2. 데이터 구조 다루기 (JSON, CSV)

import json

# 1. JSON 문자열을 파이썬 딕셔너리로 변환 (Parsing)
json_string = '{"name": "Alice", "age": 25, "city": "Seoul"}'
python_dict = json.loads(json_string)

print("--- json.loads() 결과 ---")
print(f"타입: {type(python_dict)}")
print(python_dict)
print(f"이름: {python_dict['name']}")

# 2. 파이썬 딕셔너리를 JSON 문자열로 변환 (Serialization)
python_dict_to_serialize = {
    'id': 101, 
    'item': '노트북', 
    'is_available': True
}
# indent=2는 예쁘게 출력하기 위한 옵션입니다.
# ensure_ascii=False는 한글이 깨지지 않도록 보장하는 중요한 옵션입니다.
json_string_from_dict = json.dumps(python_dict_to_serialize, indent=2, ensure_ascii=False)

print("\n--- json.dumps() 결과 ---")
print(f"타입: {type(json_string_from_dict)}")
print(json_string_from_dict)

import csv

# 'weather.csv' 파일이 있다고 가정합니다.
# newline='' 옵션은 CSV 파일 처리 시 권장되는 설정입니다.
try:
    with open('weather.csv', 'r', newline='', encoding='utf-8') as file:
        reader = csv.reader(file)
        
        # 헤더(첫 줄) 건너뛰기
        header = next(reader)
        print(f"헤더: {header}")
        
        # 데이터 출력
        for row in reader:
            # row는 문자열 리스트입니다. 예: ['Seoul', '2023-10-27', '15', '60']
            city = row[0]
            temp = int(row[2]) # 숫자로 사용하려면 형 변환 필요
            print(f"{city}의 온도는 {temp}도 입니다.")

except FileNotFoundError:
    print("weather.csv 파일을 찾을 수 없습니다.")

import csv

# 저장할 데이터 (리스트의 리스트)
data_to_write = [
    ['name', 'department', 'employee_id'],
    ['Alice', 'Engineering', 101],
    ['Bob', 'Marketing', 102],
    ['Charlie', 'Sales', 103]
]

# 'employees.csv' 파일로 저장
with open('employees.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(data_to_write) # 여러 줄을 한 번에 쓰기

print("employees.csv 파일이 생성되었습니다.")

import csv

# DictReader로 읽기
try:
    with open('weather.csv', 'r', newline='', encoding='utf-8') as file:
        reader = csv.DictReader(file)
        print("\n--- DictReader로 읽기 ---")
        for row in reader:
            # row는 딕셔너리입니다. 예: {'city': 'Seoul', 'date': '2023-10-27', ...}
            print(f"{row['city']}의 습도는 {row['humidity']}% 입니다.")
except FileNotFoundError:
    print("weather.csv 파일을 찾을 수 없습니다.")

# DictWriter로 쓰기
data_to_write_dict = [
    {'name': 'Dave', 'department': 'HR', 'employee_id': 104},
    {'name': 'Eve', 'department': 'Engineering', 'employee_id': 105}
]

# 'employees_dict.csv' 파일로 저장
with open('employees_dict.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    # 필드 이름(헤더)을 지정해야 합니다.
    fieldnames = ['name', 'department', 'employee_id']
    writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=fieldnames)
    
    writer.writeheader() # 헤더 쓰기
    writer.writerows(data_to_write_dict) # 데이터 쓰기

print("employees_dict.csv 파일이 생성되었습니다.")

import requests
import json

# 공공데이터포털에서 발급받은 본인의 API 키를 입력하세요.
# 주의: Decoding 된 키를 사용해야 합니다. 포털에서 '일반 인증키(Decoding)'을 복사하세요.
API_KEY = "YOUR_API_KEY" 

# 데이터를 조회할 측정소 이름
STATION_NAME = "종로구"

# API 요청을 보낼 URL
# dataType을 'json'으로 설정하여 JSON 형식으로 데이터를 받습니다.
URL = (
    "http://apis.data.go.kr/B552584/ArpltnInforInqireSvc/getMsrstnAcctoRltmMesureDnsty"
    f"?serviceKey={API_KEY}"
    f"&returnType=json"
    f"&numOfRows=1"
    f"&pageNo=1"
    f"&stationName={STATION_NAME}"
    f"&dataTerm=DAILY"
    f"&ver=1.0"
)

# requests 라이브러리를 사용해 URL에 GET 요청을 보냅니다.
response = requests.get(URL)

# 응답이 성공적인지 확인 (HTTP 상태 코드 200)
if response.status_code == 200:
    # 응답받은 JSON 문자열을 파이썬 딕셔너리로 변환합니다.
    data = json.loads(response.text)
    
    # 데이터가 정상적으로 수신되었는지 확인합니다.
    # API 응답 구조에 따라 키를 확인해야 합니다.
    if data['response']['header']['resultCode'] == '00':
        # 필요한 정보 추출
        item = data['response']['body']['items'][0]
        
        measure_time = item['dataTime']
        pm10_value = item['pm10Value']
        pm25_value = item['pm25Value']
        
        print(f"--- {STATION_NAME} 대기오염정보 ---")
        print(f"측정 시간: {measure_time}")
        print(f"미세먼지(PM10) 농도: {pm10_value}µg/m³")
        print(f"초미세먼지(PM2.5) 농도: {pm25_value}µg/m³")
    else:
        # API 자체에서 보낸 에러 메시지 출력
        error_msg = data['response']['header']['resultMsg']
        print(f"API 오류가 발생했습니다: {error_msg}")
else:
    # HTTP 요청 실패 시
    print(f"데이터를 가져오는 데 실패했습니다. 상태 코드: {response.status_code}")