API 매시업 프로젝트

조합 기획하기

좋은 매시업은 "이런 앱이 있으면 좋겠다"에서 출발해요. 먼저 만들 앱을 정하고, 필요한 정보를 거꾸로 찾아 API를 고릅니다.

① 만들 앱을 한 문장으로

예: "오늘 날씨에 맞는 활동을 추천해주는 앱". 무엇을 입력하면 무엇이 나오는지가 분명해야 해요.

② 입력 → API1 → API2 → 출력 흐름 그리기

③ 조합 아이디어 — 마음에 드는 것 고르기

단계별 구현

① requests 설치

# (venv) 표시 확인 후 설치
pip install requests

② API를 부르는 준비 — get_weather와 ask_ai

# Windows
New-Item .env

# Mac
touch .env

OPENAI_API_KEY=여기에_선생님이_알려준_키_붙여넣기

API 호출은 준비 → 보내기 → 결과 꺼내기 3단계예요. 이걸 함수로 만들어 두면 계속 재사용할 수 있어요. AI 호출은 1주차에서 만든 ask_ai()를 그대로 씁니다.

import requests
from openai import OpenAI
client = OpenAI()   # 키는 .env / secrets에서 자동으로

def ask_ai(prompt):
    res = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}])
    return res.choices[0].message.content

def get_weather(city):
    url = f"https://wttr.in/{city}?format=%C"
    return requests.get(url).text.strip()

③ 한 조각씩 확인하고 연결하기

먼저 날씨만 받아 print로 확인하고, 그 결과를 AI에게 넘겨요. 각 단계가 잘 되는지 눈으로 확인하는 게 핵심이에요.

# ① API1: 날씨 받기
weather = get_weather("Seoul")
print("오늘 날씨:", weather)

# ② API1 결과 → API2 재료로 넘기기
activity = ask_ai(f"오늘 날씨는 {weather}야. 어울리는 활동 3가지를 한글로 추천해줘.")
print(activity)

📸 스크린샷

날씨 API만 단독으로 실행해 결과가 print된 터미널 화면

📝 연결 전 단계를 따로 보여주면 '한 조각씩 확인'의 의미가 잘 전달됨

오늘 날씨: Partly cloudy
1. 가벼운 산책 — 흐리지만 비는 안 와요.
2. 카페에서 책 읽기 — 선선한 날씨에 딱.
3. 사진 찍기 — 부드러운 빛이 좋아요.

weather = get_weather("Seoul")        # 첫 결과를 변수에
msg = f"오늘 날씨는 {weather}야. 활동 추천해줘."  # 재료로 끼워넣기
print(ask_ai(msg))

매시업 앱 완성하기

두 API가 연결돼 결과가 나왔다면 이미 목표를 달성한 거예요. 여기에 하나만 더 골라 추가해 봅시다.

🃏 선택지 카드 — 무엇을 더할까?

더 해보고 싶다면

미션 3까지 끝내고 시간이 남는다면 도전해 보세요. 끝내지 못해도 괜찮습니다.

보너스 ① 에러 핸들링 — 앱이 안 멈추게

API가 응답을 못 줄 때도 프로그램이 멈추지 않게 만들어요. try / except로 감싸면 진짜 앱처럼 튼튼해져요.

try:
    weather = get_weather("Seoul")
    print(ask_ai(f"날씨는 {weather}야. 활동 추천해줘."))
except Exception:
    print("잠시 후 다시 시도해주세요.")

보너스 ② 결과 자동 전송

완성된 추천 결과를 이메일이나 메시지로 자동 전송하는 기능을 붙여 보세요. AI에게 방법을 물어보는 것부터 시작해요.