Arrow는 Python에서 날짜와 시간을 처리하기 위한 강력한 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 시간대 변환, 시간 간격 계산, 날짜 형식 변환 등을 지원하여 시각 데이터를 쉽게 다룰 수 있게 해줍니다.

이번 포스트에서는 Arrow를 사용하여 특정 시각의 데이터를 필터링하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

데이터 샘플링

먼저 데이터 샘플을 생성해보겠습니다. 아래의 코드를 실행하여 Arrow 라이브러리를 설치한 후, 데이터를 생성합니다.

pip install arrow

import arrow

data = [
    {"timestamp": "2022-03-01T09:30:00Z", "value": 10},
    {"timestamp": "2022-03-01T09:45:00Z", "value": 15},
    {"timestamp": "2022-03-01T10:00:00Z", "value": 20},
    {"timestamp": "2022-03-01T10:15:00Z", "value": 25},
    {"timestamp": "2022-03-01T10:30:00Z", "value": 30},
]

위 코드에서 data는 timestamp와 value를 가지는 딕셔너리의 리스트입니다.

특정 시각의 데이터 필터링

특정 시각의 데이터를 필터링하기 위해서는 Arrow의 Arrow.utcnow() 함수를 사용하여 현재 시각을 생성한 후, 이를 기준으로 데이터를 필터링합니다. 아래 코드는 활용 예시입니다.

current_time = arrow.utcnow()

for item in data:
    timestamp = arrow.get(item["timestamp"])
    if timestamp == current_time:
        print(item)

위 코드에서는 current_time 변수에 현재 시각을 저장하고, 데이터의 각 항목을 순회하면서 item["timestamp"]의 값을 Arrow 객체로 변환한 후, 현재 시각과 일치하는지 검사합니다. 일치하는 경우에는 해당 항목을 출력합니다.

결론

Arrow 라이브러리를 사용하면 Python에서 시각 데이터를 간편하게 다룰 수 있습니다. 특정 시각의 데이터를 필터링하는 경우에도 Arrow 객체를 활용하여 쉽게 구현할 수 있습니다.