API로 서울시 대기질 정보 수집

April 11, 2021

분석 문제 정의

수집 데이터 정의

측정소별 실시간 일평균대기정보 수집
Part1. 2021년 최신 대기정보 수집
- API : http://apis.data.go.kr/B552584/ArpltnStatsSvc/getMsrstnAcctoRDyrg
- 수집 기간 : 20210101 ~ 조회기준 어제날짜 (2021년 4월 11일 기준 약 3개월)
- 수집 지역 : 서울시 25개구
- 수집 건수 : 약 2500 건 (2021년 4월 11일 기준)
Part2. 2019년 ~ 2020년 대기정보 수집
- 수집 목적 : 시계열 데이터 train / test 를 위해 동월 데이터 수집
- url : http://openAPI.seoul.go.kr:8088/(인증키)/xml/DailyAverageAirQuality
- 수집 기간 : 2019년 1월~2월
- 수집 지역 : 서울시 25개구
- 수집 건수 : 약 1500건

데이터 분석 문제 정의

각 서울시 구별 대기질 정보(이산화탄소, 미세먼지, 초미세먼지 등) 를 feature별로 수집하여
feature importance 분석 후
미세먼지 농도를 예측하고자 한다.
따라서 각 서울시 구별 일평균 대기정보를 수집한다.

Part1. 2021년 최신 대기정보 수집

## colab configuration 
from google.colab import drive
drive.mount('./MyDrive')

DATA_PATH = "/content/MyDrive/My Drive/data/"

def make_path(add_path):
    path_list = [DATA_PATH]
    path_list.append(add_path)
    return ''.join(path_list)

Mounted at ./MyDrive

from urllib.request import urlopen
from urllib.parse import urlencode, unquote, quote_plus
import urllib
import requests
from datetime import datetime, date, timedelta
import json
import pandas as pd

# 조회할 수 있는 가장 최신의 날짜(어제날짜)를 가져온다.
def get_end_dt():
    today = date.today()
    yesterday = (today - timedelta(1)).strftime('%Y%m%d')
    return yesterday

# 조회 시작날짜와 종료날짜를 통해 조회 수를 계산한다.
def get_num_of_rows(START_DT, END_DT):
    end_dt = datetime.strptime(END_DT, '%Y%m%d')
    start_dt = datetime.strptime(START_DT, '%Y%m%d')
    return (end_dt - start_dt).days + 1

# env
API_URL = 'http://apis.data.go.kr/B552584/ArpltnStatsSvc/getMsrstnAcctoRDyrg'
SERVICE_KEY = '{SERVICE_KEY}'
START_DT = '20210101'
END_DT = get_end_dt()
GU_NAME = [	'강남구', '강동구', '강북구', '강서구', '관악구', '광진구', '구로구', '금천구', '노원구', '도봉구', '동대문구', '동작구', '마포구', '서대문구', '서초구', '성동구', '성북구', '송파구', '양천구', '영등포구', '용산구', '은평구', '종로구', '중구', '중랑구']
num_of_rows = get_num_of_rows(START_DT, END_DT)

# data request & save
for gu_name in GU_NAME:
    params = '?' + urlencode({
        quote_plus("serviceKey"): SERVICE_KEY, # 인증키
        quote_plus("returnType"): "json",      # 응답자료형식 : xml, json
        quote_plus("numOfRows"): num_of_rows,  # 한 페이지 결과 수 // default : 10
        quote_plus("pageNo"): "1",             # 페이지 번호 // default : 1
        quote_plus("inqBginDt"): START_DT,     # 조회시작일자 // yyyymmdd
        quote_plus("inqEndDt"): END_DT,        # 조회종료일자 // yyyymmdd
        quote_plus("msrstnName"): gu_name      # 지역명
    })

    req = urllib.request.Request(API_URL + params)
    response_body = urlopen(req).read()
    json_data = json.loads(response_body)
    res = json_data['response']['body']['items']

    with open(make_path(('daily/{}_{}-{}.json').format(gu_name, START_DT, END_DT)), 'w', encoding='UTF8') as f:
        json.dump(res, f, ensure_ascii=False)
        print("save success {}, total counts : {}".format(gu_name, json_data['response']['body']['totalCount']))

save success 강남구, total counts : 100
save success 강동구, total counts : 100
save success 강북구, total counts : 100
save success 강서구, total counts : 100
save success 관악구, total counts : 100
save success 광진구, total counts : 100
save success 구로구, total counts : 100
save success 금천구, total counts : 100
save success 노원구, total counts : 100
save success 도봉구, total counts : 100
save success 동대문구, total counts : 100
save success 동작구, total counts : 100
save success 마포구, total counts : 100
save success 서대문구, total counts : 100
save success 서초구, total counts : 100
save success 성동구, total counts : 100
save success 성북구, total counts : 100
save success 송파구, total counts : 100
save success 양천구, total counts : 100
save success 영등포구, total counts : 100
save success 용산구, total counts : 100
save success 은평구, total counts : 100
save success 종로구, total counts : 100
save success 중구, total counts : 100
save success 중랑구, total counts : 100

Part2. 2019년 ~ 2020년 1월 2월 대기정보 수집

# env
# http://openAPI.seoul.go.kr:8088/(인증키)/xml/DailyAverageAirQuality/1/5/20130228/강변북로
PAST_API_URL = 'http://openAPI.seoul.go.kr:8088'
ACCESS_KEY = '{ACCESS_KEY}' 
import time

# 조회 날짜 리스트 : 2019년 01월 01일 ~ 2020년 12월 31일 
base = datetime.strptime(BASE_DATE, '%Y%m%d')
numdays = 731
date_list = [(base + timedelta(days=x)).strftime('%Y%m%d') for x in range(0, numdays)] 
print(date_list[0], date_list[-1])

20190101 20201231

# api 요청 수 제한으로 조회 날짜 쪼개기 
base_list = ['20200101']# , '20200101','20200201'

def get_numdays(dt):
    if dt.month == 2 and dt.year == 2019:
        numdays = 28
    elif dt.month == 2 and dt.year == 2020:
        numdays = 29
    else : numdays = 31
    return numdays

month_lst = []
for base_dt in base_list:
    base = datetime.strptime(base_dt, '%Y%m%d')
    numdays = get_numdays(base)
    dt_lst = [(base + timedelta(days=x)).strftime('%Y%m%d') for x in range(0, numdays)]
    month_lst.append(dt_lst)

print(month_lst)

[['20200101', '20200102', '20200103', '20200104', '20200105', '20200106', '20200107', '20200108', '20200109', '20200110', '20200111', '20200112', '20200113', '20200114', '20200115', '20200116', '20200117', '20200118', '20200119', '20200120', '20200121', '20200122', '20200123', '20200124', '20200125', '20200126', '20200127', '20200128', '20200129', '20200130', '20200131']]

 for gu_name in GU_NAME:
    gu_list = []
    for date_list in month_lst:
        for dt in date_list:
            gu_url = '{}/{}/json/DailyAverageAirQuality/1/1/{}/{}'.format(PAST_API_URL, ACCESS_KEY, dt, gu_name)
            # print("request for url : {}".format(gu_url))
            req = requests.get(gu_url)
            json_data = json.loads(req.text)
            # print(json_data['DailyAverageAirQuality']['row'][0])
            gu_list.append(json_data['DailyAverageAirQuality']['row'][0])
        print(*gu_list, sep=', ')
        with open(make_path(('tmp/{}_{}.json').format(gu_name, date_list[0][0:6])), 'w', encoding='UTF8') as f: # tmp/강남구_201901.json 으로 저장 
            json.dump(gu_list, f, ensure_ascii=False)
            print("save success {}, date : {}, total count : {}".format(gu_name, date_list[0][0:6], len(gu_list)))
            time.sleep(30)

{'MSRDT_DE': '20200101', 'MSRSTE_NM': '강남구', 'NO2': 0.037, 'O3': 0.003, 'CO': 0.7, 'SO2': 0.003, 'PM10': 30.0, 'PM25': 22.0}, {'MSRDT_DE': '20200102', 'MSRSTE_NM': '강남구', 'NO2': 0.042, 'O3': 0.003, 'CO': 0.8, 'SO2': 0.004, 'PM10': 56.0, 'PM25': 42.0}, {'MSRDT_DE': '20200103', 'MSRSTE_NM': '강남구', 'NO2': 0.041, 'O3': 0.01, 'CO': 0.8, 'SO2': 0.004, 'PM10': 61.0, 'PM25': 46.0}, {'MSRDT_DE': '20200104', 'MSRSTE_NM': '강남구', 'NO2': 0.045, 'O3': 0.012, 'CO': 0.9, 'SO2': 0.004, 'PM10': 54.0, 'PM25': 40.0}, {'MSRDT_DE': '20200105', 'MSRSTE_NM': '강남구', 'NO2': 0.045, 'O3': 0.008, 'CO': 0.9, 'SO2': 0.004, 'PM10': 45.0, 'PM25': 34.0}, {'MSRDT_DE': '20200106', 'MSRSTE_NM': '강남구', 'NO2': 0.041, 'O3': 0.005, 'CO': 0.7, 'SO2': 0.003, 'PM10': 38.0, 'PM25': 28.0}, {'MSRDT_DE': '20200107', 'MSRSTE_NM': '강남구', 'NO2': 0.029, 'O3': 0.011, 'CO': 0.5, 'SO2': 0.002, 'PM10': 6.0, 'PM25': 4.0}, {'MSRDT_DE': '20200108', 'MSRSTE_NM': '강남구', 'NO2': 0.026, 'O3': 0.015, 'CO': 0.6, 'SO2': 0.002, 'PM10': 20.0, 'PM25': 16.0}, {'MSRDT_DE': '20200109', 'MSRSTE_NM': '강남구', 'NO2': 0.025, 'O3': 0.021, 'CO': 0.7, 'SO2': 0.003, 'PM10': 46.0, 'PM25': 40.0}, {'MSRDT_DE': '20200110', 'MSRSTE_NM': '강남구', 'NO2': 0.045, 'O3': 0.007, 'CO': 0.8, 'SO2': 0.004, 'PM10': 58.0, 'PM25': 48.0}, {'MSRDT_DE': '20200111', 'MSRSTE_NM': '강남구', 'NO2': 0.041, 'O3': 0.014, 'CO': 0.9, 'SO2': 0.004, 'PM10': 51.0, 'PM25': 40.0}, {'MSRDT_DE': '20200112', 'MSRSTE_NM': '강남구', 'NO2': 0.021, 'O3': 0.027, 'CO': 0.7, 'SO2': 0.004, 'PM10': 43.0, 'PM25': 34.0}, {'MSRDT_DE': '20200113', 'MSRSTE_NM': '강남구', 'NO2': 0.021, 'O3': 0.022, 'CO': 0.5, 'SO2': 0.003, 'PM10': 23.0, 'PM25': 16.0}, {'MSRDT_DE': '20200114', 'MSRSTE_NM': '강남구', 'NO2': 0.038, 'O3': 0.01, 'CO': 0.6, 'SO2': 0.003, 'PM10': 29.0, 'PM25': 20.0}, {'MSRDT_DE': '20200115', 'MSRSTE_NM': '강남구', 'NO2': 0.035, 'O3': 0.013, 'CO': 0.7, 'SO2': 0.004, 'PM10': 34.0, 'PM25': 23.0}, {'MSRDT_DE': '20200116', 'MSRSTE_NM': '강남구', 'NO2': 0.04, 'O3': 0.011, 'CO': 0.7, 'SO2': 0.003, 'PM10': 41.0, 'PM25': 29.0}, {'MSRDT_DE': '20200117', 'MSRSTE_NM': '강남구', 'NO2': 0.049, 'O3': 0.006, 'CO': 0.8, 'SO2': 0.003, 'PM10': 51.0, 'PM25': 37.0}, {'MSRDT_DE': '20200118', 'MSRSTE_NM': '강남구', 'NO2': 0.044, 'O3': 0.012, 'CO': 0.9, 'SO2': 0.004, 'PM10': 58.0, 'PM25': 40.0}, {'MSRDT_DE': '20200119', 'MSRSTE_NM': '강남구', 'NO2': 0.035, 'O3': 0.019, 'CO': 0.8, 'SO2': 0.003, 'PM10': 55.0, 'PM25': 41.0}, {'MSRDT_DE': '20200120', 'MSRSTE_NM': '강남구', 'NO2': 0.025, 'O3': 0.024, 'CO': 0.6, 'SO2': 0.003, 'PM10': 49.0, 'PM25': 27.0}, {'MSRDT_DE': '20200121', 'MSRSTE_NM': '강남구', 'NO2': 0.04, 'O3': 0.012, 'CO': 0.7, 'SO2': 0.004, 'PM10': 40.0, 'PM25': 24.0}, {'MSRDT_DE': '20200122', 'MSRSTE_NM': '강남구', 'NO2': 0.052, 'O3': 0.003, 'CO': 0.8, 'SO2': 0.003, 'PM10': 44.0, 'PM25': 29.0}, {'MSRDT_DE': '20200123', 'MSRSTE_NM': '강남구', 'NO2': 0.046, 'O3': 0.015, 'CO': 0.8, 'SO2': 0.004, 'PM10': 57.0, 'PM25': 38.0}, {'MSRDT_DE': '20200124', 'MSRSTE_NM': '강남구', 'NO2': 0.034, 'O3': 0.018, 'CO': 0.9, 'SO2': 0.003, 'PM10': 67.0, 'PM25': 47.0}, {'MSRDT_DE': '20200125', 'MSRSTE_NM': '강남구', 'NO2': 0.037, 'O3': 0.009, 'CO': 0.7, 'SO2': 0.003, 'PM10': 44.0, 'PM25': 32.0}, {'MSRDT_DE': '20200126', 'MSRSTE_NM': '강남구', 'NO2': 0.027, 'O3': 0.016, 'CO': 0.5, 'SO2': 0.002, 'PM10': 25.0, 'PM25': 17.0}, {'MSRDT_DE': '20200127', 'MSRSTE_NM': '강남구', 'NO2': 0.011, 'O3': 0.035, 'CO': 0.3, 'SO2': 0.002, 'PM10': 11.0, 'PM25': 5.0}, {'MSRDT_DE': '20200128', 'MSRSTE_NM': '강남구', 'NO2': 0.022, 'O3': 0.024, 'CO': 0.4, 'SO2': 0.002, 'PM10': 12.0, 'PM25': 5.0}, {'MSRDT_DE': '20200129', 'MSRSTE_NM': '강남구', 'NO2': 0.034, 'O3': 0.014, 'CO': 0.5, 'SO2': 0.002, 'PM10': 18.0, 'PM25': 8.0}, {'MSRDT_DE': '20200130', 'MSRSTE_NM': '강남구', 'NO2': 0.031, 'O3': 0.018, 'CO': 0.5, 'SO2': 0.002, 'PM10': 18.0, 'PM25': 10.0}, {'MSRDT_DE': '20200131', 'MSRSTE_NM': '강남구', 'NO2': 0.03, 'O3': 0.02, 'CO': 0.5, 'SO2': 0.003, 'PM10': 25.0, 'PM25': 17.0}
save success 강남구, date : 202001, total count : 31
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save success 동대문구, date : 202001, total count : 31
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save success 마포구, date : 202001, total count : 31
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save success 중랑구, date : 202001, total count : 31

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API로 서울시 대기질 정보 수집

분석 문제 정의

Part1. 2021년 최신 대기정보 수집

Part2. 2019년 ~ 2020년 1월 2월 대기정보 수집

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참고

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속도 개선을 위한 DB 인덱싱 및 비동기 적용