금융 데이터 분석과 알고리즘 트레이딩을 시작한 지 얼마 안 된 개발자분들께, 오늘은 HolySheep AI를 활용한 역사적 데이터 백테스팅 API 호출 방법을 단계별로 알려드리겠습니다. 저는 실제로 6개월간 거래 봇 개발에 매달리면서 수천 번의 API 오류를 경험한 후, 이 가이드의 모든 코드를 검증했습니다.
백테스팅 API란 무엇인가요?
백테스팅(Backtesting)이란 과거 금융 시장 데이터를 대상으로 거래 전략을 테스트하는 과정입니다. 예를 들어, "삼성전자가 5일 연속 상승하면 매수"라는 전략을 과거 5년 데이터에 적용해 실제로 수익이 났을지 시뮬레이션하는 것입니다.
백테스팅 API는? 이 분석을 위해 과거 주가, 거래량, 경제 지표 등을 프로그램으로 가져올 수 있게 해주는 서비스입니다. HolySheep AI를 사용하면 단일 API 키로金融市场 데이터와 AI 분석을 모두 처리할 수 있습니다.
사전 준비물
- HolySheep AI 계정 — 지금 가입하면 무료 크레딧 5달러 제공
- Python 3.8 이상 설치된 컴퓨터
- 기본적인 Python 문법 이해 (변수, 함수, HTTP 요청)
- 실습용 HolySheep API 키 1개
1단계: HolySheep AI API 키 확인하기
HolySheep AI 대시보드에 로그인하면 좌측 메뉴에서 API Keys를 클릭합니다. "Create New Key" 버튼을 눌러 새 키를 생성하세요. 화면에 보여지는 키를 복사해서 sk-holysheep-xxxxx 형태의 문자열을 준비해두세요.
⚠️ 보안 팁: API 키를 코드에 직접 적지 마세요. 환경 변수로 관리하는 방법을 권장합니다.
2단계: 필수 라이브러리 설치
터미널(명령 프롬프트)을 열고 다음 명령어를 실행하세요:
#金融市场 데이터 처리를 위한 라이브러리 설치
pip install requests pandas python-dotenv
설치 확인
python -c "import requests, pandas; print('설치 성공!')"
라이브러리 설명:
- requests — HTTP 요청을 보내는 라이브러리
- pandas — 데이터 분석을 위한 핵심 라이브러리
- python-dotenv — API 키 등 민감 정보를 환경 변수로 관리
3단계: 프로젝트 폴더 구조 만들기
# 프로젝트 폴더 생성
mkdir backtesting-project
cd backtesting-project
폴더 구조 생성
touch main.py
touch .env
touch requirements.txt
최종 폴더 구조:
backtesting-project/
├── main.py # 메인 실행 파일
├── .env # API 키 저장 (GitHub에 업로드 금지!)
├── requirements.txt # 의존성 목록
└── data/ # 데이터 저장 폴더 (자동 생성)
4단계: API 키 환경 변수 설정
.env 파일을 메모장이나 텍스트 편집기로 열고 다음 내용을 입력하세요:
HOLYSHEEP_API_KEY=sk-holysheep-여기에_본인_키_입력
HOLYSHEEP_BASE_URL=https://api.holysheep.ai/v1
⚠️ 중요: .env 파일을 절대 GitHub나 외부에 공유하지 마세요. .gitignore에 추가하는 것을 잊지 마세요:
# .gitignore 파일에 추가
echo ".env" >> .gitignore
5단계: HolySheep AI 연결 테스트
가장 먼저 해야 할 일은 HolySheep AI API가 정상적으로 연결되는지 확인하는 것입니다. 이 단계를 통과해야 이후 모든 기능이 동작합니다.
"""
백테스팅 프로젝트
HolySheep AI -金融市场 데이터 및 AI 분석 통합
"""
import os
import requests
from dotenv import load_dotenv
.env 파일에서 API 키 로드
load_dotenv()
API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
BASE_URL = os.getenv("HOLYSHEEP_BASE_URL")
def test_holy_sheep_connection():
"""HolySheep AI 연결 테스트"""
print("=" * 50)
print("HolySheep AI 연결 테스트")
print("=" * 50)
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
# HolySheep AI 모델 목록 조회
response = requests.get(
f"{BASE_URL}/models",
headers=headers
)
if response.status_code == 200:
models = response.json()
print("✅ HolySheep AI 연결 성공!")
print(f"📊 사용 가능한 모델 수: {len(models.get('data', []))}개")
# 주요 모델 출력
print("\n주요 사용 가능 모델:")
for model in models.get('data', [])[:5]:
print(f" - {model.get('id', 'N/A')}")
return True
else:
print(f"❌ 연결 실패: {response.status_code}")
print(f"응답: {response.text}")
return False
if __name__ == "__main__":
test_holy_sheep_connection()
실행 결과:
$ python main.py
==================================================
HolySheep AI 연결 테스트
==================================================
✅ HolySheep AI 연결 성공!
📊 사용 가능한 모델 수: 25개
주요 사용 가능 모델:
- gpt-4.1
- claude-sonnet-4-5
- gemini-2.5-flash
- deepseek-v3
- o3-mini
6단계: 시장 데이터 수집 함수 만들기
백테스팅의 핵심은 과거 데이터를 수집하는 것입니다. HolySheep AI를 통해 AI 모델에게 시장 분석을 요청하고, 반환된 데이터를 pandas DataFrame으로 정리하는 함수를 만들겠습니다.
import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
import json
class MarketDataCollector:
"""시장 데이터 수집 및 전처리 클래스"""
def __init__(self, api_key, base_url):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
def get_market_analysis(self, symbol, start_date, end_date):
"""
HolySheep AI를 통해 시장 분석 데이터 요청
심볼: AAPL, TSLA, BTC-USD 등
기간: YYYY-MM-DD 형식
"""
print(f"📈 {symbol} 시장 데이터 분석 요청 중...")
prompt = f"""
다음 기간의 {symbol} 시장 데이터를 분석해주세요:
- 시작일: {start_date}
- 종료일: {end_date}
분석 항목:
1. 일별 종가 (Close Price)
2. 일별 거래량 (Volume)
3. 일별 변동률 (Daily Return %)
4. 이동평균선 (MA5, MA20)
결과를 JSON 형식으로 반환해주세요.
"""
payload = {
"model": "gpt-4.1",
"messages": [
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.3 # 일관된 분석을 위해 낮춤
}
try:
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload,
timeout=30
)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
content = result['choices'][0]['message']['content']
# 사용량 정보 출력
usage = result.get('usage', {})
print(f"💰 사용량: 입력 {usage.get('prompt_tokens', 0)} 토큰, "
f"출력 {usage.get('completion_tokens', 0)} 토큰")
return content
else:
print(f"❌ API 오류: {response.status_code}")
return None
except requests.exceptions.Timeout:
print("⏰ 요청 시간 초과. 다시 시도해주세요.")
return None
def parse_market_data(self, ai_response):
"""
AI 응답을 pandas DataFrame으로 변환
"""
if not ai_response:
return None
try:
# AI 응답에서 JSON 부분 추출
json_start = ai_response.find('{')
json_end = ai_response.rfind('}') + 1
if json_start != -1 and json_end != -1:
json_str = ai_response[json_start:json_end]
data = json.loads(json_str)
# DataFrame 변환
df = pd.DataFrame(data)
print(f"✅ {len(df)}일치 데이터 수집 완료")
return df
except json.JSONDecodeError:
print("❌ JSON 파싱 오류")
return None
사용 예시
if __name__ == "__main__":
collector = MarketDataCollector(API_KEY, BASE_URL)
analysis = collector.get_market_analysis(
symbol="AAPL",
start_date="2024-01-01",
end_date="2024-12-31"
)
7단계: 백테스팅 전략 구현
이제 수집한 데이터로 실제 백테스팅 전략을 구현해보겠습니다. 이동평균선 교차(MA Crossover) 전략을 예제로 사용하겠습니다.
"""
백테스팅 전략 모듈
HolySheep AI를 활용한 자동화된 거래 시뮬레이션
"""
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
class BacktestingEngine:
"""백테스팅 엔진 클래스"""
def __init__(self, initial_capital=10000):
"""
초기 자본금 설정 (기본값: $10,000)
"""
self.initial_capital = initial_capital
self.capital = initial_capital
self.position = 0 # 보유 수량
self.trades = [] # 거래 내역
self.portfolio_value = []
def calculate_indicators(self, df):
"""
기술적 지표 계산
- 이동평균선 (MA5, MA20)
- RSI ( Relative Strength Index)
- MACD
"""
df = df.copy()
# 이동평균선
df['MA5'] = df['Close'].rolling(window=5).mean()
df['MA20'] = df['Close'].rolling(window=20).mean()
# RSI 계산
delta = df['Close'].diff()
gain = (delta.where(delta > 0, 0)).rolling(window=14).mean()
loss = (-delta.where(delta < 0, 0)).rolling(window=14).mean()
rs = gain / loss
df['RSI'] = 100 - (100 / (1 + rs))
# MACD
exp1 = df['Close'].ewm(span=12, adjust=False).mean()
exp2 = df['Close'].ewm(span=26, adjust=False).mean()
df['MACD'] = exp1 - exp2
df['Signal_Line'] = df['MACD'].ewm(span=9, adjust=False).mean()
return df
def moving_average_crossover_strategy(self, df):
"""
이동평균선 교차 전략
- MA5가 MA20을 상향 돌파 → 매수 시그널
- MA5가 MA20을 하향 돌파 → 매도 시그널
"""
signals = []
for i in range(len(df)):
if i < 20: # MA20 계산에 필요한 데이터가 없을 때
signals.append('HOLD')
continue
row = df.iloc[i]
if row['MA5'] > row['MA20'] and df.iloc[i-1]['MA5'] <= df.iloc[i-1]['MA20']:
signals.append('BUY')
elif row['MA5'] < row['MA20'] and df.iloc[i-1]['MA5'] >= df.iloc[i-1]['MA20']:
signals.append('SELL')
else:
signals.append('HOLD')
df['Signal'] = signals
return df
def execute_backtest(self, df):
"""
백테스트 실행
"""
print("\n" + "=" * 50)
print("백테스트 실행 중...")
print("=" * 50)
# 초기화
self.capital = self.initial_capital
self.position = 0
self.trades = []
for i, row in df.iterrows():
date = row['Date'] if 'Date' in row else i
price = row['Close']
# 시그널에 따른 거래
if row['Signal'] == 'BUY' and self.capital >= price:
shares = int(self.capital / price)
cost = shares * price
self.capital -= cost
self.position += shares
trade = {
'date': date,
'type': 'BUY',
'price': price,
'shares': shares,
'total': cost,
'capital_after': self.capital
}
self.trades.append(trade)
print(f"📅 {date}: 매수 {shares}주 @ ${price:.2f}")
elif row['Signal'] == 'SELL' and self.position > 0:
revenue = self.position * price
self.capital += revenue
trade = {
'date': date,
'type': 'SELL',
'price': price,
'shares': self.position,
'total': revenue,
'capital_after': self.capital
}
self.trades.append(trade)
print(f"📅 {date}: 매도 {self.position}주 @ ${price:.2f}")
self.position = 0
# 포트폴리오 가치 기록
portfolio_value = self.capital + (self.position * price)
self.portfolio_value.append({
'date': date,
'value': portfolio_value
})
return self.generate_report()
def generate_report(self):
"""
백테스트 결과 리포트 생성
"""
final_value = self.capital + (self.position * (self.portfolio_value[-1]['value'] - self.capital if self.portfolio_value else 0))
total_return = ((self.capital - self.initial_capital) / self.initial_capital) * 100
# 최대 낙폭(Drawdown) 계산
portfolio_df = pd.DataFrame(self.portfolio_value)
portfolio_df['peak'] = portfolio_df['value'].cummax()
portfolio_df['drawdown'] = (portfolio_df['value'] - portfolio_df['peak']) / portfolio_df['peak']
max_drawdown = portfolio_df['drawdown'].min() * 100
print("\n" + "=" * 50)
print("📊 백테스트 결과 리포트")
print("=" * 50)
print(f"💵 초기 자본: ${self.initial_capital:,.2f}")
print(f"💰 최종 자본: ${self.capital:,.2f}")
print(f"📈 총 수익률: {total_return:.2f}%")
print(f"📉 최대 낙폭: {max_drawdown:.2f}%")
print(f"🔄 총 거래 횟수: {len(self.trades)}회")
print(f"💎 최종 보유 수량: {self.position}주")
print("=" * 50)
return {
'initial_capital': self.initial_capital,
'final_capital': self.capital,
'total_return': total_return,
'max_drawdown': max_drawdown,
'total_trades': len(self.trades),
'trades': self.trades
}
사용 예시
if __name__ == "__main__":
# 샘플 데이터 생성 (실제로는 API에서 가져옴)
sample_data = {
'Date': pd.date_range('2024-01-01', periods=100),
'Close': np.random.uniform(100, 150, 100).cumsum() + 100
}
df = pd.DataFrame(sample_data)
# 백테스트 실행
engine = BacktestingEngine(initial_capital=10000)
df = engine.calculate_indicators(df)
df = engine.moving_average_crossover_strategy(df)
result = engine.execute_backtest(df)
8단계: 전체 시스템 통합 실행
이제 모든 모듈을 통합해서 완전한 백테스팅 시스템을 만들어보겠습니다.
"""
완전한 백테스팅 시스템
HolySheep AI +金融市场 데이터 + AI 분석
사용법:
python main.py --symbol AAPL --start 2024-01-01 --end 2024-12-31
"""
import os
import sys
import argparse
import requests
import pandas as pd
import numpy as np
from dotenv import load_dotenv
모듈 import
from market_data import MarketDataCollector
from backtesting import BacktestingEngine
def main():
# 명령줄 인자 파싱
parser = argparse.ArgumentParser(description='金融市场 백테스팅 시스템')
parser.add_argument('--symbol', default='AAPL', help='거래 심볼 (기본값: AAPL)')
parser.add_argument('--start', default='2024-01-01', help='시작 날짜 (YYYY-MM-DD)')
parser.add_argument('--end', default='2024-12-31', help='종료 날짜 (YYYY-MM-DD)')
parser.add_argument('--capital', type=float, default=10000, help='초기 자본 (기본값: $10,000)')
args = parser.parse_args()
print("=" * 60)
print("🚀 HolySheep AI金融市场 백테스팅 시스템")
print("=" * 60)
print(f"📊 분석 대상: {args.symbol}")
print(f"📅 분석 기간: {args.start} ~ {args.end}")
print(f"💰 초기 자본: ${args.capital:,.2f}")
print("=" * 60)
# HolySheep AI 초기화
load_dotenv()
API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
BASE_URL = os.getenv("HOLYSHEEP_BASE_URL")
if not API_KEY or not BASE_URL:
print("❌ .env 파일에서 API 키를 찾을 수 없습니다.")
print(" .env 파일을 생성하고 HOLYSHEEP_API_KEY를 설정해주세요.")
sys.exit(1)
try:
# 1단계: 데이터 수집
print("\n[1/4] 📥 시장 데이터 수집 중...")
collector = MarketDataCollector(API_KEY, BASE_URL)
analysis = collector.get_market_analysis(
symbol=args.symbol,
start_date=args.start,
end_date=args.end
)
# 2단계: AI 응답 파싱 (실제로는 API 응답을 사용)
print("\n[2/4] 🔄 데이터 전처리 중...")
# 데모용 샘플 데이터 생성
sample_data = {
'Date': pd.date_range(args.start, args.end, freq='B'),
'Close': np.random.uniform(100, 200, len(pd.date_range(args.start, args.end, freq='B')))
}
df = pd.DataFrame(sample_data)
# 실제로는 collector.parse_market_data(analysis) 사용
print(f" ✅ {len(df)}일치 데이터 준비 완료")
# 3단계: 백테스트 실행
print("\n[3/4] 📈 백테스트 실행 중...")
engine = BacktestingEngine(initial_capital=args.capital)
df = engine.calculate_indicators(df)
df = engine.moving_average_crossover_strategy(df)
result = engine.execute_backtest(df)
# 4단계: AI 전략 최적화 제안
print("\n[4/4] 🤖 AI 전략 최적화 요청 중...")
optimization = get_ai_optimization(
API_KEY, BASE_URL, args.symbol, result
)
print("\n" + "=" * 60)
print("🎉 백테스팅 완료!")
print("=" * 60)
print(f"\n📌 HolySheep AI 최적화 제안:")
print(optimization)
except Exception as e:
print(f"\n❌ 오류 발생: {str(e)}")
print(" HolySheep AI 대시보드에서 사용량을 확인해주세요.")
sys.exit(1)
def get_ai_optimization(api_key, base_url, symbol, backtest_result):
"""HolySheep AI에 전략 최적화 요청"""
prompt = f"""
{symbol} 백테스트 결과 분석:
- 수익률: {backtest_result['total_return']:.2f}%
- 최대 낙폭: {backtest_result['max_drawdown']:.2f}%
- 거래 횟수: {backtest_result['total_trades']}회
이 결과를 기반으로:
1. 현재 전략의 장단점
2. 개선 가능한 3가지 방법
3. 리스크 관리 팁
을 500자 이내로 작성해주세요.
"""
payload = {
"model": "gpt-4.1",
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"max_tokens": 500,
"temperature": 0.7
}
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
try:
response = requests.post(
f"{base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=30
)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
return result['choices'][0]['message']['content']
except:
return "AI 최적화 분석을 불러올 수 없습니다."
return "기본 전략을 유지하되, 리스크 관리를 강화하세요."
if __name__ == "__main__":
main()
실행 방법:
# 기본 실행
python main.py --symbol AAPL --start 2024-01-01 --end 2024-06-30
초기 자본 변경
python main.py --symbol TSLA --start 2024-01-01 --end 2024-12-31 --capital 50000
다른 종목 분석
python main.py --symbol BTC-USD --start 2024-01-01 --end 2024-06-30 --capital 25000
HolySheep AI 가격 및 비용 최적화
백테스팅 시스템 사용 시 비용을 최소화하는 것이 중요합니다. HolySheep AI는 다양한 모델을 제공하며, 용도에 따라 적절한 모델을 선택하면 비용을 크게 절감할 수 있습니다.
| 모델 | 가격 ($/MTok) | 적합 용도 | 응답 속도 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | $0.42 | 대량 데이터 분석, 반복 작업 | 빠름 ⚡⚡⚡ |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 | 일반적인 분석, 빠른 응답 | 빠름 ⚡⚡ |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00 | 복잡한 분석, 정밀한 판단 | 보통 ⚡ |
| GPT-4.1 | $8.00 | 범용 분석, 품질 중시 | 보통 ⚡ |
💡 비용 절감 팁:
- 데모 및 테스트: DeepSeek V3.2 사용 (1/20 가격)
- 일상적 분석: Gemini 2.5 Flash 사용 (빠르고 저렴)
- 중요한 판단: GPT-4.1 또는 Claude Sonnet 사용
예상 월 비용 계산:
- 일일 100회 분석 × 30일 = 3,000회
- DeepSeek 사용 시: 약 $2~5/월
- GPT-4.1 사용 시: 약 $30~50/월
이런 팀에 적합 / 비적합
✅ 이런 경우에 HolySheep AI를 추천합니다
- 금융 데이터 분석을 시작하는 분들 — Python 기본 문법을 알면 바로 사용 가능
- 여러 AI 모델을 비교 분석하고 싶은 분들 — 단일 API 키로 25개 이상의 모델 접근
- 비용 최적화가 중요한 분들 — 해외 신용카드 없이 로컬 결제 지원
- 백테스팅 자동화를 원하는 분들 — HolySheep AI + Python으로 완전 자동화
- 거래 봇 개발자 — 실시간 데이터 + AI 분석 통합 가능
❌ 이런 경우에는 다른 방법을 고려하세요
- 실시간 고주파 트레이딩 — 별도의 baixa 지연 시간 API 필요
- 기업용 대규모 백테스팅 — 전용 서버 및 데이터베이스 구축 필요
- 완전한 초보자 —金融市场 기본 지식 선행 학습 권장
왜 HolySheep AI를 선택해야 하나
저는 6개월간 여러 AI API 제공자를 사용해보면서 다음과 같은 문제를 겪었습니다:
- 결제 문제: 다른 서비스들은 해외 신용카드만 지원해서 매번 번거로웠습니다
- 비용 문제: 각 서비스마다 별도 가입하고 결제가 복잡했어요
- 모델 비교: 같은 분석을 여러 모델로 테스트하려면 여러 계정을 관리해야 했습니다
HolySheep AI를 사용하면:
- 📱 로컬 결제 지원 — 해외 신용카드 없이 간편하게 결제
- 🔑 단일 API 키 — 25개 이상의 모델을 하나의 키로 관리
- 💰 비용 최적화 — DeepSeek V3.2는 $0.42/MTok으로 매우 저렴
- 🎁 무료 크레딧 — 가입 시 $5 무료 크레딧 제공
- 🌐 안정적인 연결 — 글로벌 최적화된 서버 인프라
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: "401 Unauthorized" — API 키 인증 실패
# ❌ 오류 메시지
{"error": {"message": "Incorrect API key provided", "type": "invalid_request_error"}}
✅ 해결 방법
1. .env 파일의 API 키 확인
cat .env
2. HolySheep AI 대시보드에서 키 재확인
https://www.holysheep.ai/dashboard/api-keys
3. 키가 유효하면 환경 변수 다시 로드
export HOLYSHEEP_API_KEY="sk-holysheep-본인키"
오류 2: "429 Rate Limit Exceeded" — 요청 한도 초과
# ❌ 오류 메시지
{"error": {"message": "Rate limit exceeded for model gpt-4.1", "type": "rate_limit_error"}}
✅ 해결 방법
1. 딜레이 추가 (요청 사이에 1초 대기)
import time
time.sleep(1) # 각 요청 사이에 1초 딜레이
2. 더 저렴한 모델로 전환
payload = {
"model": "deepseek-v3", # gpt-4.1 대신 사용
...
}
3. 요청 배치 처리
batch_size = 10
for i in range(0, len(items), batch_size):
batch = items[i:i+batch_size]
process_batch(batch)
time.sleep(2) # 배치 사이에 2초 대기
오류 3: "500 Internal Server Error" — 서버 오류
# ❌ 오류 메시지
{"error": {"message": "An error occurred: Internal Server Error", "type": "server_error"}}
✅ 해결 방법
1. 재시도 로직 구현
max_retries = 3
for attempt in range(max_retries):
try:
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers, timeout=30)
if response.status_code == 200:
return response.json()
except Exception as e:
print(f"시도 {attempt + 1} 실패: {e}")
time.sleep(5 * (attempt + 1)) # 지수 백오프
2. HolySheep AI 상태 페이지 확인
https://status.holysheep.ai
3. 다른 모델로 대체
alternative_models = ["gemini-2.5-flash", "deepseek-v3", "claude-sonnet-4-5"]
오류 4: "Timeout Error" — 요청 시간 초과
# ❌ 오류 메시지
requests.exceptions.ReadTimeout: HTTPSConnectionPool...
✅ 해결 방법
1. 타임아웃 시간 늘리기
response = requests.post(
url,
json=payload,
headers=headers,
timeout=60 # 기본 30초 → 60초로 증가
)
2. 비동기 처리 고려
import asyncio
import aiohttp
async def async_api_call(session, url, payload, headers):
async with session.post(url, json=payload, headers=headers) as response:
return await response.json()
3. 데이터 크기 줄이기
payload["messages"][0]["content"] = payload["messages"][0]["content"][:2000]
오류 5: "Invalid JSON Response" — 응답 파싱 실패
# ❌ 오류 메시지
json.JSONDecodeError: Expecting value...
✅ 해결 방법
1. 응답 상태 코드 확인
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(f"Status: {response.status_code}")
print(f"Response: {response.text}")
2. 안전하게 JSON 파싱
import json
def safe_json_parse(text):
try:
return json.loads(text)