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파이썬 REST API를 사용하여 Snowflake 데이터 손쉽게 검색하기

파이썬 REST API를 사용하여 Snowflake 데이터 손쉽게 검색하기

MoeNagy Dev

Snowflake REST API 개요

Snowflake는 데이터 저장 및 처리에 대한 고유한 접근 방식을 제공하는 인기있는 클라우드 기반 데이터 웨어하우징 플랫폼입니다. Snowflake의 주요 기능 중 하나는 Snowflake REST API를 통해 기능에 대한 프로그래밍적 액세스를 제공하는 능력입니다. 이 API를 사용하면 개발자들은 프로그래밍 방식으로 Snowflake와 상호 작용하여 다양한 데이터 관련 작업을 자동화하고 Snowflake를 보다 포괄적인 데이터 생태계에 통합 할 수 있습니다.

Snowflake의 데이터 저장 및 처리 능력 이해

Snowflake는 고유한 아키텍처를 사용하여 확장 가능하고 효율적인 데이터 저장 및 처리를 제공하는 클라우드 기반 데이터 웨어하우스입니다. 이는 저장 및 계산 계층을 분리하여 사용자가 필요에 따라 독립적으로 스케일링 할 수 있도록 합니다. 이 아키텍처를 통해 Snowflake는 자동 스케일링, 거의 무제한의 저장 공간 및 빠른 쿼리 성능과 같은 기능을 제공할 수 있습니다.

Snowflake REST API 소개

Snowflake REST API는 개발자들이 프로그래밍 방식으로 Snowflake와 상호 작용할 수 있는 방법을 제공합니다. 이 API를 사용하면 SQL 쿼리 실행, 데이터 로딩 및 언로딩 관리, Snowflake 계정 및 리소스 관리 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. Snowflake REST API를 활용하여 다양한 데이터 관련 작업을 자동화하고 다른 시스템과 Snowflake를 통합하며 Snowflake의 기능을 활용하는 사용자 정의 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

개발 환경 설정

Snowflake REST API를 Python과 함께 사용하려면 개발 환경을 설정해야 합니다. 이는 Python과 필요한 종속성을 설치하고 Snowflake 계정을 구성하고 필요한 API 자격 증명을 얻는 것을 포함합니다.

Python 및 필요한 종속성 설치

첫 번째 단계는 시스템에 Python이 설치되어 있는지 확인하는 것입니다. 최신 버전의 Python을 공식 웹 사이트 (https://www.python.org/downloads/ (opens in a new tab)) 에서 다운로드하고 운영 체제에 맞는 설치 지침을 따를 수 있습니다.

Python을 설치한 후 다음 종속성을 설치해야 합니다.

  • requests: HTTP 요청을 생성하는 데 사용되는 인기 있는 Python 라이브러리입니다.
  • json: JSON 데이터를 구문 분석하고 처리하는 데 사용되는 내장 JSON 라이브러리입니다.

이러한 종속성을 설치하려면 Python 패키지 설치 관리자인 pip를 사용할 수 있습니다. 터미널이나 명령 프롬프트를 열고 다음 명령을 실행하세요.

pip install requests

Snowflake 계정 구성 및 API 자격 증명 획득

Snowflake REST API를 사용하려면 Snowflake 계정이 있어야 하며 필요한 API 자격 증명을 얻어야 합니다. 다음 단계를 따라 Snowflake 계정을 설정하고 필요한 자격 증명을 얻으세요.

  1. Snowflake 계정 생성: Snowflake 계정이 없는 경우 Snowflake 웹 사이트 (https://www.snowflake.com/ (opens in a new tab)) 의 무료 평가판에 가입할 수 있습니다.

  2. API 자격 증명 획득: Snowflake 계정을 가지고 있는 경우 API 자격 증명을 획득해야 합니다. 이를 위해 다음 단계를 따르세요:

    • Snowflake 웹 인터페이스에 로그인하세요.
    • "관리" 섹션으로 이동한 다음 "보안" 탭으로 이동하세요.
    • "API" 하위 탭을 클릭한 후 "API 키 생성" 버튼을 클릭하세요.
    • 안내에 따라 새 API 키를 생성하세요. API 키와 관련된 개인 키를 저장해 두어야 하므로 꼭 저장하세요. 이후 Snowflake REST API와 인증하기 위해 이들을 사용해야 합니다.

이제 Snowflake 계정이 설정되었고 필요한 API 자격 증명을 가지고 있으므로 Python을 사용하여 Snowflake REST API와 상호 작용할 준비가 되었습니다.

Snowflake REST API와의 인증

Snowflake REST API와 상호 작용하려면 Python 애플리케이션을 인증해야 합니다. Snowflake는 인증을 위해 OAuth 2.0 프로토콜을 사용하며, 이는 API 요청을 수행하는 데 사용할 수 있는 액세스 토큰을 얻는 과정을 포함합니다.

Snowflake OAuth 2.0 흐름을 사용하여 액세스 토큰 획득

Snowflake OAuth 2.0 흐름을 사용하여 액세스 토큰을 얻는 과정은 다음 단계를 포함합니다:

  1. API 키 생성: 이전 섹션에서 언급한 대로 Snowflake 웹 인터페이스에서 API 키를 생성해야 합니다. 이 API 키는 액세스 토큰 획득에 사용됩니다.

  2. 인증 요청 생성: API 키와 관련된 개인 키를 사용하여 Snowflake OAuth 2.0 엔드포인트에 대한 인증 요청을 생성해야 합니다. 이 요청에는 그랜트 유형, 클라이언트 ID, 범위 등 필요한 매개변수가 포함됩니다.

다음은 Python의 requests 라이브러리를 사용하여 인증 요청을 생성하는 예입니다:

import requests
import json
 
# API 키 및 개인 키 설정
api_key = "YOUR_API_KEY"
private_key = "YOUR_PRIVATE_KEY"
 
# 인증 요청 생성
url = "https://account.snowflake.com/oauth/token"
headers = {
    "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded"
}
data = {
    "grant_type": "private_key",
    "private_key": private_key,
    "client_id": api_key
}
 
# 인증 요청 전송
response = requests.post(url, headers=headers, data=data)
 
# 응답 상태 코드 확인
if response.status_code == 200:
    # 응답에서 액세스 토큰 추출
    access_token = response.json()["access_token"]
    print(f"액세스 토큰: {access_token}")
else:
    print(f"오류: {response.status_code} - {response.text}")

액세스 토큰 저장: 액세스 토큰을 얻은 후에는 응용 프로그램 내에서 안전하게 저장해야 합니다. 이 토큰은 Snowflake에 대한 후속 API 요청의 인증에 사용됩니다.

Python 응용 프로그램에서의 인증 및 토큰 관리 처리

Python 응용 프로그램에서 인증 및 토큰 관리를 처리하기 위해 다음 단계를 구현해야 합니다:

  1. 액세스 토큰 얻기: 이전 예제에 표시된대로 Snowflake OAuth 2.0 엔드포인트에 인증 요청을 보내어 액세스 토큰을 얻어야 합니다.

  2. 액세스 토큰 저장: 액세스 토큰을 응용 프로그램에 안전하게 저장해야 합니다. 이를 위해 환경 변수나 구성 파일에 저장하는 것이 좋습니다.

  3. 액세스 토큰 갱신: 액세스 토큰은 제한된 수명을 가지므로 주기적으로 토큰을 갱신하여 Snowflake REST API에 대한 액세스를 유지해야 합니다. 현재 토큰의 만료 전에 새로운 인증 요청을 보내어 이를 수행할 수 있습니다.

  4. API 요청에 액세스 토큰 포함: Snowflake에 API 요청을 보낼 때, 액세스 토큰을 요청 헤더에 포함해야 합니다. 보통 Authorization 헤더를 설정하여 Bearer <access_token> 값으로 포함하는 방식으로 처리합니다.

이러한 단계를 따라서 Python 응용 프로그램이 Snowflake REST API와 인증을 처리하고 Snowflake 플랫폼에 액세스할 수 있도록 할 수 있습니다.

Snowflake에서 데이터 쿼리

개발 환경을 설정하고 Snowflake REST API로 인증했다면, 이제 Snowflake에서 데이터 쿼리를 시작할 수 있습니다. Snowflake REST API는 SQL 쿼리를 실행하고 데이터를 검색하기 위한 여러 엔드포인트를 제공합니다.

Snowflake에서 데이터를 검색하기 위한 API 요청 작성

REST API를 사용하여 Snowflake에서 데이터를 검색하려면, 실행될 SQL 쿼리와 같은 필요한 매개변수를 포함하는 API 요청을 작성해야 합니다. requests 라이브러리를 사용하여 API 요청을 작성하는 예제를 살펴보겠습니다:

import requests
import json
 
# API 엔드포인트 URL 및 액세스 토큰 설정
url = "https://account.snowflake.com/api/v2/query"
access_token = "YOUR_ACCESS_TOKEN"
 
# 요청 헤더 작성
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {access_token}"
}
 
# SQL 쿼리와 함께 요청 바디 작성
data = {
    "sql": "SELECT * FROM my_table LIMIT 10"
}
 
# API 요청 보내기
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
 
# 응답 상태 코드 확인
if response.status_code == 200:
    # 응답에서 쿼리 결과 추출
    results = response.json()["data"]
    print(results)
else:
    print(f"에러: {response.status_code} - {response.text}")

이 예제에서는 실행될 SQL 쿼리를 포함한 /api/v2/query 엔드포인트로 POST 요청을 작성합니다. 요청 헤더에는 Content-TypeAuthorization 헤더가 포함되며, Authorization 헤더는 이전에 얻은 액세스 토큰이 포함됩니다.

요청 바디에는 실행할 SQL 쿼리가 포함됩니다. 이 예제에서는 SELECT * FROM my_table LIMIT 10 쿼리가 사용됩니다.

다른 유형의 쿼리 처리

Snowflake REST API는 SELECT, SHOW, DESCRIBE 등 여러 유형의 SQL 쿼리를 지원합니다. 이러한 다른 유형의 쿼리를 실행하는 방법은 위의 예제와 비슷하지만, 요청 바디에 포함되는 SQL 쿼리만 다릅니다.

예를 들어, 데이터베이스 내의 모든 테이블을 나열하는 SHOW 쿼리를 실행하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다:

data = {
    "sql": "SHOW TABLES IN my_database"
}

마찬가지로, 테이블의 스키마를 가져오기 위한 DESCRIBE 쿼리를 실행하려면 다음과 같이 사용할 수 있습니다:

data = {
    "sql": "DESCRIBE my_table"
}

페이지네이션 및 대량 결과 처리

Snowflake REST API는 특정 쿼리에 대해 대량의 결과 집합을 반환할 수 있습니다. 이러한 대량의 결과 집합을 처리하기 위해 API는 페이지네이션을 지원하므로 데이터를 작은 덩어리로 검색할 수 있습니다. API 응답에는 총 레코드 수와 현재 페이지 번호와 관련된 페이징 정보가 포함됩니다.

다음은 쿼리를 실행할 때 페이지네이션을 처리하는 예제입니다:

import requests
import json
 
# API 엔드포인트 URL 및 액세스 토큰 설정
url = "https://account.snowflake.com/api/v2/query"
access_token = "YOUR_ACCESS_TOKEN"
 
# 요청 헤더 작성
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {access_token}"
}
 
# SQL 쿼리와 함께 요청 바디 작성
data = {
    "sql": "SELECT * FROM my_table",
    "pageSize": 100,
    "pageToken": None
}
 
# 결과를 저장할 리스트 초기화
all_results = []
 
# 결과 페이지를 반복하여 처리
while True:
    # API 요청 보내기
    response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
 
    # 응답 상태 코드 확인
    if response.status_code == 200:
        # 응답에서 쿼리 결과 추출
        results = response.json()["data"]
        all_results.extend(results)
 
        # 더 많은 페이지가 있는지 확인
        page_token = response.json().get("pageToken")
        if page_token:
            data["pageToken"] = page_token
        else:
            break
    else:
        print(f"에러: {response.status_code} - {response.text}")
        break
 
# 전체 결과 집합 출력
print(all_results)

이 예제에서는 while 루프를 사용하여 페이지네이션을 처리하고 쿼리의 모든 결과를 검색합니다. pageSize 매개변수는 페이지당 검색할 레코드 수를 지정하는 데 사용되며, pageToken 매개변수는 결과 페이지를 탐색할 때 사용됩니다.

페이지네이션을 처리함으로써, Python 응용 프로그램이 Snowflake REST API로부터 대량의 데이터를 효율적으로 검색하고 처리할 수 있도록 할 수 있습니다.

데이터 구조 작업

리스트

리스트

리스트는 Python에서 가장 유연한 데이터 구조 중 하나입니다. 다른 데이터 유형의 요소를 저장할 수 있으며 크기를 동적으로 변경할 수 있습니다. 다음은 예시입니다:

# 리스트 생성
my_list = [1, 2, 'three', 4.5, True]
 
# 요소 접근
print(my_list[0])  # 출력: 1
print(my_list[2])  # 출력: 'three'
 
# 요소 수정
my_list[2] = 'three_updated'
print(my_list)  # 출력: [1, 2, 'three_updated', 4.5, True]
 
# 요소 추가
my_list.append(5)
print(my_list)  # 출력: [1, 2, 'three_updated', 4.5, True, 5]
 
# 요소 삭제
del my_list[0]
print(my_list)  # 출력: [2, 'three_updated', 4.5, True, 5]

튜플

튜플은 리스트와 유사하지만 변경할 수 없습니다. 즉, 요소를 생성 후에는 변경할 수 없습니다. 다음은 예시입니다:

# 튜플 생성
my_tuple = (1, 2, 'three', 4.5, True)
 
# 요소 접근
print(my_tuple[0])  # 출력: 1
print(my_tuple[2])  # 출력: 'three'
 
# 요소 수정 시도 (오류 발생)
# my_tuple[2] = 'three_updated'  # TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
 
# 요소 추가 시도 (오류 발생)
# my_tuple.append(5)  # AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'append'

딕셔너리

딕셔너리는 키-값 쌍으로 이루어진 데이터 구조입니다. 키는 고유해야 합니다. 효율적인 데이터 저장 및 검색에 유용합니다. 다음은 예시입니다:

# 딕셔너리 생성
my_dict = {
    'name': 'John Doe',
    'age': 30,
    'occupation': 'Software Engineer'
}
 
# 요소 접근
print(my_dict['name'])  # 출력: 'John Doe'
print(my_dict['age'])  # 출력: 30
 
# 요소 수정
my_dict['age'] = 31
print(my_dict)  # 출력: {'name': 'John Doe', 'age': 31, 'occupation': 'Software Engineer'}
 
# 새 요소 추가
my_dict['email'] = 'johndoe@example.com'
print(my_dict)  # 출력: {'name': 'John Doe', 'age': 31, 'occupation': 'Software Engineer', 'email': 'johndoe@example.com'}
 
# 요소 삭제
del my_dict['occupation']
print(my_dict)  # 출력: {'name': 'John Doe', 'age': 31, 'email': 'johndoe@example.com'}

집합

집합은 순서 없이 고유한 요소 모음입니다. 합집합, 교집합, 차집합 등의 연산에 유용합니다. 다음은 예시입니다:

# 집합 생성
my_set = {1, 2, 3, 4, 5}
 
# 요소 추가
my_set.add(6)
print(my_set)  # 출력: {1, 2, 3, 4, 5, 6}
 
# 요소 삭제
my_set.remove(3)
print(my_set)  # 출력: {1, 2, 4, 5, 6}
 
# 집합 연산
set1 = {1, 2, 3}
set2 = {2, 3, 4}
 
# 합집합
print(set1.union(set2))  # 출력: {1, 2, 3, 4}
 
# 교집합
print(set1.intersection(set2))  # 출력: {2, 3}
 
# 차집합
print(set1.difference(set2))  # 출력: {1}

제어 흐름

Python의 제어 흐름은 특정 조건에 따라 코드를 실행하고 결정하는 데 필수적입니다. 자주 사용되는 제어 흐름 문장을 살펴보겠습니다.

If-Else 문

If-else 문은 조건에 따라 다른 코드 블록을 실행할 수 있도록 합니다.

# If-else 예시
age = 18
if age >= 18:
    print("성인입니다.")
else:
    print("미성년자입니다.")

반복문

Python의 반복문을 사용하면 리스트, 튜플 또는 문자열과 같은 시퀀스를 반복할 수 있습니다.

# For 반복문 예시
fruits = ['사과', '바나나', '체리']
for fruit in fruits:
    print(fruit)
 
# While 반복문 예시
count = 0
while count < 5:
    print(count)
    count += 1

조건 표현식 (터너리 연산자)

조건 표현식 또는 터너리 연산자는 if-else 문을 간결하게 작성하는 방법을 제공합니다.

# 조건 표현식 예시
age = 18
is_adult = "예" if age >= 18 else "아니오"
print(is_adult)  # 출력: "예"

함수

Python의 함수는 특정 작업을 수행하는 코드의 재사용 가능한 블록입니다. 코드를 구성하고 모듈화하여 유지 및 관리하기 쉽게 도와줍니다.

# 함수 정의
def greet(name):
    print(f"안녕하세요, {name}!")
 
# 함수 호출
greet("John")  # 출력: "안녕하세요, John!"
 
# 반환 값이 있는 함수
def add_numbers(a, b):
    return a + b
 
result = add_numbers(3, 4)
print(result)  # 출력: 7

모듈과 패키지

Python의 모듈화된 디자인을 이용하면 코드를 모듈과 패키지로 구성하여 관리하고 재사용하기 쉽게 할 수 있습니다.

# 모듈 가져오기
import math
print(math.pi)  # 출력: 3.141592653589793
 
# 모듈에서 특정 함수 가져오기
from math import sqrt
print(sqrt(16))  # 출력: 4.0
 
# 별칭을 사용하여 모듈 가져오기
import numpy as np
print(np.array([1, 2, 3]))  # 출력: [1 2 3]

파일 입출력

Python은 파일에 대한 읽기 및 쓰기를 위한 내장 함수와 메소드를 제공합니다.

# 파일에 쓰기
with open("output.txt", "w") as file:
    file.write("안녕하세요, 파일!")
 
# 파일에서 읽기
with open("input.txt", "r") as file:
    content = file.read()
    print(content)

결론

이 튜토리얼에서는 Python에서 다양한 데이터 구조, 제어 흐름, 함수, 모듈 및 파일 입출력에 대해 알아보았습니다. 이러한 개념들은 보다 복잡한 애플리케이션을 구축하고 다양한 문제를 해결하기 위한 기반을 형성합니다. 이 주제에 대한 이해를 더욱 확고히하기 위해 제공된 코드 스니펫을 실습하고 실험하는 것을 잊지 마세요.