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카카오 API를 사용하기 위한 오픈소스 파이썬 라이브러리

Primary LanguageJupyter NotebookMIT LicenseMIT

카카오 API를 사용하기 위한 오픈소스 파이썬 라이브러리
🚀pip install PyKakao --upgrade

PyPI Latest Release License Python
오픈채팅


PyKakao

PyKakao 라이브러리를 사용하면 Kakao Developers에서 제공하는 여러 종류의 카카오 API를 파이썬으로 쉽게 사용할 수 있습니다. 예를 들어, Daum 검색 API를 이용해서 웹에서 정보를 검색할 수 있고, 메시지 API를 사용해서 카카오톡 메시지를 전송할 수 있습니다. 또한, 로컬 API를 통해 주변 정보를 조회할 수 있고, KoGPT API와 Karlo API를 이용해 자연어 처리를 하거나 생성형 인공지능으로 새로운 이미지를 만들어 볼 수도 있습니다.


설치 방법

  1. 운영체제(OS)에 따라 아래 중 하나를 선택합니다.
  • Windows: CMD(명령 프롬프트) 실행
  • Mac: Terminal(터미널) 실행
  1. 아래 Shell 명령어를 입력 후 실행합니다.
pip install PyKakao --upgrade

REST API 키 발급 방법

PyKakao 라이브러리로 카카오 API를 사용하기 위해서는 Kakao Developers에 가입해야 합니다. 가입 후 로그인한 상태에서 상단 메뉴의 내 애플리케이션을 선택합니다. '애플리케이션 추가하기'를 눌러 팝업창이 뜨면 '앱 이름', '사업자명'을 입력하고, 운영정책에 동의 후 '저장'을 선택합니다. 추가한 애플리케이션을 선택하면 '앱 키' 아래에 'REST API 키'가 생성된 것을 확인할 수 있습니다.


사용 방법

Daum 검색 API

Daum 검색 API는 포털 사이트 Daum에서 방대한 웹 문서, 동영상, 이미지, 블로그, 책, 카페를 검색하는 기능을 제공합니다.

from PyKakao import DaumSearch

# Daum 검색 API 인스턴스 생성
DAUM = DaumSearch(service_key = "REST API 키")

# 웹문서 검색
df = DAUM.search_web("파이썬", dataframe=True)

# 동영상 검색
df = DAUM.search_vclip("파이썬", dataframe=True)

# 이미지 검색
df = DAUM.search_image("파이썬", dataframe=True)

# 블로그 검색
df = DAUM.search_blog("파이썬", dataframe=True)

# 책 검색
df = DAUM.search_book("파이썬", dataframe=True)

# 카페 검색
df = DAUM.search_cafe("파이썬", dataframe=True)

로컬 API

로컬(local) API는 키워드로 특정 장소 정보를 조회하거나, 좌표를 주소 또는 행정구역으로 변환하는 등 장소에 대한 정보를 제공합니다. 특정 카테고리로 장소를 검색하는 등 폭넓은 활용이 가능하며, 지번 주소와 도로명 주소 체계를 모두 지원합니다.

from PyKakao import Local

# 로컬 API 인스턴스 생성
LOCAL = Local(service_key = "REST API 키")

# 주소 검색하기
df =  LOCAL.search_address("백현동", dataframe=True)

# 좌표로 행정구역정보 받기
df =  LOCAL.geo_coord2regioncode(127.110871319215, 37.3885490672089, dataframe=True)

# 좌표로 주소 변환하기
df =  LOCAL.geo_coord2address(127.110871319215, 37.3885490672089, dataframe=True)

# 좌표계 변환하기
df =  LOCAL.geo_transcoord(127.110871319215, 37.3885490672089, "WCONGNAMUL", dataframe=True)

# 키워드로 장소 검색하기
df =  LOCAL.search_keyword("판교역", dataframe=True)

# 카테고리로 장소 검색하기
df =  LOCAL.search_category("MT1", x=127.110871319215, y=37.3885490672089, radius=500, dataframe=True)

KoGPT API

KoGPT API는 다양한 한국어 과제를 수행할 수 있는 기능을 제공합니다. 카카오브레인의 KoGPT는 방대한 데이터로 훈련된 GPT-3 기반의 인공지능(Artifical Intelligence, AI) 한국어 언어 모델입니다.

from PyKako import KoGPT

# KoGPT API 인스턴스 생성
GPT = KoGPT(service_key = "REST API 키")

# 다음 문장 만들기
prompt = "인간처럼 생각하고, 행동하는 '지능'을 통해 인류가 이제까지 풀지 못했던"
max_tokens = 64
result = GPT.generate(prompt, max_tokens, temperature=0.7, top_p=0.8)

Karlo API

Karlo API는 사용자가 입력한 문장과 이미지를 기반으로 새로운 이미지를 만드는 기능을 제공합니다. 생성형 인공지능(AI) Karlo는 1억 8천만 장 규모의 이미지-텍스트 학습을 통해 사용자가 묘사한 내용을 이해하고, 픽셀 단위로 완전히 새로운 이미지를 생성합니다. 또한 사용자가 원하는 콘셉트에 맞춰 창작 활동을 할 수 있도록 사물, 배경, 조명, 구도, 다양한 화풍을 지원합니다.

  • 이미지 생성하기
from PyKakao import Karlo

# Karlo API 인스턴스 생성
api = Karlo(service_key)

# 프롬프트에 사용할 제시어
text = "Cute magical flyng cat, soft golden fur, fantasy art drawn by Pixar concept artist, Toy Story main character, clear and bright eyes, sharp nose"

# 이미지 생성하기 REST API 호출
img_dict = api.text_to_image(text, 1)

# 생성된 이미지 정보
img_str = img_dict.get("images")[0].get('image')

# base64 string을 이미지로 변환
img = api.string_to_image(base64_string = img_str, mode = 'RGBA')

이미지 생성 결과
  • 이미지 변환하기
from PyKakao import Karlo
from PIL import Image

# Karlo API 인스턴스 생성
api = Karlo(service_key)

# 이미지 파일 불러오기
img = Image.open('./original.png')

# 이미지를 Base64 인코딩하기
img_base64 = api.image_to_string(img)

# 이미지 변환하기 REST API 호출
response = api.transform_image(image = img_base64, batch_size=1)

# 응답의 첫 번째 이미지 생성 결과 출력하기
result = api.string_to_image(response.get("images")[0].get("image"), mode = 'RGB')
원본 이미지 변환된 이미지
  • 이미지 편집하기
from PyKakao import Karlo
from PIL import Image

# Karlo API 인스턴스 생성
api = Karlo(service_key)

# 이미지 파일 불러오기
img = Image.open('./original.png')
mask = Image.open('./mask.png')

# 이미지를 Base64 인코딩하기
img_base64 = api.image_to_string(img)
mask_base64 = api.image_to_string(mask)

# 프롬프트에 사용할 제시어
text = "whatever"

# 이미지 변환하기 REST API 호출
response = api.inpaint_image(image = img_base64, mask = mask_base64, text = text, batch_size = 1)

# 응답의 첫 번째 이미지 생성 결과 출력하기
result = api.string_to_image(response.get("images")[0].get("image"), mode = 'RGB')
원본 이미지 마스킹한 이미지 편집된 이미지

메시지 API

메시지 API는 사용자가 카카오톡 친구에게 카카오톡 메시지를 보내는 기능을 제공합니다. PyKakao의 최신 버전에서는 '나에게 보내기' 기능만 이용할 수 있습니다.

메시지 API의 경우 아래 '카카오 로그인 관련 설정하기'와 같이 설정 후 정상적으로 이용할 수 있습니다.

  • 카카오 로그인 관련 설정하기
  1. Kakao Developers에 접속
  2. 내 애플리케이션 선택 후 위에서 생성한 애플리케이션 선택
  3. 내비게이션 메뉴에서 카카오 로그인 클릭 후 활성화 설정의 상태 버튼(OFF)을 클릭
  4. 팝업 창에서 활성화 버튼 클릭
  5. 카카오 로그인 화면 하단의 Redirect URI 등록 버튼 클릭
  6. 팝업 창에서 Redirect URI 항목에 로컬 주소인 'https://localhost:5000' 입력 후 저장 버튼 클릭
  7. 내비게이션 메뉴에서 카카오 로그인 하위의 동의항목을 클릭
  8. 페이지 하단의 접근권한 이동 후 카카오톡 메시지 전송의 설정 클릭
  9. 동의 단계를 이용 중 동의로 선택하고 동의 목적 작성 후 저장 버튼 클릭
from PyKakao import Message

# 메시지 API 인스턴스 생성
MSG = Message(service_key = "REST API 키")

# 카카오 인증코드 발급 URL 생성
auth_url = MSG.get_url_for_generating_code()
print(auth_url)

# 카카오 인증코드 발급 URL 접속 후 리다이렉트된 URL
url = ""

# 위 URL로 액세스 토큰 추출
access_token = MSG.get_access_token_by_redirected_url(url)

# 액세스 토큰 설정
MSG.set_access_token(access_token)

# 텍스트 메시지 전송
text = "텍스트 영역입니다. 최대 200자 표시 가능합니다."
link = {
            "web_url": "https://developers.kakao.com",
            "mobile_web_url": "https://developers.kakao.com"
        }
button_title = "바로 확인"

MSG.send_text(text=text, link={}, button_title=button_title)

참고


기여자


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