Python에서 API 요청을 보낼 때 가장 많이 사용하는 라이브러리 중 하나가 requests입니다. 이 라이브러리를 사용할 때 요청 후 응답을 얼마나 기다리는지에 대한 로직을 이해하고, 타임아웃 설정을 적절히 사용하는 것이 중요합니다.이번 글에서는 requests 라이브러리의 응답 대기 방식과 타임아웃 기본값, 그리고 안정적인 요청 처리를 위한 팁을 정리해보겠습니다.요청을 보낸 후 어떻게 동작할까?requests 라이브러리는 기본적으로 동기(synchronous) 방식으로 작동합니다. 즉, 요청을 보내면 응답이 올 때까지 프로그램 실행을 멈추고 기다립니다.예를 들어 다음과 같은 코드는:import requestsresponse = requests.get("https://example.com")prin..

Python에서 문자열이 2줄 이상인지 확인하려면 문자열 안에 줄바꿈 문자 \n이 한 개 이상 포함되어 있는지 확인하면 됩니다. 아래는 그 방법입니다.방법 1: str.count('\n') 사용def is_multiline(s): return s.count('\n') >= 1\n이 한 번 이상 있으면 최소 두 줄 이상이라는 뜻입니다.방법 2: str.splitlines()로 줄 수 확인def is_multiline(s): return len(s.splitlines()) >= 2줄 수를 계산해서 2줄 이상이면 True를 반환합니다.사용 예시s1 = "한 줄입니다"s2 = "첫 번째 줄\n두 번째 줄"print(is_multiline(s1)) # Falseprint(is_multiline(s2)..

Python의 딕셔너리는 키-값 쌍으로 데이터를 관리하는 데 매우 효율적인 자료구조입니다. 그런데 딕셔너리의 키가 일정한 규칙을 따를 때, 정규표현식을 활용하면 특정 조건에 맞는 키만 간편하게 추출할 수 있습니다.이 글에서는 "PREFIX_원하는값_숫자_SUFFIX"와 같은 형태의 키를 기준으로 특정 값만 필터링하거나 추출하는 방법을 소개합니다.1. 문제 예시아래와 같이 키가 특정 형식을 따르는 딕셔너리가 있다고 가정하겠습니다.my_dict = { "KEY_ABC_01_TYPE": "value1", "KEY_DEF_02_TYPE": "value2", "KEY_GHI_03_TYPE": "value3", "OTHER_DATA": "value4"}여기서 "KEY_DEF_02_TYPE"처럼..

데이터 분석이나 시스템 연동 작업을 하다 보면 JSON 데이터를 CSV 형식으로 변환해야 할 때가 많습니다. Python에서는 이를 간단한 코드로 처리할 수 있습니다. 이번 글에서는 JSON 파일을 CSV로 변환하는 코드를 소개하고, 주요 개념과 사용 방법까지 정리해 보았습니다.JSON 데이터를 CSV로 변환하는 이유CSV는 엑셀 등 다양한 도구에서 쉽게 다룰 수 있는 형식입니다.반면 JSON은 계층 구조로 되어 있어 사람이 직접 보기엔 불편할 수 있습니다.Python을 이용하면 간단히 JSON 파일을 읽고, CSV 파일로 저장할 수 있습니다.Python 코드 예시아래 코드는 JSON 파일을 읽어서, 그 내용을 CSV 형식으로 저장해주는 간단한 스크립트입니다.import jsonimport csv# JS..

대량의 데이터를 처리할 때, 전체를 한 번에 다루기보다는 일정 단위로 나누어 처리하는 방식이 안정성과 효율성 측면에서 매우 중요합니다. 특히 데이터베이스 저장, 외부 API 호출, 파일 저장 등에서 과부하를 방지하기 위해 자주 사용됩니다. 이번 글에서는 Python에서 배열을 1000개 단위로 잘라 반복 처리하는 실용적인 코드를 소개합니다.문제 상황예를 들어, 수만 건의 데이터를 다룰 때 이를 한 번에 처리하려 하면 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.데이터 크기가 너무 커서 메모리 부담이 큼API 요청 횟수 또는 처리 용량에 제한이 있음에러 발생 시 어느 구간에서 문제가 생겼는지 파악하기 어려움이런 상황에서 데이터를 1000개 단위로 나누어 처리하면 안정성, 추적 가능성, 오류 회피에 큰 도움이 됩..