Toy Project/Python | 데이터 수집

[ToyProject 02] 파이썬 / movie API와 Requests 모듈을 활용한 데이터 수집

파프리카_ 2021. 1. 29. 19:32
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📘 오늘의 프로젝트 주제

파이썬 API를 활용한 웹 데이터수집 II

 

💻 프로젝트 실행환경

개발 언어 : Python 3.8

필수 라이브러리 : requests

사용 데이터

  1. TMDB API (https://developers.themoviedb.org/3)
  2. 영화정보 API 서비스
  3. 영화 검색 API 서비스

👊 프로젝트 목표

  1. Requests 모듈과 API를 활용하여 웹에 접근해,
  2. 요청 과 응답을 통해 JSON 형태로 데이터를 받아온 후,
  3. python을 통해 필요한 데이터를 수집하고, 가공하는 것이다!

 

📗 공부한 내용

[ WEB ]

1-1. 서버와 클라이언트

서버와 클라이언트는 HTTP 규약에 따라 요청과 응답을 하며 통신한다.

클라이언트에서 request(요청)을 보내면 서버를 통해 response(응답)을 받는다!

 

잠깐 ! HTTP????? 🙋‍♂️

HTTP는 Hyper Text Transfer Protocol의 약자로,

인터넷에서 데이터를 주고받을 수 있는 프로토콜이다.

프로토콜은 규칙이라고 생각하면 된다.

이렇게 규칙을 정해두었기 때문에, 모든 프로그램이 이 규칙에 맞춰 개발해서 서로 정보를 교환할 수 있는 것이다!

 

1-2. API

컴퓨터와 컴퓨터 간에 서로 통신하기 위한 약속, 규약이다.

1-3. url을 파헤쳐보자

예시 url

https://api.thmoviedb.org
/3/movie/top_rated?
api_key=132kafjdskf3__..&
region=KR&
language=ko

위 url은 무슨말인지?

  • https : http중 s, security가 적용된 프로토콜이다.

  • api.thmoviedb.org : 접근하려는 웹의 도메인 주소이다

  • /3/movie/top_rated : 웹에서 접근하려는 페이지의 상세 주소이다

  • ? : 이 이후로 클라이언트가 서버에게 requeset(요청)한 데이터가 나타난다.

    • ?을 기준으로
      • 앞 : 요청을 어디로 보낼지
      • 뒤 : 요청을 무엇을 담아서 보낼 지 (정보)
  • api_key=132kafjdskf3__..&
region=KR&
language=ko
    • 마치 딕셔너리처럼 key=value로 요청을 보낸다.
    • &로 엮어서 데이터를 여러 개 보낼 수 있다.
    • 쿼리(query)라고 불리기도 한다.

1-4. Requests 모듈

Python에서 웹에 요청 requeset를 보내줄 수 있는 모듈이다.

​ 📖 Ruquests 사용법

Requests 모듈 사용 순서

  1. 모듈 인스톨 방법

    $pip install requests

  1. import

    import requests

  1. url을 통해 서버에 request(요청)하고 response(응답) 반환받기

    response = requests.get('url')
    • 여기서 url은 위 예시에서처럼 단순 도메인이 아닌 필요한 정보 요청까지 보낼 수 있다.
    • response 변수에는 잘 접근이 됐을경우 200 class의 인스턴스가 할당이 되고,
      이를 통해, 웹에 요청된 데이터에 대한 응답 데이터를 반환받아 활용할 수 있다.

  1. response(응답) 받은 데이터를 텍스트로 확인하기

    response.text

    위 코드를 통해, 데이터를 확인할 수 있으며

    type(response.text)

    를 통해 응답받은 데이터의 타입을 확인할 수 있다.

  1. json 타입으로 들어온 데이터를 dictionary 타입으로 변환해서 받아올 수 있다.

    response_dict = response.json()

1-5. API에 접근하는 기본 class 예제

import requests

class URLMaker():
    # base_url 설정 - 클래스 변수 : 클래스 사용 내내 고정된 값 - 모든 클래스에서 공유 가능
    base_url = 'https://developers.themoviedb.org/3'

    # 생성자 - api_key를 인스턴스 변수로 초기화하여 생성
    def __init__(self, key):
        self.key = key

    # 인스턴스 메서드
    # url 반환 
    def get_url(self, category, feature, **kwargs): # param으로 가변인자로 받아온다. - query string방식 이용을 위해
        # - class 속성인 base_url에 접근
        # - category, feature는 인스턴스에 할당되어 있는 변수가 아닌
        #   함수의 인자 argument로 들어온 값이기 때문에 self.변수명 형태가 아니라
        #   인자값(아규먼트값)을 바로 사용한다.
        url = f'{URLMaker.base_url}/{category}/{feature}'

        # 인스턴스 생성 시, 인스턴스 변수로 저장된 api_key 값을 받아온다.
        url += f'?api_key={self.key}'

        # 가변인자로 받아온 값을 쿼리스트링 방식으로 url에 이어준다.
        for key, value in kwargs.items():
            url += f'&{key}={value}'

        return url

    # 인스턴스 메서드
    # 영화 제목을 입력받아 영화 아이디를 반환
    # - 요청으로 받을 응답에 영화정보 데이터(json)가 있을 것이고, 그 id를 반환해줄 것이다.
    def movie_id(self, title):

        # 인스턴스 메서드인 get_url() 호출 (self/movie는 영화제목을 받아 영화정보를 반환)
        # - title을 입력하면 해당 영화제목에 맞는 영화 정보 url을 반환해준다.
        url = self.get_url('search', 'movie', region='KR', language='ko', query=title)

        # 만들어진 url을 통해 서버에 요청해, 응답을 받아온다.
        response = requests.get(url)

        # 받아온 데이터를 json -> dict으로 변환해준다.
        movie_dict = response.json()

        # 만약 영화 제목에 해당하는 값이 있다면 
        if movie_dict.get('results'):
            # movie_dict에서 movie_id를 추출한다.
            result = movie_dict.get('results')[0].get('id')
            # 영화 제목에 해당하는 id 반환
            return result
        # 해당하는 값이 없다면, - result가 비어있다면
        else:
            return None  # None을 출력한다.

  • api_key를 입력하여 URLMaker 인스턴스 생성

    maker = URLMaker('[api_key]')

  • get_url 테스트

    print(maker.get_url('movie', 'popular', region='KR', language='ko'))

    출력

  • https://developers.themoviedb.org/3/movie/popular?api_key=[api_key]&region=KR&language=ko

👩‍💻 본격 프로젝트 시작!

요구사항

커뮤니티 서비스 개발을 위한 데이터 수집 단계로,

전체 데이터 중 필요한 데이터를 크롤링 하는 과정을 진행합니다.

아래 기술된 사항은 필수적으로 구현해야 하는 내용 입니다.

✨ 1. 첫 번째 미션!

> 영화 개수 카운트 기능 구현 problem_a.py

영화 개수를 출력합니다.

완성된 기능은 향후 커뮤니티 서비스에서 제공되는 기능으로 사용됩니다.

풀이 순서

  1. 제공된 tmdb.py 내에 있는 URLMaker()클래스의 인스턴스 객체 urlMaker를 생성한다. - UMLMaker 클래스에서 api_key값을 클래스 변수로 할당해주었다.
  2. urlMaker에서 get_url() 메서드를 통해, url을 반환받는다.
  3. url을 통해 서버에 request(요청)하고 response(응답) 반환받는다.
    (requests모듈 사용!)
  4. json형태로 response받은 값을 text로 변환 후, 파이썬에서 사용 할 수 있도록 dictionary 형태로 바꾸어 movie_dict 변수에 저장해준다.
  5. 데이터 길이 확인

위 순서로 문제를 풀다보니, 데이터의 길이가 4로 나와서 뭔가 이상하다 싶었다.

그래서 movie_dict의 key값들을 살펴봤다.

dict_keys(['page', 'results', 'total_pages', 'total_results'])

위 처럼 page, results, total_pages, total_results 총 4개로 구성되어 있었다.

문제에서 요구하는 것은 results의 개수를 묻는 것 같았다.

받아온 json 파일에서는 page는 한 페이지만 왔고, total_pages와 total_results는 넘어오지 않았기 때문이다.

print(movie_dict['page'])  # 1

그래서 movie_dict의 results값에 접근해서 그 길이를 구해보았다.

코드

import requests
from tmdb import URLMaker
from pprint import pprint

# 1. 영화 개수 카운트 기능 구현

def popular_count():

    # 1. UMLMaker 클래스의 인스턴스 생성
    urlMaker = URLMaker()

    # 2. get_url()을 통해 url 반환받기
    url = urlMaker.get_url()

    # 3. url을 통해 서버에 요청해서 응답받기 (request module 사용)
    response = requests.get(url)
    #print(type(response)) # <class 'requests.models.Response'>

    # 4. 응답받은 json 타입 데이터를 dictionary 타입으로 바꿔서 변수에 저장
    #print(type(response.json()))  # <class 'dict'>
    movie_dict = response.json()

    # 5. 총 페이지 수 확인
    #print(movie_dict['page']) # 1

    # 6. movie_dict의 results를 추출해, 길이 반환
    return len(movie_dict['results'])



if __name__ == '__main__':
    print(popular_count())

 

출력값

20

 

총 20개의 영화 데이터가 있음을 확인할 수 있었다 !

 

참고로, popular를 기준으로 받아온 데이터이다!

왱?? 😮

tmdb.py의 get_url의 default 파라미터 값이 movie카테고리의 popular특징이기 때문에, 아무 입력값 없이 get_url()을 실행하면, popular기준의 영화 데이터가 온다!

✨ 2. 두 번째 미션!

> 특정 조건에 맞는 영화 출력 problem_b.py

popular를 기준으로 가져온 영화 목록 중

평점이 8 이상인 영화 목록을 출력하는 기능을 완성합니다.

풀이 순서

  1. tmdb.py패키지 내의 UrlMaker() 클래스의 get_url()메서드를 통해 url주소를 받아온다.
  2. 받아온 url로 requests 모듈을 활용해, 데이터를 요청하고 응답값을 받아온다.
  3. 응답받아온 데이터를 dictionary로 형변환한다. (movie_dict에 할당)
  4. movie_dict에서 영화 데이터를 담고 있는 results를 리스트로 받아온다. (movie_details)
  5. movie_details에서 vote_average요소에 접근해서, 평점이 8이상인 경우에 미리 정의해둔 리스트에 담는다.

movie_details는 list형태지만, 그 안에 딕셔너리 형태로 각 영화의 정보들이 있다.

반복문을 통해 각 영화 상세 정보에 접근할 수 있고,

그 때 key값으로 vote_average를 주어 해당 값이 8 이상인지 비교할 수 있다.

코드

import requests
from tmdb import URLMaker
from pprint import pprint

# 2. 특정 조건에 맞는 영화 출력
def vote_average_movies():
    # 0. 평점 8 이상인 영화 목록을 담는 리스트 초기화
    vote_average_movies_over_8 = []

    # 1. `tmdb.py`패키지 내의 `UrlMaker()` 클래스의 `get_url()`메서드를 통해 `url`주소를 받아온다.
    url = URLMaker().get_url()

    # 2. 받아온 `url`로 `requests` 모듈을 활용해, 데이터를 요청하고 응답값을 받아온다.
    response = requests.get(url)

    # 3. 응답받아온 데이터를 dictionary로 형변환한다. (`movie_dict`에 할당)
    movie_dict = response.json()

    # 4. `movie_dict`에서 영화 데이터를 담고 있는  `results`를 리스트로 받아온다. 
    movie_details = movie_dict.get('results', None)

    # 5. movie_details 반복
    for movie_detail in movie_details:
        # 6. 개별 영화들의 평점 확인
        vote_average = movie_detail.get('vote_average', None)
        # 7. 8점 이상인 경우 vote_average_movies_over_8에 해당 영화 정보를 담는다.
        if vote_average >= 8:
            vote_average_movies_over_8.append(movie_detail)

    # 8. 평점 8 이상인 영화들의 목록을 담은 리스트를 반환한다.
    return vote_average_movies_over_8



if __name__ == '__main__':
    pprint(vote_average_movies())

 

출력값

[{'adult': False,
  'backdrop_path': '/kf456ZqeC45XTvo6W9pW5clYKfQ.jpg',
  .. 중략 ..,
  'vote_average': 8.3,
  'vote_count': 4234},
 {'adult': False,
  'backdrop_path': '/yR27bZPIkNhpGEIP3jKV2EifTgo.jpg',
  .. 중략 ..,
  'vote_average': 8.5,
  'vote_count': 326}]

평점이 8 넘는 영화들이 2개가 있었다!

지금까지 문제는 저번 프로젝트에서 쓰인 json()과 딕셔너리와 리스트 반복문만 잘 공부했으면, 어렵지 않게 풀 수 있는 문제인 것 같다!

✨ 3. 세 번째 미션!

> 평점 순 정렬 problem_c.py

popular를 기준으로 가져온 영화 목록을 평점순으로 출력하는 함수를 완성합니다.

해당 기능은 향후 커뮤니티 서비스에서 기본으로 제공되는 영화 정보로 사용 됩니다.

목표

✍ 딕셔너리 내 하나의 key에 속하는 값을 기준으로 정렬

받아온 데이터 중 평점이 높은 영화 다섯개의 정보를 리스트로 반환하는 함수 ranking을 완성합니다.

풀이 순서

  1. 두번째 미션과 동일한 순서로 영화 상세정보를 받아온다.
  2. 람다 표현식을 활용하여 movie_details의 vote_average순으로 정렬한다.
  3. 평점 값 내림차순으로 정렬된 딕셔너리 중 앞에 5개 정보를 추출하여, 반환한다.

리스트 안에 있는 딕셔너리들 중 하나의 key값을 기준으로 정렬하는 법이 뭘까..

고민해봤다.

평점 값을 하나하나 비교해가면서 리스트에 넣어갈까 생각했지만 그러기엔 좀

귀찮고

, 더 효율적인 방법이 있지 않을까 싶어 고민하다가 묵혀두었던 람다 표현식이 떠올랐다.

람다 표현식이란 쉽게 말해 함수를 한 줄로 표현하여 바로 적용하는 것으로 볼 수 있다.

다음과 같이 표현식을 사용하였다.

sorted(movie_details, key=lambda x:x['vote_average'], reverse=True)

위 코드를 해석하면,

  • sorted(~~, reverse=True) : 들어오는 리스트를 내림차순으로 정렬하겠다.
  • movie_details, key=lambda x:x['vote_average']
    : movies_details에 람다표현식을 적용하겠다.
    : x에 sorted(~~, reverse=True)를 적용하는데, x는 movies_details['vote_average'] 하나 하나 값이다.

나의 코드

import requests
from tmdb import URLMaker
from pprint import pprint

# C. 평점 순 정렬

def ranking():
    # 0. 평점이 높은 순으로 영화 정보를 다시 담을 리스트 정의
    vote_average_movies_top5 = []

    # 1. `tmdb.py`패키지 내의 `UrlMaker()` 클래스의 `get_url()`메서드를 통해 `url`주소를 받아온다.
    url = URLMaker().get_url()

    # 2. 받아온 `url`로 `requests` 모듈을 활용해, 데이터를 요청하고 응답값을 받아온다.
    response = requests.get(url)

    # 3. 응답받아온 데이터를 dictionary로 형변환한다. (`movie_dict`에 할당)
    movie_dict = response.json()

    # 4. `movie_dict`에서 영화 데이터를 담고 있는  `results`를 리스트로 받아온다. 
    movie_details = movie_dict.get('results', None)

    # 5. 람다 표현식을 활용하여 movie_details의 `vote_average`순으로 정렬된 딕셔너리를 리스트에 할당한다.
    sorted_movie_details_by_vote_avg = sorted(movie_details, key=lambda x: x['vote_average'], reverse=True)

    # 6. 정렬된 딕셔너리에서 앞에 5개 값만 가져오기
    vote_average_movies_top5 = sorted_movie_details_by_vote_avg[:5]

    # 7. 높은 평점 영화 5개 순으로 출력
    return vote_average_movies_top5


if __name__ == '__main__':
    # popular 영화 평점순 5개 출력
    pprint(ranking())

 

출력값

[{'adult': False,
  .. 중략..,
  'vote_average': 8.5,
  'vote_count': 326},
 {'adult': False,
  .. 중략..,
  'vote_average': 8.3,
  'vote_count': 4234},
 {'adult': False,
  .. 중략..,
  'vote_average': 7.7,
  'vote_count': 1303},
 {'adult': False,
  .. 중략..,
  'vote_average': 7.3,
  'vote_count': 4144},
 {'adult': False,
   .. 중략..,
  'vote_average': 7.2,
  'vote_count': 59}]

이렇게 평점 탑 5가 나왔다.

그런데 사실 평점이 7.2인 영화가 두 개여서 top6로 할까 고민했지만..

음.. 문제의 요구사항을 따르기로 했다.

✨ 4. 네 번째 미션!

> 제목 검색, 영화 추천 problem_d.py

해당영화를 기준으로 추천영화 목록을 출력하는 함수를 완성합니다.

해당 기능은 향후 커뮤니티 서비스에서 추천영화 기능으로 사용됩니다.

요구사항

  1. 제공되는 tmdb.py를 이용하여,
    영화 제목을 기준으로 TMDB에서 사용하 는 id를 검색합니다.

  2. id를 기준으로 추천영화 목록 조회 URL을 생성합니다.

  3. TMDB에서 추천받은 영화 리스트에서 제목을 리스트에 저장합니다.

  4. 저장된 리스트를 반환하는 함수 recommendation을 완성합니다.

    • 올바르지 않은 영화 제목으로 id가 없는 경우 None을 반환합니다.
    • id값은 있지만 추천영화가 없는 경우 빈 리스트를 반환합니다.

음.. 어려워보인다. 풀이 순서 계획을 못짜겠다.

일단 위 요구 사항 순서대로 문제를 풀어보자!

 

추천 영화 목록을 불러오려면, API 부분에 /movie/{movie_id}/recommendations이 형식으로 호출해야한다.

그래서 UrlMaker 클래스의 인스턴스에서 get_url()을 할 때, feature를 바꿔줘야한다.

feature에는 movie_id() 메서드를 통해 추출한 movie_id를 할당해주고, 그 뒤에 +하여 /recommendations를 추가해줘야겠다!

나의 코드

import requests
from tmdb import URLMaker
from pprint import pprint

# D : 제목 검색, 영화 추천
def recommendation(title):

    # 1. 제공되는 tmdb.py를 이용하여,<br>영화 제목을 기준으로 TMDB에서 사용하는 id를 검색합니다.
    urlMaker = URLMaker()
    m_id = urlMaker.movie_id(title)

    # 2. id를 기준으로 추천영화 목록 조회 URL을 생성합니다.
    url = urlMaker.get_url(feature=f'{m_id}/recommendations', language='ko')

    # 3. TMDB에서 추천받은 영화 리스트에서 제목을 리스트에 저장합니다.
    movie_dict = requests.get(url).json().get('results', None)
    # * 올바르지 않은 영화 제목으로 id가 없는 경우 None을 반환합니다. 
    if movie_dict == None:
        return None

    # * id값은 있지만 추천영화가 없는 경우 빈 리스트를 반환합니다.
    recommend_movies = [movie.get('title') for movie in movie_dict]

    # 4. 저장된 리스트를 반환하는 함수 recommendation을 완성합니다.
    return recommend_movies


if __name__ == '__main__':
    # 제목 기반 영화 추천
    pprint(recommendation('기생충'))
    pprint(recommendation('그래비티'))    
    pprint(recommendation('id없는 영화'))

 

출력값

['원스 어폰 어 타임 인… 할리우드', '조조 래빗', '결혼 이야기', '나이브스 아웃',
 '1917','조커','아이리시맨','미드소마','라이트하우스', '그린 북', '언컷 젬스',
 '어스', '더 플랫폼', '블랙클랜스맨', '포드 V 페라리', '더 페이버릿: 여왕의 여자',
 '두 교황', '작은 아씨들','테넷','브레이킹 배드 무비: 엘 카미노']
[]
None

잘 나온다.

이번엔 requests모듈에서 response를 받은 후, .json()을 쓰지 않고,

바로 이어서 그 중 results값에 바로 접근해서 딕셔너리를 뽑아냈다.

점점 모듈 사용이 익숙해지고 있는 것 같다.

 

그나저나 원스어폰어타임인 할리우드 안봤는데 재밌나? 음..

추천 목록을 보니 기생충이 아카데미 수상한 작년 같이 후보에 있던 작품들을 추천해주는 것 같다.

그런데 왜 그래비티는 비슷한 추천영화가 없지? 인터스텔라, 마스 등등 많은데..

역시 영화 추천 서비스는 왓챠가 최고다...

✨ 5. 마지막 미션!

> 배우, 감독 리스트 출력 problem_e.py

영화에 출연한 배우들과 감독의 정보가 저장된 딕셔너리를 출력하는 함수를 완성합니다.

해당 기능은 향후 커뮤니티 서비스에서 기본으로 제공되는 영화 정보 로 사용됩니다.

요구사항

  1. 영화 제목을 기준으로 TMDB에서 사용하는 id를 검색합니다.
  2. id를 기준으로 배우와 제작진 목록 조회 URL을 생성합니다.
  3. requests 패키지를 이용하여 URL에 요청을 보냅니다.
  4. cast_id 값이 10보다 작은 배우의 이름을 리스트에 저장합니다.
  5. department 값이 Directing인 감독의 이름을 리스트에 저장합니다.
  6. 반환되는 딕셔너리는 cast, crew 두개의 key를 가지고 각각 배우리스트와 감독리스트를 value로 갖습니다.
  7. 완성된 딕셔너리를 반환하는 함수 credits을 완성합니다

풀이 순서

  1. UrlMaker 인스턴스 객체를 생성한다.
  2. 앞에서 만든 함수에서처럼 입력된 영화명을 기준으로, 영화번호를 받아온다.
  3. 이를 활용해서 배우, 감독 목록 조회 URL을 생성한다.
  4. 이 URL을 이용해서 requests 패키지를 이용해, json 데이터를 응답받아, dictionary 형태로 만들어준다.

여기까지 해보고 풀면서 요구사항을 적용해보자!

위 방법대로 응답받은 딕셔너리의 key값은

  • 제대로 접근된 경우에는 ['id', 'cast', 'crew']이고,
  • 아닌 경우는 ['success', 'status_code', 'status_message']이다.

이를 비교해서 key값에 'success'가 있는 경우 None을 반환해주도록 한다.

코드

import requests
from tmdb import URLMaker
from pprint import pprint

def credits(title):
    # 0. 변수 초기화
    result_dict = {'cast':[], 'crew':[]}  # {cast:actors, crew:directors} 형태로 반환할 딕셔너리

    # 1. UrlMaker 인스턴스 객체를 생성한다.
    urlMaker = URLMaker()

    # 2. 입력받은 영화명을 기준으로, 영화번호를 받아온다.
    m_id = urlMaker.movie_id(title)

    # 3. 이를 활용해서 배우, 감독 목록 조회 URL을 생성한다.  -> /movie/{movie_id}/credits
    url = urlMaker.get_url(feature=f'{m_id}/credits')

    # 4. 이 URL을 이용해서 requests 패키지를 이용해, json 데이터를 응답받아, dictionary 형태로 만들어준다.
    people_dict = requests.get(url).json()

    # 5. 제대로 접근된 경우에는 key값이 ['id', 'cast', 'crew']이고,
    #    아닌 경우는 key값이 ['success', 'status_code', 'status_message']이다. 
    #    이를 비교해서 key값에 'success'가 있는 경우 None을 반환해주도록 한다.
    if 'success' in people_dict.keys():
        return None

    # 6-1. people_dict['cast']를 반복하며, 배우 상세정보 조회
    for actor in people_dict['cast']:
        # 6-2. cast_id 값이 10보다 작은 배우의 이름을 result_dict['cast']의 value값으로 추가한다.
        if actor['cast_id'] < 10:
            result_dict['cast'].append(actor['name'])

    # 7-1. people_dict['crew']를 반복하며, 스텝 상세정보 조회
    for crew in people_dict['crew']:
        # 7-2. department값이 Directing인 감독의 이름을 result_dict['crew']의 value값으로 추가한다.
        if crew['department'] == 'Directing':
            result_dict['crew'].append(crew['name'])

    # 8. 딕셔너리 값 반환
    return result_dict

if __name__ == '__main__':
    pprint(credits('기생충'))
    pprint(credits('id없는 영화'))

 

출력값

# credits('기생충') 결과값
{'cast': ['Song Kang-ho',
          'Lee Sun-kyun',
          'Cho Yeo-jeong',
          'Choi Woo-shik',
          'Park So-dam',
          'Lee Jung-eun',
          'Chang Hyae-jin'],
 'crew': ['Bong Joon-ho',
          'Han Jin-won',
          'Kim Seong-sik',
          'Lee Jung-hoon',
          'Park Hyun-cheol',
          'Yoon Young-woo']}

# credits('id가 없는 영화') 결과값
None

오.. 드디어 끝!

추가문제는 주말에 풀어봐야지

뿌듯한 하루가 되었다! 👧

👍 배운 점

이번 프로젝트에서 아래와 같은 것들을 배울 수 있었다!

  • 람다 표현식이 늘 어렵다고 생각하고, 적용하지 않았는데, 적용해보니 정말 편하고 좋은 것 같다.
    더 공부해서 자유자재로 써볼 수 있는 경지에 오르고 싶다.!
  • 이제 requests모듈 사용이 익숙해졌다. 앞으로 배울 selenium이나 beautifulsoup도 이렇게 연습하다보면 익숙해지겠지? 기대된다.
  • 웹에서 데이터를 받아오는 경우 json->dictionary해서 dictionary 형태로 받는 경우가 많은데, 이때 딕셔너리 안에 딕셔너리가 있어서 원하는 데이터가 어디있는지 찾기 어려운 경우가 많았다.
    그럴 때, .keys()함수를 이용해서 딕셔너리를 구성하고 있는 key값들을 보고 접근하면 더 빠르고 정확하게 알 수 있다는 것을 배웠다.
    앞으로 많이 활용해야지 ! 🧀
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