사용하면 개발자가 문제를 분리하고 코드를 모듈, 컨트롤러, 서비스 및 공급자로 구성할 수 있습니다. 이 모듈식 접근 방식은 코드 재사용성, 테스트 가능성 및 유지 관리성을 향상하여 애플리케이션이 발전함에 따라 확장을 촉진하게 됩니다.

PyNest로 문제 해결

PyNest는 확장 가능하고 유지 관리 가능한 Python API 구축과 관련된 문제를 해결하는 데 기여하는 몇 가지 주요 기능을 제공한다.

1. Modular Architecture

NestJS에서 영감을 받은 PyNest의 모듈식 아키텍처는 코드 구성에 대한 구조화된 접근 방식을 제공하는데, module, controller, service 및 provider는 문제를 논리적으로 분리하여 코드 중복을 줄이고 유지 관리성을 향상시킨다.

2. Dependency Injection

PyNest는 종속성 관리를 단순화하고 테스트 가능성을 높이는 기술인 종속성 주입을 지원해서 개발자는 service와 provider를 controller에 쉽게 주입하여 더욱 깔끔하고 모듈화된 코드를 구현할 수 있다.

3. Decorators

Decorator는 PyNest에서 중요한 역할을 하며 개발자가 경로, 미들웨어 및 기타 애플리케이션 구성 요소를 간결하게 정의할 수 있도록 해준다. 코드 가독성을 향상시키고 개발자가 API의 핵심 기능에 집중할 수 있도록 해다.

4. Type Annotations

PyNest는 FastAPI 유형 주석 메커니즘을 활용하여 더 나은 도구 및 오류 방지 기능을 제공한다. controller, service 및 provider에 유형을 추가하여 개발자는 코드의 견고성과 유지 관리성을 향상시킬 수 있다.

5. Code Generation

PyNest에는 module, controller 및 기타 구성 요소에 대한 상용구 코드 생성을 자동화하는 코드 생성 도구가 포함되어 있어서 개발자의 시간이 절약되고 코드베이스의 필수 부분을 작성하는 데 집중할 수 있다.

6. Database Support

PyNest는 PostgreSQL, MySQL, SQLite와 같은 여러 데이터베이스에서 즉시 사용 가능한 지원을 제공한다.

Getting Started with PyNest

1. 새 프로젝트 생성 및 가상 환경 활성화

python -m venv venv && source venv/bin/activate

2. pip를 사용하여 PyNest를 설치한다.

pip install pynest-api

3. CLI를 사용하여 새 PyNest 프로젝트를 만든다.

pynest create-nest-app -n my_app_name

• 참고 — 기본적으로 pynest는 SQLite 데이터베이스를 기본으로 하고 PostgreSQL 및 MySQL도 지원한다. 금방 MongoDB 및 기타 데이터베이스도 지원할 예정이다.
• PostgreSQL로 앱을 생성하려면 아래와 같이 명령하면 된다.

pynest create-nest-app -n my_app_name -db postgresql

4. project directory로 이동한다.

cd my_app_name

5. uvicorn을 사용하여 서버를 실행합니다.

uvicorn "app:app" - host "0.0.0.0" - port "80" - reload

PyNest는 애플리케이션 내의 특정 기능을 위한 모듈 생성을 권장한다. 그러니 CLI를 사용해 간단히 모듈을 생성하면 좋다.

pynest generate-module -n module_name

결론

PyNest는 NestJS의 모듈식 아키텍처에서 영감을 받은 강력한 Python 프레임워크다. 이를 통해 Python 개발자는 Python의 강점과 NestJS 확장 가능하고 유지 관리 가능한 API를 구축할 수 있다. PyNest는 종속성 주입, 데코레이터 및 코드 생성을 위한 직관적인 구조와 지원을 통해 확장 가능한 Python API를 개발할 때 직면하는 과제를 해결한다.

생성적 AI에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 Python은 생성적 AI 작업에 맞춤화된 마이크로서비스를 구현하기 위한 선택 언어로 부상했는데, PyNest의 모듈식 아키텍처와 확장 가능한 마이크로서비스 지원은 생성 AI 분야의 개발자에게 유용한 도구로 사용하기 좋다.

PyNest를 활용하여 API를 효과적으로 구성하고, pip를 통해 설치하고, Python 프로젝트에서 PyNest의 강력한 기능을 활용해 확장 가능하고 유지 관리가 가능하며 효율적인 API를 구축하길 바란다.

아래는 PyNest 문서를 읽어볼 수 있는 링크이다.

https://pythonnest.github.io/PyNest/