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_code
를 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 않음 →
pip 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_code
로 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_code
로 상태 확인 →.json()
으로 응답 파싱하는 3단계 프로세스를 따라 API 데이터를 효과적으로 추출할 수 있음- 에러 처리 로직 추가 및 다양한 응답 형식 대비 (예: XML, HTML) 필수
- API 키 인증이 필요한 경우 요청 헤더에 추가하여 보안 처리 필수