Python에서 GET 요청을 만드는 방법 (2025 튜토리얼)

이 블로그 포스트에서는 GET 요청의 기본 개념을 탐구하고 Python Requests를 사용하여 GET 요청을 만드는 방법을 배울 것입니다. 또한, 진행하면서 몇 가지 멋진 팁과 트릭도 알아볼 것입니다. 당신이 노련한 개발자이든 코딩 모험을 처음 시작하는 사람이든, 이 가이드는 GET 요청에 대한 모든 유익한 정보를 제공합니다.

PUT 요청 주제에 관심이 있으시다면 아래 링크를 클릭하여 이전 기사를 확인할 수 있습니다.

HTTP 요청의 기본 원리

GET 요청의 복잡성에 들어가기 전에, 먼저 HTTP 요청의 개념을 이해해 봅시다. HTTP는 Hypertext Transfer Protocol의 약자로, 인터넷을 통해 데이터를 전송하기 위한 프로토콜입니다. HTTP 요청은 클라이언트가 서버에 특정 리소스를 요청하는 메시지를 전송하는 것입니다. 이후, 서버는 요청한 리소스를 포함하여 응답을 발행합니다.

HTTP 메소드는 각각 특정 용도가 있으며 요청의 성격을 나타냅니다. 가장 일반적인 HTTP 메소드는 GET, POST, PUT 및 DELETE입니다.

GET 요청이란 무엇인가요?

GET 요청은 서버에서 정보를 검색하는 데 사용되는 HTTP 메소드입니다. PUT이나 POST와 같은 다른 HTTP 메소드와는 달리, GET 요청의 주요 목적은 데이터를 수정하거나 업데이트하는 것이 아니라 데이터를 가져오는 것입니다. 서버에 GET 요청을 보내면 특정 URL에 위치한 정보나 리소스를 요청하는 것입니다.

간단히 말해, GET 요청은 서버에 "안녕하세요, 이 특정 URL에 있는 데이터나 리소스를 받고 싶습니다."라고 문의하는 것과 같습니다. 기존 정보를 변경하거나 대체하는 것이 아니라, 서버에서 요청한 데이터를 얻는 것입니다.

Python이란 무엇인가요?

HTTP 요청의 기본 사항을 다뤘으니, 이제는 Python에 집중해 보겠습니다. Python은 간결성, 가독성 및 다재다능성으로 유명한 고급 프로그래밍 언어입니다. Python은 개발자들이 모든 크기의 프로젝트에 대해 명확하고 논리적인 코드를 작성할 수 있도록 합니다. 공식 웹사이트에서 최신 버전의 Python을 다운로드할 수 있습니다.

Python의 방대한 라이브러리는 개발자들 사이에서 인기가 있으며, 구문이 잘 설계되어 초보자들도 쉽게 개념을 이해할 수 있습니다. 그러니 Python의 힘을 활용하여 GET 요청을 더 부드럽게 만들어보세요!

Python에서 GET 요청 만드는 방법

Python에서 HTTP 요청을 만들기 위해, 우리는 종종 인기 있는 requests 라이브러리를 사용합니다. 설치하지 않았다면, 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 설치할 수 있습니다:

pip install requests

이제 requests 라이브러리를 설치했다면, 다음 코드를 사용하여 Python 스크립트에 임포트할 수 있습니다:

import requests

이제 코드를 살펴보겠습니다. 기본적인 GET 요청을 만들려면 requests 모듈을 임포트하고 원하는 URL과 함께 get 메소드를 사용합니다. 간단한 예시는 다음과 같습니다:

import requests

url = "https://api.example.com/data"
response = requests.get(url)

# 요청이 성공했는지 확인 (상태 코드 200)
if response.status_code == 200:
    print("GET 요청 성공!")
    print("응답:")
    print(response.text)
else:
    print(f"GET 요청이 상태 코드 {response.status_code}로 실패했습니다.")

이 예시에서는 우리가 데이터를 가져오고자 하는 URL을 지정하고 requests.get(url)를 사용하여 GET 요청을 만듭니다. 그 후 응답의 상태 코드를 확인합니다. 상태 코드 200은 성공을 나타내며, 우리가 응답 내용을 출력합니다.

Python에서 GET 요청 매개변수 이해하기

GET 요청 매개변수의 복잡성을 이해하는 것은 요청을 특정 요구 사항에 맞게 조정하는 데 중요합니다. 이해해야 할 필수 매개변수와 이들이 GET 요청을 원활하게 다루는 데 어떤 역할을 하는지 살펴보겠습니다.

URL:
URL 매개변수는 GET 요청을 사용하여 검색하고자 하는 리소스의 위치를 지정합니다.

데이터:
PUT 요청과 달리, GET 요청은 일반적으로 요청 본문에 데이터를 전송하지 않습니다. 대신, 매개변수는 종종 URL 자체에 포함됩니다. 예를 들어, URL에 ?key1=value1&key2=value2를 추가하는 것입니다.

헤더:
PUT 요청과 유사하게, GET 요청의 헤더는 헤더 매개변수를 사용하여 사용자 정의할 수 있습니다. 이는 Content-Type이나 Authorization과 같은 세부 사항을 지정하는 데 유용합니다.

인증:
대상 엔드포인트에서 인증을 요구하는 경우, auth 매개변수를 사용하여 안전한 접근을 위한 필요한 자격 증명을 제공할 수 있습니다.

타임아웃:
타임아웃 매개변수를 사용하여 GET 요청의 최대 지속시간을 설정하고, 응답을 기다릴 최대 초를 지정합니다.

프록시:
프록시 사용이 필요한 상황에서는, proxies 매개변수를 사용하여 GET 요청을 지정된 중개자를 통해 수행할 프록시 URL을 지정할 수 있습니다.

검증:
PUT 요청과 유사하게, verify 매개변수는 SSL 인증서 검증에 역할을 합니다. True로 설정하면 SSL 인증서를 검증하고, False로 설정하면 검증을 비활성화합니다.

리디렉션 허용:
기본적으로 GET 요청은 리디렉션을 자동으로 따릅니다. 이 동작을 비활성화하려면 allow_redirects 매개변수를 False로 설정하세요.

예시: GET 요청에서 URL 매개변수 활용하기:

import requests

url = "https://api.example.com/resource?key1=value1&key2=value2"
response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    print("GET 요청 성공!")
    print("응답:")
    print(response.text)
else:
    print(f"GET 요청이 상태 코드 {response.status_code}로 실패했습니다.")

이 예시에서는 특정 키-값 매개변수와 함께 리소스를 검색하기 위해 데이터가 URL에 포함되어 있습니다.

Python 여정을 시작하면서 이러한 통찰력을 통합하면 GET 요청에서의 능력을 확실히 향상시킬 수 있습니다.

Python GET 요청 테스트를 위한 Apidog 사용하기

Apidog는 API 요청을 생성하고 저장하며, 이를 컬렉션으로 분류하고 팀과 협업할 수 있게 해주는 강력한 API 테스트 도구입니다. 다음은 GET 요청을 테스트하기 위해 Apidog를 사용하는 방법입니다:

버튼

Apidog를 열고 새로운 요청을 생성하세요.

2. 요청 방법을 GET으로 설정하세요.

3. 업데이트할 리소스의 URL을 입력하세요. 추가 헤더나 매개변수를 포함하고 싶다면 추가할 수 있으며, '전송' 버튼을 클릭하여 요청을 보냅니다.

4. 응답이 예상과 일치하는지 확인하세요.

GET 요청을 위한 모범 사례

GET 요청을 수행할 때는 오류를 효과적으로 관리하는 것이 중요합니다. 요청의 성공 여부를 확인하기 위해 항상 응답 상태 코드를 확인해야 합니다. 또한 요청 실행 중 발생할 수 있는 잠재적인 오류를 능숙하게 처리하는 것이 필수적입니다. 이러한 조치를 취하면 오류 처리의 강력하고 신뢰할 수 있는 방식이 보장되어 GET 요청 프로세스가 더욱 원활하고 탄력적으로 진행됩니다.

기억해야 할 몇 가지 모범 사례가 있습니다. 다음은 그 중 일부입니다:

HTTPS 사용: 항상 HTTP 대신 HTTPS를 사용하여 데이터를 암호화하고 안전하게 보호하세요.
URL 짧게 유지: URL은 최대한 짧게 유지하여 읽고 공유하기 쉽게 만드세요. 긴 쿼리 문자열이나 매개변수를 사용하는 것을 피하세요.
쿼리 매개변수 사용: 서버에 데이터를 전달할 때 쿼리 매개변수를 사용하세요. 이렇게 하면 데이터를 필터링하고 정렬하며 검색하기 쉬워집니다.
매개변수 수 제한: GET 요청에 사용하는 매개변수 수를 제한하세요. 너무 많은 매개변수는 요청을 이해하기 어렵게 만들 수 있습니다.
민감한 데이터 피하기: GET 요청에 민감한 데이터를 포함하지 마세요. 민감한 데이터는 대신 POST 요청을 사용하여 전송해야 합니다.
응답 캐시하기: 가능하다면 GET 요청의 응답을 캐시하여 성능을 향상시키세요.
페이지네이션 사용: 대량의 데이터를 요청할 경우 페이지네이션을 사용하여 작은 덩어리로 나누세요.

결론

이 블로그 포스트에서는 GET 요청의 세계로 작은 모험을 떠났습니다. Python에서 GET 요청을 만드는 방법을 배우고 Apidog를 사용하여 재미있게 테스트해 보았습니다. 또한 다양한 매개변수를 사용하여 GET 요청을 조정하고 사용자 정의하는 멋진 방법도 살펴보았습니다.

이제 이 훌륭한 새로운 지식을 갖게 되었으니, 프로젝트에서 GET 요청을 멋지게 수행할 준비가 되었을 것입니다. 그럼 가서 시도해 보세요, 그리고 GET 요청이 마법처럼 작용하게 하세요!

행복한 코딩하세요!🚀🚀

버튼