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backend 와 동일한 프레임워크로 lps/ 폴더를 신설한다. 구체적인 도메인 로직(크롤링/오픈API/최저가 산정)은 미정이라 골격만 구성한다. - FastAPI 부트스트랩(web_main/router) + lifespan·CORS·gzip·로그 미들웨어 + /healthz - TOML 설정 로더(APP_ENV) + pydantic config + DB env override - DB 세션 매니저(논리 DB × R/W, service→람다 위임) — 엔진 lazy 라 DB 없이도 부팅 - 공통 응답 규약(gmodel) + ErrorType/DBType/DBWRType - router→services→crud 계층 컨벤션(services/crud 는 빈 폴더로 자리만) - 포트 9400(backend 9300·agent 9500 회피), Dockerfile/run_local_server.sh/README - tests/test_health.py 스모크(healthz, DB 없이 통과) Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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1.2 KiB
Python
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import tomllib
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from typing import Optional, Type, Dict, TypeVar
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from pydantic import BaseModel
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class ConfigModel(BaseModel):
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pass
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# APP_ENV
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# local : 로컬 환경(개인 pc)
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# dev : 개발환경 (사내 pc)
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# prod : 서비스 환경 (클라우드 서버)
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#
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# 실행시 환경변수 설정
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# linux : export APP_ENV=dev
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# window : set APP_ENV=dev
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class Configs:
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ConfigType = TypeVar("ConfigType", bound=ConfigModel)
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def __init__(self, file_path: str):
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self._settings: Dict[Type["Configs.ConfigType"], "Configs.ConfigType"] = self._load_settings_from_toml(file_path)
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def _load_settings_from_toml(self, file_path: str) -> Dict[Type[ConfigType], ConfigType]:
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with open(file_path, "rb") as f:
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toml_content = tomllib.load(f)
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config_subclasses = ConfigModel.__subclasses__()
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configs = {
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config_class: config_class.model_validate(toml_content[config_class.__name__])
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for config_class in config_subclasses
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if config_class.__name__ in toml_content
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}
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return configs
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def get(self, config_class: Type[ConfigType]) -> Optional[ConfigType]:
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return self._settings.get(config_class)
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