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[PYTHON] requests로 배우는 실전 API 호출 완벽 가이드 웹 개발과 데이터 활용의 중심에는 API가 있습니다. Python은 간결한 문법과 풍부한 표준 라이브러리 덕분에 API 호출에 매우 적합한 언어입니다. 그중에서도 requests는 RESTful API 통신을 가장 쉽게 구현할 수 있는 대표적인 라이브러리입니다. 이 글에서는 Python requests를 사용한 API 요청/응답 구조, 실전 활용 팁, 그리고 예외 처리까지, API 호출의 모든 것을 다룹니다.API와 requests의 기본 이해API란 무엇인가?API(Application Programming Interface)는 소프트웨어 간 데이터와 기능을 주고받기 위한 인터페이스입니다. REST API는 URL 기반으로 데이터를 주고받으며, HTTP 프로토콜(GET, POST, PUT, DELETE.. 2025. 7. 23.
[PYTHON] Python으로 배우는 실전 웹 스크래핑 완벽 가이드 웹 스크래핑(Web Scraping)은 웹사이트에서 원하는 데이터를 자동으로 추출해내는 기술입니다. Python은 간결한 문법과 강력한 라이브러리 지원 덕분에 웹 스크래핑에 가장 적합한 언어 중 하나로 꼽힙니다. 단순히 HTML을 긁어오는 수준을 넘어, 웹 구조 분석, 비정형 데이터 가공, 데이터 저장 및 활용까지 실무적인 관점에서 깊이 있는 내용을 소개합니다.웹 스크래핑이란?웹 스크래핑은 특정 웹페이지의 HTML 구조를 분석하여 원하는 정보를 자동으로 추출하는 기법입니다. 크롤링(Crawling)이 전체 웹을 탐색하는 것이라면, 스크래핑은 원하는 부분만 정밀하게 긁어오는 작업이라고 볼 수 있습니다.웹 스크래핑의 활용 사례뉴스, 블로그에서 기사 제목 및 요약 수집쇼핑몰에서 가격 비교 데이터 확보채용 사이.. 2025. 7. 23.
[PYTHON] Python으로 배우는 실전 머신러닝 입문 머신러닝(Machine Learning)은 데이터에서 스스로 패턴을 학습하고 예측하거나 결정을 내리는 알고리즘을 만드는 기술입니다. Python은 그 간결한 문법과 풍부한 라이브러리 생태계 덕분에 머신러닝 분야에서 가장 많이 사용되는 언어로 자리 잡았습니다. 이 글에서는 Python 기반 머신러닝의 실용적인 예제부터 실제 모델 구축 방법까지, 깊이 있고 독창적인 내용을 제공하여 초보자도 쉽게 실무로 연결할 수 있도록 구성했습니다.Python이 머신러닝에 적합한 이유다양한 라이브러리: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost 등 머신러닝에 최적화된 라이브러리 제공커뮤니티: 전 세계적으로 활발한 커뮤니티와 오픈소스 생태계가독성: 수학적 개념을 직관적으로 코드로 구현 가능생.. 2025. 7. 23.
[PYTHON] Flask로 배우는 실전 웹 개발의 모든 것 웹 개발은 수많은 기술이 혼합된 복잡한 영역이지만, 그 출발점은 반드시 간단할 필요가 있습니다. Python Flask는 그 간단한 출발점이 되어줄 수 있는, 가볍고도 강력한 웹 프레임워크입니다. 본 글에서는 Flask의 구조와 특징, 그리고 실전 웹 애플리케이션 개발에 Flask가 어떤 차별화된 장점을 제공하는지 구체적인 사례와 함께 설명합니다.Flask란 무엇인가?Flask는 Python 기반의 마이크로 웹 프레임워크입니다. '마이크로'라고 불리는 이유는 필수적인 기능만 포함하고, 나머지는 개발자가 자유롭게 선택해 구성할 수 있도록 설계되었기 때문입니다. 하지만 단순함 속에 유연성과 확장성을 갖추고 있어, 작게는 개인 프로젝트부터 크게는 기업용 API까지 폭넓게 사용됩니다.Flask의 주요 특징가볍고.. 2025. 7. 23.
[PYTHON] Pygwalker : Pandas + Streamlit의 시각적 혁신 도구 1. Pygwalker란 무엇인가?Pygwalker는 Python 환경에서 pandas 데이터프레임을 Google Sheets처럼 시각화하고 조작할 수 있도록 도와주는 오픈소스 도구입니다. Streamlit, Jupyter Notebook에서 GUI 기반의 데이터 탐색을 가능하게 하며, 복잡한 코드를 작성하지 않아도 빠르게 인사이트를 확보할 수 있습니다.2. 왜 Pygwalker를 사용해야 할까?비개발자도 쉽게 데이터 탐색 가능코드 없이 대시보드 형태로 시각화Streamlit, Jupyter와 자연스럽게 연동다양한 차트, 필터, 조건 탐색 지원pandas, DuckDB, Polars 등 주요 데이터프레임 지원3. 설치 방법pip install pygwalkerstreamlit과 함께 사용할 경우:pip .. 2025. 7. 23.
[PYTHON] Altair로 구현하는 선언적 데이터 시각화의 진수 1. Altair란 무엇인가?Altair는 Python에서 사용하는 선언적(Declarative) 방식의 데이터 시각화 라이브러리로, Vega-Lite 사양을 기반으로 작동합니다. 복잡한 시각화를 몇 줄의 코드로 구성할 수 있어, 데이터 분석가와 과학자들에게 매우 유용합니다.2. Altair의 특징선언적 문법 기반으로 직관적인 코드 구성Pandas 데이터프레임과의 완벽한 통합JSON 기반의 시각화 구조 생성웹 브라우저에서 동작하는 인터랙티브 그래프복잡한 시각화를 간결하게 표현3. Altair 설치 방법pip install altair vega_datasetsvega_datasets는 예제 데이터를 포함하는 패키지입니다.4. 주요 시각화 도구와 Altair 비교기능AltairMatplotlibPlotly코.. 2025. 7. 23.
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