교육 실습용 자료

# 네이버 검색 API 예제 - 블로그 검색 import os import sys import urllib.request client_id = "YOUR_CLIENT_ID" client_secret = "YOUR_CLIENT_SECRET" encText = urllib.parse.quote("검색할 단어") url = "https://openapi.naver.com/v1/search/blog?query=" + encText # JSON 결과 # url = "https://openapi.naver.com/v1/search/blog.xml?query=" + encText # XML 결과 request = urllib.request.Request(url) request.add_header("X-Naver-Client-Id",client_id) request.add_header("X-Naver-Client-Secret",client_secret) response = urllib.request.urlopen(request) rescode = response.getcode() if(rescode==200): response_body = response.read() print(response_body.decode('utf-8')) else: print("Error Code:" + rescode)

import requests from bs4 import BeautifulSoup # 크롤링할 네이버 뉴스 URL url = "https://n.news.naver.com/mnews/article/022/0003986945?sid=101" # 헤더 설정 headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/112.0.0.0 Safari/537.36" } # 페이지 요청 response = requests.get(url, headers=headers) # 응답 확인 if response.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") # 뉴스 본문 크롤링 article_body = soup.find("div", {"id": "newsct_article"}) # 뉴스 본문 전체를 감싸는 div if article_body: # 본문 텍스트 추출 article_content = article_body.find("article", {"id": "dic_area"}) if article_content: print("기사 본문:") print(article_content.get_text(strip=True)) else: print("본문을 찾을 수 없습니다. 페이지 구조를 다시 확인하세요.") else: print("뉴스 본문을 찾을 수 없습니다.") else: print(f"페이지 요청 실패: {response.status_code}")

// ChatGPT 모델 설정 const MODEL_ID = "gpt-4o-mini"; // 원하는 모델 ID로 변경 가능 function GPT1(prompt) { const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty("OpenAI_API_Key"); if (!prompt) { return "Error: Please provide a valid prompt."; // 사용자 입력이 null인 경우 오류 메시지 출력 } const apiUrl = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"; // 엔드포인트 수정 const data = { model: MODEL_ID, messages: [ { role: "system", content: "You are a helpful assistant." }, { role: "user", content: prompt } ], max_tokens: 1000 }; const headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer " + apiKey }; const options = { "method" : "POST", "headers" : headers, "payload" : JSON.stringify(data) }; const response = UrlFetchApp.fetch(apiUrl, options); const result = JSON.parse(response.getContentText()); return result.choices[0].message.content; }

Function GPT(prompt As String) As String Dim http As Object Dim JSON As Object Dim url As String Dim API_KEY As String Dim requestBody As String Dim responseText As String Dim filePath As String Dim fileNumber As Integer ' API 키 파일 경로 설정 (현재 엑셀 파일과 같은 폴더) filePath = ThisWorkbook.Path & "\my_API_Key.txt" ' 파일 존재 여부 확인 If Dir(filePath) = "" Then MsgBox "API 키 파일(my_API_Key.txt)이 없습니다! 파일을 확인하세요.", vbCritical, "오류" Exit Function End If ' 파일에서 API 키 불러오기 fileNumber = FreeFile Open filePath For Input As #fileNumber Line Input #fileNumber, API_KEY Close #fileNumber ' API URL 설정 url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions" ' JSON 요청 본문 작성 requestBody = "{""model"":""gpt-4o-mini"",""messages"":[{""role"":""system"",""content"":""You are a helpful assistant.""},{""role"":""user"",""content"":""" & prompt & """}],""temperature"":0.7}" ' HTTP 요청 생성 Set http = CreateObject("MSXML2.XMLHTTP") With http .Open "POST", url, False .setRequestHeader "Content-Type", "application/json" .setRequestHeader "Authorization", "Bearer " & API_KEY .Send requestBody End With ' 응답 처리 responseText = http.responseText ' JSON 파싱 Set JSON = JsonConverter.ParseJson(responseText) ' 응답 반환 GPT = JSON("choices")(1)("message")("content") End Function