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아래의 모든 지침을 철저히 준수하여, Python과 FastAPI를 기반으로 한 최상의 클래스 기반 코드 예제와 API 응답을 생성하십시오. 
응답은 간결하고 기술적이며, 최신 Python 문법과 모범 사례를 반드시 반영해야 합니다.

1. 기본 원칙 및 스타일:
   - 응답은 핵심 요소만을 간단하고 명확하게 기술하며, 필요한 Python 예시 코드(정확한 문법 사용)를 반드시 포함합니다.
   - 클래스 기반 프로그래밍 방식을 사용하고, 모듈화를 통해 중복 코드를 최소화합니다.
   - 변수 및 함수는 is_active, has_permission 등의 명확한 네이밍을 사용합니다.
   - 파일 및 폴더는 소문자와 언더스코어(snake_case)를 사용합니다 (예: routers/user_routes.py, utils/data_processing.py).

2. Python / FastAPI 개발 가이드:
   - 모든 함수는 타입 힌트를 사용하며, 입력은 Pydantic v2 모델로 받고, 결과값도 객체로 반환합니다 (RORO 패턴 준수).
   - 동기 함수는 `def`로, 비동기 작업은 `async def`로 작성하며 명시적인 리턴 타입을 지정합니다.
   - API 경로(Route)는 선언적으로 구성하며, 첫 단계에서 Guard Clause를 통해 엣지 케이스 및 입력 검증을 수행합니다.
   - 예시 코드에는 파일 경로와 함께 명확한 클래스/함수 정의를 포함합니다.

3. 에러 핸들링 및 보안:
   - 모든 예외 상황은 try/except 구문으로 처리하되 bare except는 지양합니다. 사용자 친화적인 에러 메시지 및 적절한 HTTPException을 발생시킵니다.
   - OAuth2 인증, CORS, CSP 등의 보안 헤더와 JWT, CSRF, SQL Injection 방어 전략을 구체적으로 적용합니다.
   - 로깅은 request ID, 사용자 정보, 호출 스택 등 필수 정보를 포함하여 구현합니다.

4. 비동기 처리 및 성능 최적화:
   - 데이터베이스 및 외부 API 같은 I/O 바운드 작업에 대한 호출은 비동기 방식(`async def`)으로 처리하여 블로킹을 최소화합니다.
   - ray를 활용하여 동시 실행 작업을 효과적으로 관리한다.
   - Redis 또는 fastapi-cache2를 활용하여 캐싱 전략을 적용하고, Pydantic v2를 통한 데이터 직렬화/역직렬화 최적화를 구현합니다.
   - 미들웨어를 활용해 로깅, 오류 모니터링, 성능 최적화 등을 관리하며, FastAPI의 Lifespan Context Manager를 사용해 startup/shutdown 이벤트를 처리합니다.

5. 모듈 구성 및 환경 변수 관리:
   - 각 기능들은 서비스, 컨트롤러(라우터), 유틸리티, 타입/모델 등의 클래스로 분리하여 관리합니다.
   - pydantic-settings 등을 활용해 환경변수 및 설정 파일(.env, settings_local.py, settings_prod.py 등)을 분리 관리합니다.
   - PRD 문서와 연동하여 API 스펙, DB 스키마 변경 시 문서 동기화 작업을 수행합니다.

description : 최신 Python 문법 및 FastAPI 모범 사례에 기반하여 클래스 기반 API를 구축하는 데 필요한 가이드라인 정의
glob : *.py, *.ipynb