Requests는 Python에서 매우 널리 사용되는 HTTP 클라이언트 라이브러리입니다. 이 라이브러리를 사용하여 웹 서비스에 요청을 보내고 응답을 받을 수 있습니다. 응답을 받은 후에는 그 구조를 분석하여 원하는 데이터를 추출하는 것이 중요합니다. 이번 블로그 포스트에서는 Requests로 웹 서비스 응답을 받은 후, 그 구조를 분석하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 응답 구조 확인

먼저, Requests로 요청을 보내고 응답을 받습니다. 응답은 Response 객체로 반환됩니다. 응답 객체를 통해 응답의 상태 코드, 헤더 및 본문에 접근할 수 있습니다. 아래의 예제 코드를 살펴봅시다.

import requests

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

print(response.status_code)  # 응답 상태 코드 출력
print(response.headers)  # 응답 헤더 출력
print(response.text)  # 응답 본문 출력

위의 코드에서 response 객체는 요청에 대한 응답을 나타냅니다. status_code 속성을 사용하여 응답의 상태 코드를 확인할 수 있으며, headers 속성으로 응답의 헤더 정보에 접근할 수 있습니다. 또한, text 속성은 응답의 본문을 가져옵니다.

2. JSON 응답 처리

대부분의 웹 서비스는 JSON 형식으로 데이터를 반환합니다. 따라서 Requests를 사용하여 JSON 응답을 받은 후, 해당 데이터를 적절하게 처리해야 합니다. 아래의 예제 코드를 통해 JSON 응답을 처리하는 방법을 확인해봅시다.

import requests
import json

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

data = response.json()  # JSON 응답을 파이썬 객체로 변환

# 원하는 데이터 추출
name = data['name']
age = data['age']

print(f"이름: {name}")
print(f"나이: {age}")

위의 코드에서 response.json() 메서드는 JSON 형식의 응답을 파이썬의 딕셔너리나 리스트로 변환합니다. 이후에는 필요한 데이터를 해당 객체에서 추출하여 사용할 수 있습니다.

3. HTML 응답 처리

웹 스크래핑을 위해 Requests를 사용할 때, HTML 응답을 분석하고 원하는 정보를 추출해야 할 때가 있습니다. 이때는 BeautifulSoup 라이브러리와 함께 사용하면 편리합니다. 아래의 예제 코드는 BeautifulSoup을 사용하여 HTML 응답을 분석하는 방법을 보여줍니다.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

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

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')  # HTML 응답을 파싱

# 원하는 정보 추출
title = soup.title.text
paragraphs = soup.find_all('p')

print(f"제목: {title}")
for p in paragraphs:
    print(p.text)

위의 코드에서 BeautifulSoup 클래스는 response.text로 전달된 HTML 응답을 파싱하여 파이썬 객체로 변환합니다. 이후에는 이 객체에서 필요한 정보를 추출하여 사용할 수 있습니다. 예를 들어, title 속성으로 HTML의 <title> 태그 내용을 가져 올 수 있으며, find_all() 메서드로 원하는 태그를 찾을 수 있습니다.

결론

Requests는 웹 서비스와의 상호 작용을 위한 강력한 도구입니다. 요청을 보낸 후에는 응답 구조를 분석하여 원하는 데이터를 추출하는 것이 중요합니다. 이번 블로그 포스트에서는 응답 구조를 확인하고, JSON 및 HTML 응답을 분석하는 방법에 대해 알아보았습니다. Requests와 함께 다양한 웹 서비스에 쉽게 접근하여 원하는 데이터를 활용해보세요!