제가 직접 경험해본 결과로는 n8n과 파이썬을 활용하여 데이터 파이프라인을 구축하는 것이 매우 эффектив и 라는 점을 강조하고 싶습니다. 아래를 읽어보시면 n8n과 파이썬을 사용하여 데이터 수집 및 처리를 자동화하는 방법에 대해 상세히 알려드립니다. 데이터 엔지니어링 분야에서 실시간으로 데이터를 수집하고 자동화하여 분석하는 것은 매우 중요한 이슈입니다.
- n8n과 파이썬의 소개
- 파이썬의 장점
- 데이터 수집 준비하기
- 1. 데이터 소스 결정하기
- 2. n8n을 통한 데이터 수집 실행 계획
- 실제 데이터 수집 워크플로우 구성하기
- 1. 워크플로우 트리거 추가
- 2. API 요청하기
- 3. Python을 통한 데이터 처리
- 데이터 품질 보장을 위한 정제 과정
- 1. 데이터 변환을 위한 매핑
- 2. 변경된 데이터 구조 확인
- 데이터베이스로의 저장
- 1. DB 연결 및 데이터 삽입
- 2. 성공적인 데이터 저장 확인
- 자주 묻는 질문 (FAQ)
- n8n의 주요 기능은 무엇인가요?
- 파이썬 지원이 있는 노드는 무엇인가요?
- 공공 API 사용 시 주의할 점은?
- 수집한 데이터는 어떻게 활용할 수 있을까요?
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n8n과 파이썬의 소개
n8n은 노드와 자동화를 합친 용어로, 수동으로 수행하는 작업들 대신 자동화된 워크플로를 구현할 수 있는 툴입니다. 제가 직접 체크해본 바로는 n8n은 다양한 노드를 지원하여 각종 데이터 워크플로우를 효율적으로 구성할 수 있는 기능이 있습니다.
n8n의 주요 특징
- 사용자 친화적인 인터페이스: n8n은 사용자 친화적인 노드 기반 에디터를 제공합니다.
- 사전 구성된 템플릿: 약 400개의 사전 구축 노드를 통해 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.
- AI 통합: 다양한 AI 기능을 활용하여 워크플로우를 최적화할 수 있는 점도 큰 장점입니다.
파이썬의 장점
파이썬은 데이터 처리에 특화된 다양한 라이브러리를 지원합니다. 제가 직접 활용해본 경험으로는 간단한 코드로 데이터 전처리를 수행할 수 있어 매우 효율적이었습니다.
데이터 수집 준비하기
이번 글에서는 실시간 대기정보 수집을 위한 API를 사용하여 n8n에서 데이터를 자동으로 수집하는 방법을 설명합니다. 제가 직접 검색을 통해 체크해본 바로는 공공 데이터 포털에서 제공하는 API를 통해 실시간 데이터 수집이 가능합니다.
1. 데이터 소스 결정하기
실제 데이터 수집을 위해서 어떤 데이터를 활용할 것인지 정하는 것이 선행되어야 합니다.
백그라운드에서 작용하는 미세먼지 데이터는 시기별로 많은 사람들에게 영향을 미치기 때문에 수집할 가치가 있다고 판단했습니다.
2. n8n을 통한 데이터 수집 실행 계획
n8n을 이용해 주기적으로 API를 통해 데이터를 요청하기 위한 계획을 세워야 합니다. 트리거 룰을 설정하여 데이터를 수집할 수 있습니다.
실제 데이터 수집 워크플로우 구성하기
이제 n8n을 통해 데이터 수집 프로세스를 구성해보겠습니다.
1. 워크플로우 트리거 추가
n8n에서 트리거 노드를 통해 워크플로우의 시작을 설정합니다. 트리거를 매일 자정으로 설정하여, 데이터 수집이 효율적으로 이루어지도록 합니다.
2. API 요청하기
n8n에서는 HTTP 요청 노드를 추가하여 공공 데이터 포털에서 제공하는 API를 호출합니다. API에서 필요한 요청값을 설정하는 작업은 매우 중요한 단계입니다.
- 아래와 같은 형식으로 요청해야 합니다:
json
{
"serviceKey": "YOUR_API_KEY",
"returnType": "json",
"numOfRows": 100,
"pageNo": 1,
"itemCode": "PM2.5"
}
3. Python을 통한 데이터 처리
n8n에서는 코드 노드를 사용해 파이썬으로 정복해야 하는 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 아래와 같은 코드를 작성하여 데이터 필드 변환 작업을 수행합니다.
“`python
API_KEY = ‘YOUR_API_KEY’
result = []
item_code_list = [“SO2”, “CO”, “O3”, “NO2”, “PM10”, “PM25”]
for item_code in item_code_list:
result.append({
‘serviceKey’: API_KEY,
‘returnType’: ‘json’,
‘numOfRows’: 100,
‘pageNo’: 1,
‘itemCode’: item_code,
‘dataGubun’: ‘HOUR’
})
return result
“`
데이터 품질 보장을 위한 정제 과정
모은 데이터는 지역명을 영어로 제공하므로, 이를 한국어로 변환해주는 과정을 반드시 거쳐야 합니다.
1. 데이터 변환을 위한 매핑
한글과 영어 매핑을 위해 딕셔너리를 사용하여 지역 이름을 변환합니다. 운영 중 데이터 일관성을 유지하기 위해 중요한 단계입니다.
2. 변경된 데이터 구조 확인
최종적으로 변환된 데이터의 결과를 확인하여 DB에 적절히 저장할 수 있도록 준비합니다.
python
data_list = []
for data in _input.all():
for location in dict(data.json.response.body.items()).get('items'):
converted_dict = {kr_k: location.get(en_k, kr_k) for en_k, kr_k in district_map.items()}
data_list.append(to_json)
return data_list
데이터베이스로의 저장
마지막 단계로 변환된 데이터를 데이터베이스에 저장합니다.
1. DB 연결 및 데이터 삽입
MySQL 노드를 이용하여 데이터베이스에 직접 연결하고, 변환된 데이터를 삽입하는 쿼리를 구성합니다.
2. 성공적인 데이터 저장 확인
이제 데이터베이스에 저장된 데이터를 청중하여 최종 데이터 정제를 확인하고, 지금까지의 프로세스가 성공적으로 완료되었는지 확인합니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
n8n의 주요 기능은 무엇인가요?
n8n은 워크플로우 자동화를 위해 다양한 노드를 제공하여 업무 프로세스를 시각적으로 설계할 수 있습니다.
파이썬 지원이 있는 노드는 무엇인가요?
n8n에서는 Code 노드를 사용하여 파이썬 코드로 다양한 데이터 작업을 수행할 수 있습니다.
공공 API 사용 시 주의할 점은?
API 키 발급 및 응답 구조 확인이 필요하며, 요청의 주기를 신중하게 설정해야 합니다.
수집한 데이터는 어떻게 활용할 수 있을까요?
수집한 데이터는 대시보드 시각화, 예측 분석, 외부 시스템에 통합 등의 다양한 방식으로 활용 가능합니다.
이번 글을 통해 저는 n8n과 파이썬을 활용하여 효율적으로 데이터 파이프라인을 구축하는 방법을 설명했습니다. 많은 분들이 이 방법을 통해 데이터 처리를 자동화하는 데 큰 도움을 받으실 수 있을 것이라 생각합니다. 파이썬을 학습하여 더 효율적인 데이터 처리를 구현하는 것도 좋은 방법이겠죠!
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