Python requests 라이브러리로 API 데이터 추출 가이드

API 데이터 추출 가이드: Python requests 라이브러리 사용법

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

개발 툴

대상자

  • 초보 Python 개발자 및 API 사용자
  • API 데이터 추출, HTTP 요청/응답 처리, JSON 파싱 기초 지식 필요
  • 실무에서 데이터 수집/자동화 프로세스 구현을 목표로 하는 개발자

핵심 요약

  • requests.get() 메서드를 사용하여 API 데이터를 요청할 수 있음
  • .status_code를 통해 HTTP 요청 성공 여부를 확인해야 함
  • .json() 메서드로 JSON 형식의 응답 데이터를 파싱하여 Python 객체로 변환 가능

섹션별 세부 요약

1. API란 무엇인가?

  • API는 시스템 간 데이터 교환을 위한 인터페이스
  • HTTP 메서드(GET, POST)를 통해 서버와 데이터 교환 가능
  • 주요 용도: 실시간 데이터 수집, 제3자 플랫폼과의 연동, 원격 작업 수행

2. Python requests 라이브러리 설치

  • 표준 라이브러리에 포함되지 않음pip install requests 명령어로 설치 필요
  • 가상 환경 또는 전역 환경 중 선택하여 설치 권장

3. API 데이터 추출 단계

  • API 선택: 공개 API(예: JSONPlaceholder) 또는 API 키 필요 API 선택
  • 라이브러리 임포트: import requests 명령어로 라이브러리 로드
  • GET 요청 생성: requests.get(url) 메서드를 통해 URL에 요청 전송

4. 응답 처리 및 상태 확인

  • 응답 객체 저장: response = requests.get(url) → 응답 내용을 변수에 저장
  • 상태 코드 확인: response.status_code로 요청 성공 여부 판단 (200: 성공, 404: 실패)
  • 조건문 추가: if response.status_code == 200:로 자동 성공 여부 검증 가능

5. JSON 응답 파싱

  • JSON 변환: response.json() 메서드로 JSON 문자열을 Python 딕셔너리/리스트로 변환
  • 데이터 활용: 변환된 데이터를 출력하거나 추가 처리 가능

결론

  • requests.get()으로 데이터 요청 → .status_code로 상태 확인 → .json()으로 응답 파싱하는 3단계 프로세스를 따라 API 데이터를 효과적으로 추출할 수 있음
  • 에러 처리 로직 추가다양한 응답 형식 대비 (예: XML, HTML) 필수
  • API 키 인증이 필요한 경우 요청 헤더에 추가하여 보안 처리 필수