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이 글에 대해 아래 내용은 작업하면서 그때그때 생각나는 대로 여과 없이 적어둔 기록을 바탕으로 정리했다. 그래서 처음 기록은 앞뒤가 맞지 않거나 같은 이야기가 반복되고, 꼭 필요하지 않은 말까지 들어가 있어 글이 쓸데없이 길 수 있다. 다만 나중에 내가 어떤 과정을 거쳤는지 다시 확인하는 것이 중요해서, 실제로 거친 과정과 코드, 오류와 해결 과정은 가능한 한 그대로 남긴다. 내가 같은 내용을 실수로 두 번 복사해 붙여넣어서 생긴 오류처럼 단순 입력 실수로 생긴 중복 과정만 제외한다. 오늘 하고 싶었던 것 Mac에서 Blogger API를 다시 연결한다. Blogger의 기존 글을 API로 읽을 수 있는지 확인한다. 새 글을 DRAFT(임시보관) 상태로 만들 수 있는지 확인한다. 이미 발행된 글도 API로 수정하고 다시 원상복구할 수 있는지 확인한다. Notion에 있는 SPAC 68개 데이터를 블로그 프롬프트와 디자인 규칙에 맞춰 새 Blogger 초안으로 만들 수 있는지 확인한다. 자동 생성된 결과를 Blogger에서 직접 확인한다. 다음에 할 것 ChatGPT와 대화하면서 조사한 데이터를 Notion에 먼저 저장하지 않고, 바로 블로그 프롬프트와 디자인에 맞춰 글로 만들고 검증할 수 있는지 테스트한다. 작성 중인 Blogger 글을 보면서 ChatGPT와 대화하듯 수정할 수 있는 방법을 더 알아본다. 코드박스마다 복사하기 버튼을 넣고, 초보자도 따라 할 수 있도록 복사 → 터미널에 붙여넣기 → Return까지 안내한다. 이번에 만든 자동화 과정에서 필요 없는 단계를 줄이고 반복 작업을 더 단순하게 만든다. 목차 ...

벌써 몇 번째인지 모르겠다. 주식으로 아주 소소한 소득이 있었고, 손절을 못하고 버티고 있는 부분도 있고, 계좌가 망가져 손실을 입은 경험도 있다. 그럼에도 계속 더 파고들게 된다. 그래서 그냥 아무 생각 없이 일단 해보는 것에 초점을 두기로 했다. 그렇다고 안 하지도 않을 걸 알기에, 그렇다면 해보자고 마음먹었다. 그러다 방향을 조금 틀어 일단 품절주 목록을 만들어보기로 했다. 주식장을 하루 종일 본 날들이 있었는데 장이 좋지 않을 때마다 품절주라고 불리는 종목들이 튀는 모습을 여러 번 봤다. 테마를 타면 상한가까지 가는 경우도 있었다. 물론 품절주는 급등이 심한 만큼 급락도 심하다. 이 흐름을 타겠다는 결심이라기보다는, 이런 종목을 데이터로 모아두면 오히려 급하게 움직이는 종목을 미리 알아보고 피해가는 데도 사용할 수 있을 것 같았다. 그래서 먼저 코스피·코스닥 전체 종목 리스트를 만들기 시작했다. 그런데 목록을 만들고 보니 일반 기업 사이에 스팩(SPAC) 종목도 함께 들어 있었다. 내가 보려는 것은 실제 사업을 하는 기업 가운데 최대주주와 특수관계인의 지분율이 높은 종목들이었기 때문에 스팩은 우선 따로 분리할 필요가 있었다. ChatGPT와 함께 종목을 구분하면서 스팩 68개를 노션 DB로 만들었다. 그런데 생각해보니 이 68개 목록 자체를 노션에 계속 가지고 있을 정도는 아니었다. 앞으로 일반기업 데이터를 정리할 때 제외할 수만 있으면 되고, 대신 이런 과정을 거쳤다는 기록은 남기고 싶었다. 그래서 블로그에 목록을 남기기로 했다. 여기서 또 다른 생각이 들었다. 자동화에 흥미를 느끼는 내 입장에서는 노션에 있는 68개 DB를 복사해서 블로그에 붙이고 다시 ChatGPT에게 ‘블로그 프롬프트 규칙에 맞게 만들어줘’ 라고 요청하는 것보다, ‘지금 이 리스트를 블로그에 직접 넣어줘’ 라고 하는 것이 과정을 하나 더 줄이는 방법이라고 생각했다. 노션의 68개 목록이 블로그에 한꺼번에 깔끔하게 복사됐다면 아마 이런 방법까지 자동화해야...

목차   오늘은 10월 1일이다. 어제 파이썬 작업까지 해놓았으니 오늘은 발행되는 자료를 파이썬으로 어떻게 받아보는지 시도해보려 한다. 과연 웹페이지를 찾아보는 것과 어떤 차이가 있어서 내가 이리 고생을 해대는 것인지 증명해보고 싶기도 하다. 어제는 관련 자료가 나오는 날이 아니어서 202508 과거 자료를 시험 삼아 요청해봤고, 오늘은 202609로 해당 일자를 변경해서 오늘 10월 1일, 매달 1일에 나오는 자료인 한 달 전체 잠정치 를 요청해서 받아봤다. 그런데 여기서 ‘받아봤다’는 의미가 모호하다. 이게 내가 알아볼 수 있는 파일이 아니기 때문이다. 나의 상상으로는 파이썬으로 명령을 주면 나의 폴더에 자료가 툭 떨어지는 거였다. 맥을 사용할 때 서버로 접속해서 받거나 상대방이 나에게 명령어를 줘서 클릭하면 자료가 받아지는 그런 과정을 생각했었다. 그러나 터미널 창에 알 수 없는 숫자와 문자들의 나열로 자료를 요청해 받아보는 것이 끝났다고 한다. 이걸 어떻게 설명할 수가 없어서 답답하긴 하다. 자동화까지 끝내봐야 이걸 이해하려나 하는 생각도 들고. 이전 글 이 글은 이전 내용과 연결되어 있다. 🔗 수출입 데이터 자동화 01｜관세청 API 신청·승인하기 🔗 수출입 데이터 자동화 02｜관세청 Open API 파이썬 연결하기 1. 작업의 전체 흐름 글에 두서가 없어서다. 아래 과정을 먼저 정리해놓는 게 좋을 것 같다. 진행 순서 관세청 서버 → API로 자료 요청 → Python이 자료를 받음 → 처음에는 터미널에 표시해서 확인 → print(data) 를 없앰 → 같은 자료를 다시 요청 → XML 파일로 폴더에 저장 → ...