파이썬을 활용한 데이터 분석을 공부하면서 처음으로 API (Application Programming Interface)를 활용해 데이터에 접근하는 방법을 연습해봤다. 구체적으로는 Google Maps API를 활용해 서울에 위치한 약 30개의 경찰서의 주소를 추출하는 단순한 코드였다.
데이터 분석에서 데이터에 접근하기 위해 굉장히 다양한 API가 쓰인다고 한다. 이에 API의 기본 개념과 활용법에 대해서도 간단히 학습해보았다.
API란?
데이터 과학 분야에서 API란 Application Programming Interface의 줄임말이다. 이는 다른 소프트웨어 애플리케이션끼리 서로 소통하고 상호작용하는 규칙, 프로토콜, 도구들을 의미한다. API는 프로그램끼리 데이터나 기능을 요청하고 교환할 수 있는 표준화된 방법을 제공하여 내부 구현 세부사항을 알 필요 없이 작동할 수 있게 해준다.
데이터 과학에서 API는 다음과 같은 방식으로 활용된다:
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데이터 수집
데이터 과학자들은 종종 다양한 소스에서 데이터를 수집해야 한다. 웹 서비스, 데이터베이스, 소셜 미디어 플랫폼, 외부 데이터 공급자 등 다양한 소스에서 데이터를 프로그래밍적으로 요청하는 데 API가 사용된다. -
웹 서비스 접근
많은 애플리케이션은 웹 서비스를 통해 데이터와 기능을 제공한다. 데이터 과학자들은 API를 사용하여 이런 서비스에서 데이터를 가져올 수 있다. 실시간 시장 데이터, 날씨 정보, 소셜 미디어 글 등이 여기에 포함된다. -
데이터 통합
API를 통해 데이터 과학자들은 여러 소스에서 데이터를 하나의 일관된 데이터셋으로 통합할 수 있다. 내부 데이터베이스, 외부 API, 그리고 다른 소스로부터 데이터를 결합하여 종합적인 분석을 수행할 수 있다. -
자동화
API는 데이터 수집과 처리 작업을 자동화하는 데 사용된다. 예를 들어, 일정한 간격으로 업데이트된 데이터를 가져오도록 API 요청을 예약할 수 있다. 이는 시간에 따라 변화하는 추세를 추적하는 데 특히 유용하다. -
모델 배포
머신 러닝과 인공 지능에서 API는 훈련된 모델을 실제 환경에서 배포하는 데 사용된다. 데이터 과학자들은 머신 러닝 모델을 노출하는 API를 생성하여 다른 애플리케이션에서 데이터를 보내고 예측 결과를 받을 수 있도록 한다. -
분석과 시각화
API를 통해 가져온 데이터를 pandas, NumPy, matplotlib, seaborn과 같은 도구로 분석하고 시각화할 수 있다. 데이터 과학자들은 API를 통해 데이터를 가져와서 탐색적 데이터 분석(EDA)을 통해 통찰력을 얻을 수 있다. -
자연어 처리(NLP)
API는 감정 분석이나 언어 번역과 같은 자연어 처리 작업에 자주 활용된다. 데이터 과학자들은 자연어 처리 플랫폼에서 제공하는 API를 사용하여 텍스트 데이터를 처리하고 분석할 수 있다. -
지리 공간 분석
위치 정보 데이터나 매핑 서비스를 제공하는 API는 데이터 과학 프로젝트에서 공간 분석과 관련된 작업에 사용된다. 고객 위치 매핑이나 교통 패턴 분석과 같은 작업에 활용된다. -
협업
API는 데이터 과학자와 다른 팀원들 간의 협업을 용이하게 한다. 예를 들어, 데이터 과학자가 특정 데이터나 분석 결과를 생성하여 개발자나 기타 이해관계자들이 사용할 수 있도록 할 수 있다. -
데이터 유효성 검증과 보강
API를 사용하여 데이터를 검증하거나 오류를 수정하거나 외부 소스에서 추가 정보를 가져와 데이터를 보강할 수 있다.
API 활용 프로세스
다음은 일반적인 API 사용 절차다.
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API 선택하기
원하는 데이터나 기능을 제공하는 API를 선택한다. 날씨 서비스, 소셜 미디어 플랫폼, 금융 데이터 공급자 또는 기타 API를 제공하는 소스 중 하나일 수 있다. -
문서 읽기
해당 서비스에서 제공하는 API 문서를 주의 깊게 읽는다. 사용 가능한 엔드포인트(URL), 요청 메소드(GET, POST, PUT, DELETE), 인증 요구사항(API 키, 토큰), 요청 제한 및 응답 형식(JSON, XML)을 이해한다. -
인증
필요한 경우, 서비스에서 필요한 자격 증명(API 키, 토큰)을 획득한다. 이 단계에서 API를 사용하여 데이터에 접근하거나 작업을 수행할 수 있는 권한을 얻게 된다. -
API 요청 생성
- 적절한 엔드포인트, 요청 메소드 및 필요한 매개변수를 사용하여 API 요청을 생성한다. 예를 들어, 특정 위치와 날짜에 대한 날씨 데이터를 요청할 수 있다.
- 요청 헤더나 요청 매개변수의 일부로 인증 정보(API 키, 토큰)를 포함시킨다. 이는 문서에 명시된대로 이루어진다.
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요청 보내기
프로그래밍 언어나 도구(예: Python의 requests 라이브러리)를 사용하여 API 요청을 보낸다. API 서버는 요청을 처리하고 응답을 생성한다. -
응답 받기 및 처리하기
- 서버에서 응답을 전송하며, 일반적으로 JSON 또는 XML 형식으로 응답이 전송된다. 이 응답에는 요청한 데이터나 정보가 포함된다.
- 프로그램은 응답을 구문 분석하여 관련 데이터를 추출한다. 이 과정은 JSON이나 XML 구문 분석을 위한 내장 함수나 라이브러리를 사용할 수 있다.
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오류 처리
잠재적인 오류를 정확하게 처리한다. API는 요청이 잘못된 경우, 인증이 실패한 경우 또는 기타 문제가 발생한 경우 오류 응답을 반환할 수 있다. 당신의 코드는 이러한 상황을 처리하고 적절한 피드백이나 조치를 제공할 수 있어야 한다. -
데이터 처리 및 활용
API 응답에서 데이터를 추출한 후, 이를 처리, 분석 및 조작하여 필요에 맞게 사용할 수 있다. 이는 데이터를 적절한 형식(예: pandas DataFrame)으로 변환하고 데이터 변환 또는 계산을 수행하는 것을 포함할 수 있다. -
시각화 및 응용
처리된 데이터를 시각화, 추가 분석 또는 응용 프로그램 또는 프로젝트에 통합한다. 예를 들어, 검색한 데이터를 기반으로 차트, 그래프 또는 보고서를 생성할 수 있다. -
반복 및 확장
필요에 따라 더 복잡하거나 빈번한 API 요청을 수행해야 할 수도 있다. 큰 데이터셋의 경우 페이지네이션을 처리하거나 불필요한 API 호출을 줄이기 위해 캐싱 전략을 구현하거나 효율성을 높이기 위한 코드 최적화를 수행할 수 있다. -
모니터링 및 유지보수
정기적으로 API 사용량을 모니터링하고 API 문서의 변경 사항이나 업데이트에 대해 인식해야 한다. 서비스는 시간이 지남에 따라 발전할 수 있으므로, 정보를 파악하는 것이 중요하다.
각 API마다 독특한 특성, 요구사항 및 최선의 방법이 있을 수 있기 때문에 제공되는 문서들을 잘 읽어보고 활용할 필요가 있겠다.
