Python을 사용하여 API 데이터를 CSV 형식으로 저장

데이터 기반 애플리케이션 및 분석의 세계에서 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)는 다양한 소스에서 데이터를 검색하는 데 중요한 역할을 합니다. API 데이터로 작업할 때 액세스하고 조작하기 쉬운 형식으로 데이터를 저장해야 하는 경우가 많습니다. 그러한 형식 중 하나는 표 형식의 데이터를 효율적으로 구성하고 저장할 수 있는 CSV(쉼표로 구분된 값)입니다. 이 기사에서는 강력한 프로그래밍 언어인 Python을 사용하여 API 데이터를 CSV 형식으로 저장하는 프로세스를 살펴봅니다. 이 가이드에 설명된 단계를 수행하여 API에서 데이터를 검색하고, 관련 정보를 추출하고, 추가 분석 및 처리를 위해 CSV 파일에 저장하는 방법을 알아봅니다. Python을 사용한 API 데이터 처리의 세계에 대해 알아보고 CSV 형식의 잠재력을 활용해 보겠습니다.

JSON 형식의 일부 데이터를 제공하는 API 엔드포인트가 있다고 잠시 가정해 보겠습니다. 우리의 목표는 이 데이터를 가져와 쉽게 조작하고 분석할 수 있도록 CSV 파일로 저장하는 것입니다.

필수 라이브러리 가져오기

첫 번째 단계에서는 API 요청 처리 및 CSV 작업 수행을 용이하게 하는 데 필요한 라이브러리를 가져오는 작업이 포함됩니다. 이러한 라이브러리는 API 데이터 및 CSV 파일 작업을 단순화하는 사전 정의된 함수와 클래스를 제공하므로 매우 중요합니다.

이 특별한 경우에는 요청과 csv라는 두 가지 중요한 라이브러리를 가져옵니다. 요청 라이브러리는 HTTP 요청을 수행하는 데 사용되므로 API에서 데이터를 검색할 수 있습니다. 반면에 csv 라이브러리는 CSV 파일 작업을 위한 도구를 제공하여 표 형식 데이터를 읽고, 쓰고, 조작할 수 있게 해줍니다.

라이브러리를 가져오는 코드는 다음과 같습니다.

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코드에 이러한 import 문을 포함함으로써 프로그램 전체에서 요청 및 csv 라이브러리가 제공하는 필수 기능과 클래스에 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 API 데이터를 효율적으로 처리하고 CSV 작업을 수행할 수 있습니다.

API 요청하기

필요한 라이브러리를 가져온 후 다음 단계는 데이터를 가져오기 위해 API 요청을 하는 것입니다. 이 예에서는 API 엔드포인트를 통해 사용자 목록을 가져오려고 한다고 가정해 보겠습니다. 요청 라이브러리를 사용하여 HTTP GET 요청을 보내고 JSON 데이터를 가져옵니다.

샘플 코드는 다음과 같습니다.

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이 코드를 실행하면 데이터 변수에 API 엔드포인트에서 검색된 JSON 데이터가 포함됩니다. 그런 다음 이 문서의 후속 단계에 설명된 대로 이 데이터를 추가로 처리, 추출, 변환한 다음 CSV 파일에 저장할 수 있습니다.

데이터 추출 및 준비

API에서 JSON 데이터를 검색한 후 관련 정보를 추출하고 CSV 저장을 위해 형식을 지정합니다. API 응답에 이름, 이메일, 나이 등의 속성이 있는 사용자 개체가 포함되어 있다고 가정하면 우리의 목표는 각 사용자를 나타내는 사전 목록을 만드는 것입니다. 이를 통해 효율적인 데이터 구성이 가능하고 후속 작업이 단순화됩니다. API 응답을 반복하고, 필요한 속성을 추출하고, 사용자 사전을 구축함으로써 데이터가 CSV 저장 및 추가 분석을 위해 적절하게 구조화되었는지 확인합니다.

다음은 이 단계를 설명하는 샘플 코드 조각입니다.

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앞서 언급한 코드 조각에서는 먼저 추출된 데이터를 보관할 사용자라는 빈 목록을 생성합니다. 그런 다음 API 응답이 포함된 데이터 변수의 각 사용자 개체를 반복합니다. 우리는 이름, 이메일 주소, 나이 등 각 사용자에 대한 중요한 정보를 수집합니다.

데이터를 CSV 파일로 저장

다음 단계는 데이터를 올바른 방법으로 추출하고 형식을 지정하여 CSV 파일로 저장하는 것입니다. 이 단계에서는 csv 모듈을 사용하여 CSV 기록기를 만들고 데이터를 한 줄씩 파일에 씁니다.

샘플 코드는 다음과 같습니다.

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위 코드 조각에서는 "users.csv"와 같이 CSV 파일의 파일 이름을 지정했습니다. 그런 다음 open() 함수를 사용하여 쓰기 모드로 파일을 엽니다.

이 코드를 실행하면 데이터가 제공된 열 헤더와 함께 CSV 파일 users.csv에 저장됩니다. 출력을 검사하려면 텍스트 편집기나 스프레드시트 프로그램에서 파일을 엽니다. CSV 파일의 구조는 다음과 같습니다:

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각 행은 사용자를 나타내고 각 열은 이전 단계에서 추출한 속성에 해당합니다.

데이터를 CSV 파일에 저장하여 추가 분석 및 처리를 위해 휴대 가능하고 읽기 쉬운 형식을 만듭니다.

CSV 출력 검증

데이터가 CSV 파일에 성공적으로 저장되었는지 확인하기 위해 내용을 읽고 인쇄할 수 있습니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.

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위 코드를 실행하면 CSV 파일의 각 줄이 인쇄되어 데이터가 올바르게 저장되었는지 확인할 수 있습니다.

결론

요약하자면 Python을 사용하여 API 데이터를 CSV 형식으로 저장하면 표 형식 데이터를 저장하고 분석하기 위한 실용적이고 효율적인 솔루션을 제공합니다. 요청 및 csv와 같은 라이브러리를 사용하면 API에서 데이터를 쉽게 가져오고 필요한 정보를 추출하여 CSV 파일로 깔끔하게 정리할 수 있습니다. CSV 형식은 다양한 데이터 분석 도구와 통합되어 데이터 프레이밍을 단순화합니다. Python의 창의성과 CSV의 단순성과 호환성 덕분에 Python은 API 데이터를 효율적으로 처리하고 저장하기 위한 확실한 선택이 됩니다. 사용자 데이터, 재무 기록, API의 기타 표 형식 데이터 등 Python과 CSV는 안정적인 솔루션을 제공합니다.

위 내용은 Python을 사용하여 API 데이터를 CSV 형식으로 저장의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!