FastAPI를 통한 백엔드 서버 구축

본 레포지토리에서 포함해는 내용은 공유앨범 구현을 위한 기능들만을 포함하고 있으며, 실제 포스트 생성 과정에 사용되는 딥러닝 서버는 coda-dl-server 레포지토리에서 확인이 가능합니다.

Docker를 이용해 구축 후 AWS로 배포하였습니다. AWS 배포는 RDS(MySQL), ECR, App Runner를 이용하였습니다.

로컬에서 서버 구동하기

1. 본 레포지토리를 clone
2. 도커 실행
3. 터미널에서 파일이 위치한 디렉토리로 이동하여 아래 코드 실행

docker compose build --no-cache
docker compose run --entrypoint "poetry install --no-root" coda-app
docker compose up

docker compose exec coda-app poetry run python -m api.migrate_db
docker compose exec db mysql codadb

4. API 명세서 확인: http://localhost:8000/docs or http://localhost:8000/redoc 접속

디렉토리 구조

├── Dockerfile
├── Dockerfile.cloud
├── api
│   ├── __init__.py
│   ├── access.py
│   ├── cruds
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── group.py
│   │   ├── image.py
│   │   ├── login.py
│   │   ├── post.py
│   │   ├── reaction.py
│   │   └── user.py
│   ├── db.py
│   ├── main.py
│   ├── migrate_cloud_db.py
│   ├── migrate_db.py
│   ├── models
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── tables.py
│   ├── routers
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── group.py
│   │   ├── image.py
│   │   ├── login.py
│   │   ├── post.py
│   │   ├── reaction.py
│   │   └── user.py
│   └── schemas
│       ├── __init__.py
│       ├── group.py
│       ├── image.py
│       ├── login.py
│       ├── post.py
│       ├── reaction.py
│       └── user.py
├── docker-compose.yaml
├── entrypoint.sh
├── poetry.lock
└── pyproject.toml