파이썬 API 데이터 추출: 데이터 파이프라인 구축 방법

애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)는 현대 데이터 아키텍처의 핵심으로 떠올랐습니다. API는 애플리케이션이 통신하고 정보를 교환하는 통로 역할을 하며, 견고하고 동적인 데이터 파이프라인을 구축하는 데 있어 귀중한 자원입니다. Python과 같은 다재다능한 언어를 사용하여 API에서 데이터를 효과적으로 추출하는 능력은 모든 데이터 엔지니어, 데이터 과학자 또는 분석가에게 필수적인 기본 기술입니다. 이 글에서는 이 과정의 복잡성을 자세히 살펴보며, 데이터 파이프라인을 강화하기 위해 API의 힘을 활용하는 방법에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다.

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데이터 파이프라인에서 API의 역할

데이터 파이프라인은 본질적으로 데이터를 소스에서 대상으로 이동시키는 일련의 자동화된 프로세스입니다. 이 파이프라인의 초기이자 가장 중요한 단계는 데이터 추출입니다. 데이터는 데이터베이스, 파일 또는 스트리밍 플랫폼에서 가져올 수 있지만, API는 고유한 장점을 제공합니다. 즉, 방대한 웹 서비스 및 애플리케이션에서 실시간의 동적이며 종종 독점적인 데이터에 접근할 수 있습니다.

주식 시장 API에서 금융 데이터를 가져오거나, 플랫폼 API에서 소셜 미디어 트렌드를 수집하거나, CRM 시스템 API에서 고객 정보에 접근하는 등, 이 정보를 프로그래밍 방식으로 검색하는 능력은 기본적입니다. Python은 풍부한 라이브러리 생태계와 직관적인 구문을 통해 이 작업의 사실상 표준 언어가 되었습니다. 그 단순함은 빠른 개발을 가능하게 하며, 강력한 라이브러리는 API 상호 작용의 복잡성을 처리하는 데 필요한 도구를 제공합니다.

Python으로 첫 API 호출하기

API 데이터 추출 여정은 간단한 HTTP 요청으로 시작됩니다. Python의 requests 라이브러리는 이 목적에 가장 적합한 표준입니다. HTTP 요청을 만드는 복잡성을 추상화하여 간단하고 우아한 인터페이스를 제공합니다.

시작하려면 먼저 라이브러리를 설치해야 합니다.Python

pip install requests

설치가 완료되면 API 엔드포인트에 GET 요청을 할 수 있습니다. 엔드포인트는 단순히 데이터 집합을 제공하는 특정 URL입니다. 이 예에서는 테스트 및 프로토타이핑에 사용할 수 있는 무료 온라인 REST API인 JSONPlaceholder API를 사용해 보겠습니다.Python

import requests

response = requests.get('https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1')

# 요청이 성공했는지 확인
if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    print(data)
else:
    print(f"데이터 검색 실패: {response.status_code}")

이 코드 조각에서 requests.get()은 지정된 URL로 GET 요청을 보냅니다. response 객체에는 요청에 대한 서버의 응답이 포함됩니다. status_code 속성은 요청이 성공했는지 여부를 알려줍니다. 상태 코드 200은 성공을 나타냅니다. response.json() 메서드는 응답의 JSON 콘텐츠를 Python 딕셔너리로 구문 분석하여 쉽게 작업할 수 있도록 합니다.

다양한 데이터 형식 처리하기

JSON(JavaScript Object Notation)이 API에 가장 일반적인 데이터 형식이지만, XML(eXtensible Markup Language)과 같은 다른 형식도 접할 수 있습니다. requests 라이브러리는 다양한 콘텐츠 유형을 처리할 수 있습니다. XML의 경우, 데이터를 구문 분석하기 위해 xml.etree.ElementTree와 같은 라이브러리를 사용해야 할 수 있습니다.Python

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET

response = requests.get('URL_TO_XML_API')

if response.status_code == 200:
    root = ET.fromstring(response.content)
    # 이제 XML 트리를 탐색할 수 있습니다.
    for child in root:
        print(child.tag, child.attrib)
else:
    print(f"데이터 검색 실패: {response.status_code}")

핵심은 응답의 Content-Type 헤더를 검사하여 수신하는 데이터의 형식을 이해하고 적절한 구문 분석 라이브러리를 사용하는 것입니다.

API 인증의 복잡성 탐색하기

대부분의 API는 사용자를 식별하고 데이터 접근을 제어하기 위해 어떤 형태의 인증을 요구합니다. 이는 보안 및 API 사용량 추적에 중요합니다. 몇 가지 일반적인 인증 방법이 있습니다.

API 키

이것은 가장 간단한 형태의 인증 중 하나입니다. API 제공자는 요청에 포함해야 하는 고유한 키를 제공합니다. 이 키는 일반적으로 URL의 쿼리 매개변수 또는 요청 헤더에 전달됩니다.Python

import requests

api_key = 'YOUR_API_KEY'
headers = {'Authorization': f'Bearer {api_key}'}

response = requests.get('https://api.example.com/data', headers=headers)

OAuth

OAuth(Open Authorization)는 더 안전하고 복잡한 인증 표준입니다. 사용자가 자격 증명을 공유하지 않고도 타사 애플리케이션에 자신의 리소스에 대한 제한된 접근 권한을 부여할 수 있도록 합니다.¹ 이 프로세스는 일반적으로 애플리케이션이 접근 토큰을 얻는 다단계 핸드셰이크를 포함하며, 이 토큰은 인증된 요청을 하는 데 사용됩니다. requests-oauthlib와 같은 라이브러리는 이 프로세스를 단순화할 수 있습니다.

기본 인증

이 방법은 각 요청에 사용자 이름과 비밀번호를 보내는 것을 포함합니다. 자격 증명은 일반적으로 Base64로 인코딩되어 Authorization 헤더에 전송됩니다. requests 라이브러리에는 이를 처리하는 편리한 방법이 있습니다.Python

from requests.auth import HTTPBasicAuth

response = requests.get('https://api.example.com/data', auth=HTTPBasicAuth('your_username', 'your_password'))

속도 제한 처리 기술

남용을 방지하고 공정한 사용을 보장하기 위해 대부분의 API는 속도 제한을 부과하여 사용자가 지정된 시간 내에 할 수 있는 요청 수를 제한합니다. 이 제한을 초과하면 일반적으로 429 Too Many Requests 상태 코드가 발생합니다. 견고한 데이터 추출 스크립트는 이러한 제한을 우아하게 처리해야 합니다.

일반적인 전략은 코드에 대기 시간을 통합하는 것입니다. Python의 time 라이브러리가 여기서 도움이 됩니다.Python

import requests
import time

for i in range(100):
    response = requests.get('https://api.example.com/data')
    if response.status_code == 200:
        # 데이터 처리
        pass
    elif response.status_code == 429:
        print("속도 제한 초과. 대기 중...")
        retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', 10)) # 'Retry-After' 헤더 확인
        time.sleep(retry_after)
    else:
        print(f"오류 발생: {response.status_code}")
        break

이 간단한 루프는 요청을 시도합니다. 속도 제한에 도달하면 Retry-After 헤더(일부 API가 대기 시간을 나타내기 위해 제공함)를 확인하고 다시 시도하기 전에 실행을 일시 중지합니다.

페이지네이션 정복하기: 끝나지 않는 이야기

API 엔드포인트가 대규모 데이터셋을 반환할 때, 데이터가 여러 페이지에 걸쳐 분할되는 "페이지네이션"이 적용되는 경우가 많습니다. 스크립트는 모든 데이터를 추출하기 위해 이러한 페이지를 탐색할 수 있어야 합니다. 몇 가지 일반적인 페이지네이션 전략이 있습니다.

오프셋 기반 페이지네이션

이것은 가장 일반적인 방법 중 하나입니다. API에는 offset(또는 page) 및 limit(또는 per_page)와 같은 매개변수가 있습니다. 다음 데이터 청크를 얻기 위해 각 후속 요청에서 offset 또는 page 번호를 증가시킵니다.Python

import requests

base_url = 'https://api.example.com/data'
page = 1
all_data = []

while True:
    params = {'page': page, 'per_page': 100}
    response = requests.get(base_url, params=params)
    if response.status_code == 200:
        data = response.json()
        if not data: # 더 이상 데이터 없음
            break
        all_data.extend(data)
        page += 1
    else:
        print(f"데이터 검색 실패: {response.status_code}")
        break

커서 기반 페이지네이션

이 방법은 데이터셋의 특정 항목에 대한 포인터인 "커서"를 사용합니다. 각 API 응답에는 next_cursor 또는 유사한 필드가 포함됩니다. 다음 데이터 집합을 얻기 위해 다음 요청에서 이 커서를 사용합니다. 이 방법은 매우 큰 데이터셋에 대해 일반적으로 더 효율적입니다.Python

import requests

base_url = 'https://api.example.com/data'
next_cursor = None
all_data = []

while True:
    params = {'cursor': next_cursor} if next_cursor else {}
    response = requests.get(base_url, params=params)
    if response.status_code == 200:
        data = response.json()
        all_data.extend(data['results'])
        next_cursor = data.get('next_cursor')
        if not next_cursor:
            break
    else:
        print(f"데이터 검색 실패: {response.status_code}")
        break

추출된 데이터 구조화 및 저장

API에서 데이터를 성공적으로 추출했다면, 다음 단계는 데이터 파이프라인에 적합한 방식으로 데이터를 구조화하고 저장하는 것입니다. 원시 JSON 또는 XML 데이터는 종종 중첩되어 있으며 직접 분석하거나 관계형 데이터베이스에 로드하는 데 이상적이지 않습니다.

pandas 라이브러리는 이 작업에 필수적인 도구입니다. 이 라이브러리는 테이블 형식 데이터에 완벽한 2차원 레이블 데이터 구조인 DataFrame을 제공합니다.Python

import pandas as pd

# 'all_data'가 API에서 가져온 딕셔너리 목록이라고 가정
df = pd.DataFrame(all_data)

그런 다음 DataFrame에서 특정 열 선택, 열 이름 변경, 누락된 값 처리 등 다양한 변환을 수행할 수 있습니다.

초기 저장을 위해 몇 가지 옵션이 있습니다.

CSV (Comma-Separated Values): 간단하고 널리 지원되는 형식입니다. df.to_csv('data.csv', index=False)
JSON: 원본 데이터의 중첩된 구조를 보존하려는 경우 유용합니다. df.to_json('data.json', orient='records')
Parquet: 분석 워크로드에 매우 효율적인 컬럼형 저장 형식입니다. 데이터 레이크에 선호되는 선택인 경우가 많습니다. df.to_parquet('data.parquet')
데이터베이스: 보다 구조화되고 장기적인 저장을 위해 SQLAlchemy 또는 pymongo와 같은 라이브러리를 사용하여 데이터를 SQL 또는 NoSQL 데이터베이스에 직접 로드할 수 있습니다.

추출 프로세스 자동화

데이터 파이프라인은 일회성 작업이 아닙니다. 종종 정기적으로(예: 매일, 매시간) API에서 데이터를 추출해야 합니다. 이때 자동화가 필요합니다.

다음과 같은 도구를 사용하여 Python 스크립트가 특정 간격으로 실행되도록 예약할 수 있습니다.

Cron: Unix 계열 운영 체제의 시간 기반 작업 스케줄러입니다.
Windows 작업 스케줄러: Windows의 Cron과 동일합니다.
Airflow: 워크플로우를 프로그래밍 방식으로 작성, 예약 및 모니터링하는 강력한 플랫폼입니다. Airflow는 복잡한 데이터 파이프라인을 구축하는 데 널리 사용됩니다.
클라우드 기반 스케줄러: CloudWatch Events와 함께 AWS Lambda 또는 Cloud Scheduler와 함께 Google Cloud Functions와 같은 서비스는 서버리스 환경에서 스크립트를 실행할 수 있도록 합니다.

결론: 탄력적인 추출 프로세스 구축

API에서 데이터를 추출하는 것은 현대 데이터 파이프라인을 구축하기 위한 기본적인 기술입니다. API 요청의 기본은 간단하지만, 탄력적이고 프로덕션 환경에 적합한 추출 프로세스를 구축하려면 인증, 속도 제한, 페이지네이션 및 오류 처리를 신중하게 고려해야 합니다. Python과 풍부한 라이브러리 생태계의 힘을 활용하면 API를 통해 사용할 수 있는 방대한 데이터의 바다를 효과적으로 활용하고 견고하고 안정적인 데이터 파이프라인을 구축할 수 있습니다. 간단한 requests.get()에서 완전 자동화되고 예약된 데이터 추출 스크립트로의 여정은 데이터 엔지니어링 분야에서 Python의 힘과 유연성을 증명합니다.

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