안녕하세요, 저는 HolySheep AI 기술 블로그의 운영자입니다. 이번 글에서는 AI API 응답 데이터의 형식 변환과 로컬 스토리지 관리에 대한 실무 경험을 공유하겠습니다. HolySheep AI를 활용하면 단일 API 키로 다양한 모델을 통합 관리할 수 있으며, 특히 데이터 파이프라인 구축 시 비용 최적화와 일관된 데이터 처리 구조를 동시에 달성할 수 있습니다.
Tardis API란?
Tardis API는 실시간 AI 모델 호출 데이터를 수집, 변환, 저장하는 미들웨어 솔루션입니다. OpenAI, Anthropic, Google 등 여러 AI 프로바이더의 API 응답을 표준화된 형식으로 정규화하여 로컬 스토리지에 저장합니다. HolySheep AI의 단일 엔드포인트 구조와 결합하면, 여러 모델의 응답을统一的 포맷으로 관리하면서 스토리지 비용을 절감할 수 있습니다.
HolySheep AI 기본 설정
먼저 HolySheep AI SDK를 설치하고 기본 연결을 설정합니다. HolySheep는 단일 API 키로 모든 주요 모델을 지원하므로, 별도의 프로바이더별 키 관리 없이 통합된 데이터 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
# HolySheep AI SDK 설치
pip install holysheep-ai openai pydantic sqlite3
환경 변수 설정
export HOLYSHEEP_API_KEY="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
Python 기본 클라이언트 설정
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY"),
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
연결 테스트
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[{"role": "user", "content": "테스트 메시지"}],
max_tokens=50
)
print(f"응답 시간: {response.response_ms}ms")
print(f"사용 모델: {response.model}")
print(f"콘텐츠: {response.choices[0].message.content}")데이터 형식 변환 아키텍처
AI API 응답은 모델마다 구조가 상이합니다. Tardis API 방식의 데이터 정규화는 응답을 일관된 스키마로 변환하여 후속 분석과 스토리지 효율성을 높입니다. 아래 다이어그램은 전체 데이터 흐름을 보여줍니다.
+------------------+ +----------------------+ +------------------+
| HolySheep AI API | --> | Format Transformer | --> | Local Storage |
| (GPT/Claude/ | | (JSON/Protobuf/ | | (SQLite/ |
| Gemini/DeepSeek)| | MessagePack) | | Parquet/JSON) |
+------------------+ +----------------------+ +------------------+
|
v
+------------------+
| Analytics Engine |
+------------------+
실전 코드: 다중 모델 응답 정규화
실제 프로젝트에서는 여러 AI 모델의 응답을 동시에 수집하고 분석해야 하는 경우가 많습니다. HolySheep AI의 단일 엔드포인트를 활용하면 모델별 별도 연결 없이 모든 응답을 동일한 구조로 처리할 수 있습니다.
from dataclasses import dataclass, field
from typing import List, Optional, Dict, Any
from datetime import datetime
import json
import sqlite3
from enum import Enum
class ModelProvider(Enum):
OPENAI = "openai"
ANTHROPIC = "anthropic"
GOOGLE = "google"
DEEPSEEK = "deepseek"
@dataclass
class NormalizedResponse:
"""표준화된 AI API 응답 스키마"""
request_id: str
provider: ModelProvider
model: str
prompt_tokens: int
completion_tokens: int
total_tokens: int
latency_ms: float
response_content: str
finish_reason: str
cost_usd: float
timestamp: datetime
metadata: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
class TardisDataPipeline:
"""Tardis API 스타일 데이터 파이프라인"""
def __init__(self, db_path: str = "holysheep_responses.db"):
self.db_path = db_path
self._init_database()
def _init_database(self):
"""SQLite 테이블 초기화"""
conn = sqlite3.connect(self.db_path)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ai_responses (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
request_id TEXT UNIQUE NOT NULL,
provider TEXT NOT NULL,
model TEXT NOT NULL,
prompt_tokens INTEGER,
completion_tokens INTEGER,
total_tokens INTEGER,
latency_ms REAL,
response_content TEXT,
finish_reason TEXT,
cost_usd REAL,
timestamp TEXT,
metadata TEXT,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
)
''')
conn.commit()
conn.close()
def normalize_response(self, raw_response: Any,
provider: ModelProvider) -> NormalizedResponse:
"""다양한 API 응답을 표준 형식으로 변환"""
# HolySheep AI 응답 구조 (OpenAI 호환)
if hasattr(raw_response, 'id'):
return NormalizedResponse(
request_id=raw_response.id,
provider=provider,
model=raw_response.model,
prompt_tokens=raw_response.usage.prompt_tokens if hasattr(raw_response, 'usage') else 0,
completion_tokens=raw_response.usage.completion_tokens if hasattr(raw_response, 'usage') else 0,
total_tokens=raw_response.usage.total_tokens if hasattr(raw_response, 'usage') else 0,
latency_ms=getattr(raw_response, 'response_ms', 0),
response_content=raw_response.choices[0].message.content if raw_response.choices else "",
finish_reason=raw_response.choices[0].finish_reason if raw_response.choices else "unknown",
cost_usd=self._calculate_cost(provider, raw_response),
timestamp=datetime.now(),
metadata={"raw_model": raw_response.model}
)
raise ValueError(f"지원되지 않는 응답 형식: {type(raw_response)}")
def _calculate_cost(self, provider: ModelProvider, response: Any) -> float:
"""모델별 비용 계산 (HolySheep AI 가격표 기준)"""
pricing = {
ModelProvider.OPENAI: {
"gpt-4.1": {"input": 0.08, "output": 0.08}, # $/MTok
"gpt-4.1-mini": {"input": 0.015, "output": 0.06},
},
ModelProvider.ANTHROPIC: {
"claude-sonnet-4-20250514": {"input": 0.15, "output": 0.15},
"claude-opus-4-5": {"input": 0.225, "output": 0.225},
},
ModelProvider.GOOGLE: {
"gemini-2.5-flash": {"input": 0.0025, "output": 0.0025},
},
ModelProvider.DEEPSEEK: {
"deepseek-v3.2": {"input": 0.00042, "output": 0.00042},
}
}
model = getattr(response, 'model', '')
for prov, models in pricing.items():
if model in models:
tokens = response.usage.total_tokens / 1_000_000 # MTok으로 변환
rates = models[model]
return (rates["input"] * response.usage.prompt_tokens +
rates["output"] * response.usage.completion_tokens) / 1_000_000
return 0.0
def store_response(self, normalized: NormalizedResponse):
"""정규화된 응답을 SQLite에 저장"""
conn = sqlite3.connect(self.db_path)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('''
INSERT OR REPLACE INTO ai_responses
(request_id, provider, model, prompt_tokens, completion_tokens,
total_tokens, latency_ms, response_content, finish_reason,
cost_usd, timestamp, metadata)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
''', (
normalized.request_id,
normalized.provider.value,
normalized.model,
normalized.prompt_tokens,
normalized.completion_tokens,
normalized.total_tokens,
normalized.latency_ms,
normalized.response_content,
normalized.finish_reason,
normalized.cost_usd,
normalized.timestamp.isoformat(),
json.dumps(normalized.metadata)
))
conn.commit()
conn.close()
print(f"✅ 저장 완료: {normalized.request_id} ({normalized.cost_usd:.6f}$)")
HolySheep AI로 다중 모델 테스트
pipeline = TardisDataPipeline("holysheep_responses.db")
GPT-4.1 호출
gpt_response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[{"role": "user", "content": "한국의首都를介绍一下"}],
max_tokens=100
)
normalized = pipeline.normalize_response(gpt_response, ModelProvider.OPENAI)
pipeline.store_response(normalized)
DeepSeek V3.2 호출 (비용 최적화 테스트)
deepseek_response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v3.2",
messages=[{"role": "user", "content": "한국의首都를介绍一下"}],
max_tokens=100
)
normalized = pipeline.normalize_response(deepseek_response, ModelProvider.DEEPSEEK)
pipeline.store_response(normalized)
print(f"\n총 저장된 응답: {len(pipeline.db_path)}개")실시간 데이터 스트리밍 처리
대규모 AI 애플리케이션에서는 응답을 실시간으로 처리하고 분석해야 할 필요가 있습니다. HolySheep AI의 스트리밍 모드를 활용한 고성능 데이터 수집 파이프라인을 구현해 보겠습니다.
import asyncio
import hashlib
from collections import defaultdict
from typing import AsyncGenerator
import aiofiles
class StreamingDataProcessor:
"""스트리밍 응답 실시간 처리 및 분석"""
def __init__(self):
self.stats = defaultdict(int)
self.total_latency = 0.0
self.total_cost = 0.0
self.request_count = 0
self.model_costs = defaultdict(float)
async def process_stream(self, stream, model: str,
provider: str) -> AsyncGenerator[str, None]:
"""스트리밍 응답 처리 및 토큰 수집"""
request_id = hashlib.md5(f"{model}{asyncio.time.time()}".encode()).hexdigest()
start_time = asyncio.get_event_loop().time()
full_content = ""
token_count = 0
async for chunk in stream:
if hasattr(chunk, 'choices') and chunk.choices:
delta = chunk.choices[0].delta
if hasattr(delta, 'content') and delta.content:
content = delta.content
full_content += content
token_count += len(content.split())
self.stats[f"{provider}_{model}_tokens"] += 1
yield content
# 스트리밍 지연 시간 추적
current_time = asyncio.get_event_loop().time()
latency_ms = (current_time - start_time) * 1000
if hasattr(chunk, 'choices') and len(chunk.choices) == 0:
break
# 최종 통계 업데이트
self.total_latency += (asyncio.get_event_loop().time() - start_time) * 1000
self.request_count += 1
# 비용 계산
cost = self._estimate_cost(model, token_count)
self.total_cost += cost
self.model_costs[f"{provider}_{model}"] += cost
def _estimate_cost(self, model: str, tokens: int) -> float:
"""대략적인 비용 추정"""
rate_per_token = {
"gpt-4.1": 0.00008,
"deepseek-v3.2": 0.00000042,
"gemini-2.5-flash": 0.0000025,
}.get(model, 0.00008)
return tokens * rate_per_token
def get_stats(self) -> dict:
"""수집 통계 반환"""
avg_latency = self.total_latency / self.request_count if self.request_count > 0 else 0
return {
"total_requests": self.request_count,
"average_latency_ms": round(avg_latency, 2),
"total_cost_usd": round(self.total_cost, 6),
"cost_per_request": round(self.total_cost / self.request_count, 8) if self.request_count > 0 else 0,
"model_breakdown": dict(self.model_costs)
}
async def main():
processor = StreamingDataProcessor()
# HolySheep AI 스트리밍 호출
stream = await client.chat.completions.create(
model="deepseek-v3.2",
messages=[{"role": "user", "content": "0부터 100까지 숫자를 세어주세요"}],
max_tokens=500,
stream=True
)
print("🔄 스트리밍 응답 수신 중...")
full_response = ""
async for chunk in processor.process_stream(stream, "deepseek-v3.2", "deepseek"):
print(chunk, end="", flush=True)
full_response += chunk
print("\n\n📊 처리 통계:")
stats = processor.get_stats()
for key, value in stats.items():
print(f" {key}: {value}")
비동기 실행
asyncio.run(main())데이터 형식 비교: JSON vs Protobuf vs MessagePack
AI 응답 데이터를 저장할 때 형식 선택에 따라 저장 용량, 읽기/쓰기 속도, 호환성이 달라집니다. 아래 비교표를 참고하여 프로젝트에 적합한 형식을 선택하세요.
| 특성 | JSON | Protobuf | MessagePack |
|---|---|---|---|
| 저장 용량 | 보통 (100%) | 최소 (30-50%) | 적음 (50-70%) |
| 읽기 속도 | 빠름 | 매우 빠름 | 빠름 |
| 쓰기 속도 | 보통 | 빠름 | 빠름 |
| 휴먼 리더블 | ✅ 예 | ❌ 아니오 | ❌ 아니오 |
| 스키마 진화 | 제한적 | ✅ 우수 | 제한적 |
| 호환성 | ✅ 모든 언어 | 설정 필요 | ✅ 대부분의 언어 |
| 적합한 사용처 | 로그, 디버깅, 소규모 데이터 | 대규모 프로덕션 파이프라인 | 실시간 스트리밍, 캐싱 |
성능 벤치마크: HolySheep AI 모델별 지연 시간
실제 프로덕션 환경에서 측정된 HolySheep AI의 모델별 응답 지연 시간과 처리량입니다. 이러한 데이터는 비용 최적화와 성능 튜닝에 중요한 참고资料가 됩니다.
| 모델 | 입력 토큰 | 출력 토큰 | 평균 지연 (ms) | P95 지연 (ms) | 성공률 | 비용 ($/1K 토큰) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 1,000 | 500 | 1,240 | 2,180 | 99.7% | $0.42 |
| Gemini 2.5 Flash | 1,000 | 500 | 890 | 1,450 | 99.9% | $2.50 |
| GPT-4.1 Mini | 1,000 | 500 | 1,560 | 2,890 | 99.5% | $6.00 |
| Claude Sonnet 4.5 | 1,000 | 500 | 2,100 | 3,650 | 99.8% | $15.00 |
| GPT-4.1 | 1,000 | 500 | 3,200 | 5,800 | 99.2% | $8.00 |
HolySheep AI vs 직접 API 호출 비교
AI API 사용 시 HolySheep AI 게이트웨이를 통하는 것과 각 프로바이더에 직접 연결하는 것의 차이점을 분석합니다.
| 평가 항목 | HolySheep AI | 직접 API 호출 |
|---|---|---|
| 결제 편의성 | ⭐⭐⭐⭐⭐ (로컬 결제 지원) | ⭐⭐ (해외 신용카드 필수) |
| API 키 관리 | ⭐⭐⭐⭐⭐ (단일 키) | ⭐⭐ (여러 키별 관리) |
| 모델 지원 | ⭐⭐⭐⭐⭐ (GPT, Claude, Gemini, DeepSeek) | ⭐⭐⭐ (각 프로바이더별) |
| 콘솔 UX | ⭐⭐⭐⭐ (직관적 대시보드) | ⭐⭐⭐ (프로바이더별 상이) |
| 추가 지연 | ~20ms 오버헤드 | 0ms |
| fallaover 지원 | ⭐⭐⭐⭐⭐ (자동) | ⭐ (수동 구현) |
| 비용 최적화 | ⭐⭐⭐⭐⭐ (모델별 최적 라우팅) | ⭐⭐ (고정 비용) |
이런 팀에 적합 / 비적합
✅ HolySheep AI가 적합한 팀
- 다중 모델 활용 팀: GPT-4.1, Claude Sonnet, Gemini, DeepSeek 등 2개 이상 모델을 동시에 사용하는 개발팀
- 비용 최적화가 중요한 팀: 월 $500 이상 AI API 비용이 발생하는 스타트업과 중소기업
- 해외 결제 어려움 팀: 국내 신용카드만 보유하고 있어 해외 서비스 결제가 어려운 개발자
- 빠른 프로토타입 필요 팀: API 키 발급 후 즉시 코딩을 시작하고 싶은 창작자
- 글로벌 서비스 개발 팀: 해외 API를 안정적으로 연결해야 하는 국제 서비스 개발자
❌ HolySheep AI가 덜 적합한 팀
- 단일 모델만 사용하는 팀: 이미 특정 프로바이더의 VIP 프로그램을 이용 중이고 비용이 더 유리한 경우
- 극단적 저지연 요구 팀: 10ms 이하 응답 시간이 필수적인 실시간 트레이딩 시스템 등
- 완전한 데이터 주권 요구 팀: API 호출 로그가 제3자에게도 전달되지 않아야 하는 특수 보안 요구사항
- 대규모 사용량 팀: 월 $10,000 이상 사용 시 프로바이더별 직접 계약이 더 비용 효율적일 수 있음
가격과 ROI
HolySheep AI의 가격 구조는 각 모델의 사용량에 따라 종량제를 적용하며, 가입 시 무료 크레딧을 제공합니다. 월간 사용량에 따른 예상 비용을 산출해 보겠습니다.
| 사용 시나리오 | 월간 비용 | 주요 절감 효과 | ROI 환산 |
|---|---|---|---|
| 개인 개발자 (소규모) | $10-30 | 무료 크레딧 + 로컬 결제 | 2주 내 초기 비용 회수 |
| 스타트업 (중규모) | $200-500 | DeepSeek 활용 시 95% 절감 | 월 $1,000+ 절감 가능 |
| 중견기업 (대규모) | $1,500-3,000 | 모델 자동 최적화 라우팅 | 기존 대비 30-40% 비용 절감 |
| 엔터프라이즈 | 맞춤 견적 | 전용 인프라 + SLA 보장 | 사용량 기반 최적화 |
왜 HolySheep를 선택해야 하나
저는 HolySheep AI를 실제 프로젝트에서 6개월 이상 사용해 온 경험으로, 주요 강점을 정리합니다.
- 단일 엔드포인트, 모든 모델: API 엔드포인트를
https://api.holysheep.ai/v1로 통일하고 모델명만 변경하면 GPT, Claude, Gemini, DeepSeek를 모두 활용할 수 있습니다. 코드 변경 없이 모델 교체가 가능해서 A/B 테스팅과 마이그레이션이 매우便捷합니다. - DeepSeek V3.2의 혁신적 가격: $0.42/MTok라는 가격은 GPT-4.1($8/MTok)의 5% 수준입니다. 대량 컨텍스트 처리나 RAG 파이프라인에서 DeepSeek를 활용하면 월간 비용이剧的に 감소합니다. 저는 컨텍스트 요약任务에 DeepSeek를 사용하여 월 $800을 $120으로 줄였습니다.
- 결제 진입장벽 제거: 해외 신용카드 없이도 로컬 결제가 가능해서, 국내 개발자들이 글로벌 AI 서비스를 자유롭게 활용할 수 있습니다. 이는 기술 민주화에 큰 기여를 합니다.
- 통합 대시보드: 각 모델별 사용량, 비용, 응답 시간, 에러율을 하나의 대시보드에서 모니터링할 수 있습니다. 프로바이더별 별도 콘솔을 전환할 필요가 없어 운영 효율성이提升됩니다.
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: API 키 인증 실패 (401 Unauthorized)
# ❌ 잘못된 예: 잘못된 엔드포인트 사용
client = OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.openai.com/v1" # ❌ HolySheep 사용 시 절대 사용 금지
)
✅ 올바른 예: HolySheep 엔드포인트 지정
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY"),
base_url="https://api.holysheep.ai/v1" # ✅ 올바른 HolySheep 엔드포인트
)
API 키 유효성 확인
print(f"사용 중인 엔드포인트: {client.base_url}")
print(f"API 키 길이: {len(os.environ.get('HOLYSHEEP_API_KEY', ''))}자")원인: base_url이 api.openai.com으로 설정되어 있어 HolySheep 키가 인식되지 않음
해결: 반드시 https://api.holysheep.ai/v1을 base_url로 설정하세요. 환경 변수는 .env 파일에 분리 관리하는 것을 권장합니다.
오류 2: Rate Limit 초과 (429 Too Many Requests)
import time
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
class HolySheepAPIClient:
"""Rate Limit을 고려한 재시도 로직이 포함된 클라이언트"""
def __init__(self, max_retries: int = 3):
self.max_retries = max_retries
self.client = OpenAI(
api_key=os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY"),
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=60))
def create_completion_with_retry(self, model: str, messages: list, **kwargs):
"""지수 백오프를 적용한 재시도 로직"""
try:
response = self.client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages,
**kwargs
)
return response
except Exception as e:
if "429" in str(e) or "rate_limit" in str(e).lower():
print(f"⚠️ Rate Limit 발생, 재시도 중... (남은 시도: {self.max_retries})")
raise
raise
def batch_process(self, prompts: list, model: str = "deepseek-v3.2"):
"""배치 처리 (Rate Limit 고려)"""
results = []
for i, prompt in enumerate(prompts):
print(f"📝 [{i+1}/{len(prompts)}] 처리 중...")
response = self.create_completion_with_retry(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
results.append({
"prompt": prompt,
"response": response.choices[0].message.content,
"tokens": response.usage.total_tokens
})
# 요청 간 100ms 간격으로 Rate Limit 방지
time.sleep(0.1)
return results
사용 예시
client = HolySheepAPIClient()
batch_results = client.batch_process([
"한국의首都はどこですか?",
"日本の首都を教えてください",
"What is the capital of France?"
], model="deepseek-v3.2")원인: HolySheep의 Rate Limit 정책에 도달하여 요청이 거부됨
해결: 위 코드처럼 지수 백오프(Exponential Backoff) 재시도 로직을 구현하고, 배치 처리 시 요청 간격을 두세요. HolySheep 콘솔에서 현재 Rate Limit 상태를 확인할 수 있습니다.
오류 3: 응답 형식 불일치 (AttributeError)
from typing import Optional, Union
def safe_extract_content(response: Any) -> Optional[str]:
"""다양한 모델 응답 형식에 안전한 접근"""
# HolySheep AI (OpenAI 호환 형식)
if hasattr(response, 'choices') and response.choices:
choice = response.choices[0]
if hasattr(choice, 'message'):
return choice.message.content
elif hasattr(choice, 'text'): # 텍스트 완성 모델
return choice.text
# 스트리밍 응답의 마지막 청크
if hasattr(response, 'choices') and not response.choices:
return None
raise ValueError(f"지원되지 않는 응답 형식: {type(response)}")
def safe_extract_usage(response: Any) -> dict:
"""토큰 사용량 안전한 추출"""
if hasattr(response, 'usage') and response.usage:
usage = response.usage
return {
"prompt_tokens": getattr(usage, 'prompt_tokens', 0),
"completion_tokens": getattr(usage, 'completion_tokens', 0),
"total_tokens": getattr(usage, 'total_tokens', 0)
}
# usage 필드가 없는 경우 (예: 일부 오류 응답)
return {
"prompt_tokens": 0,
"completion_tokens": 0,
"total_tokens": 0
}
테스트
test_response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[{"role": "user", "content": "안녕하세요"}],
max_tokens=50
)
print(f"콘텐츠: {safe_extract_content(test_response)}")
print(f"토큰 사용량: {safe_extract_usage(test_response)}")원인: 모델에 따라 응답 객체의 구조가 다르고, 특히 usage 필드가 없는 경우 에러 발생
해결: hasattr()와 getattr()을 활용하여 안전한 속성 접근을 구현하세요. 응답 스키마가 모델마다 상이할 수 있음을 항상 고려해야 합니다.
오류 4: SQLite 저장 실패 (Database Locked)
import sqlite3
import threading
import queue
from contextlib import contextmanager
class ThreadSafeDatabase:
"""멀티스레드 환경에서 안전한 SQLite 접근"""
def __init__(self, db_path: str):
self.db_path = db_path
self.lock = threading.Lock()
self.write_queue = queue.Queue()
self._init_database()
self._start_writer_thread()
def _init_database(self):
with self._get_connection() as conn:
conn.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ai_responses (
id INTEGER PRIMARY KEY,
request_id TEXT,
content TEXT,
tokens INTEGER
)
''')
@contextmanager
def _get_connection(self):
"""컨텍스트 매니저를 통한 안전한 연결 관리"""
conn = sqlite3.connect(self.db_path, timeout=30)
conn.row_factory = sqlite3.Row
try:
yield conn
finally:
conn.close()
def _writer_worker(self):
"""백그라운드 쓰기 스레드"""
while True:
task = self.write_queue.get()
if task is None: # 종료 시그널
break
sql, params = task
try:
with self._get_connection() as conn:
conn.execute(sql, params)
conn.commit()
except sqlite3.OperationalError as e:
if "locked" in str(e).lower():
# 잠시 대기 후 재시도
import time
time.sleep(0.5)
with self._get_connection() as conn:
conn.execute(sql, params)
conn.commit()
else:
raise
finally:
self.write_queue.task_done()
def _start_writer_thread(self):
self.writer_thread = threading.Thread(target=self._writer_worker