소개
갑자기 업무가 너무 바빠져서 3주차 스터디 참석이 어려웠습니다. 😭 실습을 진행하며 독학하고 있습니다만 부족합니다ㅜ 우선 스터디 사례발표를 보면서 하나씩 따라 하고, 제 연구(지역불평등 데이터 자동화)에 맞게 발전시켜 볼 계획입니다.
이번에는 Codex를 이용하여 공공데이터 Open API를 직접 호출하는 환경을 복습하는 것을 목표로 했습니다.
아직 API를 발급받아도 어떤 URL을 호출해야 하는지, 엔드포인트는 무엇인지, 인증키를 어디에 저장해야 하는지부터 막히는 경우가 많았습니다.
그래서 이번에는 단순히 코드를 작성하는 것이 아니라,
uv 기반 Python 개발환경 구성
.env를 이용한 API 키 관리공공데이터포털 API 문서 자동 확인
엔드포인트 분석
실제 API 호출 및 오류 확인
까지 Codex에게 단계별로 수행하도록 지시하는 실습을 진행했습니다.
진행 방법
사용 도구
OpenAI Codex Desktop
Python + uv
DuckDB
PublicData Open API
VS Code
사용한 프롬프트
국토교통부 아파트 매매 실거래가 Open API를 이용해
지역불평등 분석용 데이터를 구축해줘.
환경
- uv 사용
- 필요한 라이브러리는 uv로 설치
- DuckDB 사용
- .env의 PUBLIC_DATA_PORTAL_SERVICE_KEY 사용
- 키는 절대 출력하지 말 것
작업
1. 공식 API 문서를 먼저 확인
2. 엔드포인트와 필수 파라미터 분석
3. 전주시 완산구 2025년 1월 자료를 시험 호출
4. 오류가 발생하면 원인을 설명하고 수정
5. 성공 시 DuckDB에 저장
6. 저장 결과와 데이터 품질을 검증Codex가 수행한 작업
이번 실습에서 인상적이었던 점은 제가 직접 API 문서를 읽지 않아도 Codex가 먼저 공식 문서를 검색하고 분석했다는 점입니다.
Codex는
공식 API 문서 확인
엔드포인트 분석
필수 파라미터 확인
법정동 코드 확인
.env존재 여부 확인uv 프로젝트 확인
API 호출 테스트
를 순서대로 진행했습니다.
또한 호출 과정에서 발생한 오류도 단순히 실패했다고 끝내지 않고,
uv 캐시 문제
프로젝트 위치 확인
네트워크 접근 제한
API 호출 조건
등을 하나씩 점검하면서 원인을 찾아가는 과정을 보여주었습니다.
(실습 캡처 화면 첨부)
결과와 배운 점
아직 최종 API 호출까지는 성공하지 못했지만 많은 것을 배웠습니다.
배운 점
Codex는 단순히 코드를 작성하는 수준이 아니라 공식 API 문서를 먼저 읽고 작업 순서를 스스로 계획한다.
API 키는
.env파일로 관리하는 것이 가장 안전하다.API 호출이 실패해도 오류 원인을 단계적으로 추적하며 수정할 수 있다.
개발자가 모든 코드를 작성하기보다 AI에게 작업을 분담하는 방식이 훨씬 효율적이라는 것을 체감했다.
시행착오
가장 어려웠던 부분은 API 자체보다
API 엔드포인트 구조
인증 방식
.env설정프로젝트 위치
였습니다.
또한 공공데이터 API마다 URL 구조가 달라서 어떤 서비스를 호출해야 하는지 찾는 데 시간이 많이 걸렸습니다.
도움이 필요한 부분
아직 해결하지 못한 부분은
다양한 공공데이터 API의 엔드포인트를 빠르게 찾는 방법
API 문서를 Codex가 자동으로 분석하도록 프롬프트를 작성하는 방법
복잡한 공공데이터 API도 한 번에 연결하는 노하우
입니다.
앞으로의 계획
현재는 지역불평등 연구를 위해
공공데이터 API
KB부동산
KOSIS
통계청 API
등을 하나의 DuckDB로 연결하는 자동화 환경을 구축하는 것을 목표로 하고 있습니다.
향후에는 지역별 인구, 주택, 복지, 경제 데이터를 자동으로 수집하는 파이프라인까지 확장해 보고자 합니다.
도움 받은 글 (옵션)
지피터스 스터디장님의 AI 핸드아웃
스터디 사례발표 자료
공공데이터포털 Open API 문서
OpenAI Codex 활용 사례
