Django + PostgreSQL 기반 블로그 분석 프로젝트 시작하기

📌 개요

이번 글에서는 Django와 PostgreSQL을 활용한 블로그 분석 프로젝트를 시작하는 방법을 다룹니다. 프로젝트 설정부터 환경 구성, 데이터베이스 연결, 기본 API 테스트까지 순차적으로 진행하니 따라오시면 Django 개발 환경을 완벽하게 구축할 수 있습니다.

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🎯 1. 프로젝트 환경 설정

1️⃣ 가상환경 생성 및 Python 버전 관리

본 프로젝트는 pyenv를 활용하여 Python 3.13.0을 기반으로 진행됩니다.

# pyenv를 사용하여 Python 3.13.0 설치
pyenv install 3.13.0

# 가상환경 생성
pyenv virtualenv 3.13.0 blog_analysis

# 가상환경 활성화
pyenv activate blog_analysis

✅ 확인:

which python  # /Users/사용자/.pyenv/versions/blog_analysis/bin/python

2️⃣ Django 및 필수 패키지 설치

Django 프로젝트를 실행하기 위해 필요한 패키지를 설치합니다.

pip install django djangorestframework django-environ psycopg2-binary

✅ 설치 확인:

pip list | grep Django  # Django 5.1.6
pip list | grep djangorestframework  # djangorestframework 3.14.0

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🎯 2. Django 프로젝트 생성 및 설정

1️⃣ Django 프로젝트 생성

Django 프로젝트를 config라는 이름으로 생성합니다.

mkdir blog_analysis && cd blog_analysis

django-admin startproject config .

✅ 디렉터리 구조 확인:

blog_analysis/
│── config/        # Django 프로젝트 폴더
│   ├── __init__.py
│   ├── asgi.py
│   ├── settings.py
│   ├── urls.py
│   ├── wsgi.py
│── manage.py

2️⃣ Django 서버 실행 및 테스트

python manage.py runserver

✅ 출력 예시:

Starting development server at http://127.0.0.1:8000/

브라우저에서 http://127.0.0.1:8000/에 접속하여 Django 기본 화면이 보이는지 확인합니다.

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🎯 3. PostgreSQL 데이터베이스 설정

1️⃣ PostgreSQL 설치

Mac (Homebrew 사용)

brew install postgresql
brew services start postgresql

Ubuntu (Linux)

sudo apt install postgresql postgresql-contrib
sudo systemctl start postgresql

✅ 설치 확인:

psql --version  # psql (PostgreSQL) 15.0

2️⃣ 데이터베이스 및 사용자 생성

psql postgres

CREATE DATABASE blog_db;
CREATE USER blog_user WITH PASSWORD 'yourpassword';
ALTER ROLE blog_user SET client_encoding TO 'utf8';
GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE blog_db TO blog_user;

\q  # PostgreSQL 콘솔 종료

3️⃣ .env 파일 설정

touch .env

📌 .env 파일 내용:

DB_NAME=blog_db
DB_USER=blog_user
DB_PASSWORD=yourpassword
DB_HOST=localhost
DB_PORT=5432

4️⃣ Django 프로젝트에서 DB 연결 설정

📌 📂 config/settings.py 수정:

import environ

# 환경변수 설정
env = environ.Env()
environ.Env.read_env()

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql',
        'NAME': env('DB_NAME'),
        'USER': env('DB_USER'),
        'PASSWORD': env('DB_PASSWORD'),
        'HOST': env('DB_HOST', default='localhost'),
        'PORT': env('DB_PORT', default='5432'),
    }
}

5️⃣ 마이그레이션 실행

python manage.py migrate

✅ 출력 예시:

Applying contenttypes.0001_initial... OK
Applying auth.0001_initial... OK
Applying admin.0001_initial... OK

6️⃣ Django 슈퍼유저 생성

python manage.py createsuperuser

✅ 입력 예시:

Username: admin
Email address: admin@example.com
Password: ********

✅ 관리자 페이지 접속: http://127.0.0.1:8000/admin/

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🎯 4. analysis 앱 생성 및 기본 API 테스트

1️⃣ analysis 앱 생성

python manage.py startapp analysis

✅ 디렉토리 구조 확인:

analysis/
│── __init__.py
│── admin.py
│── apps.py
│── models.py
│── views.py
│── urls.py  (추가해야 함)

2️⃣ INSTALLED_APPS에 analysis 추가 (config/settings.py)

INSTALLED_APPS = [
    'django.contrib.admin',
    'django.contrib.auth',
    'rest_framework',
    'analysis',
]

3️⃣ analysis/urls.py 생성 및 설정

touch analysis/urls.py

📌 📂 analysis/urls.py 내용:

from django.urls import path
from .views import health_check

urlpatterns = [
    path('health/', health_check, name='health_check'),
]

4️⃣ views.py에서 기본 API 추가

📌 📂 analysis/views.py 수정:

from django.http import JsonResponse

def health_check(request):
    return JsonResponse({'status': 'OK', 'message': 'API is running'})

5️⃣ config/urls.py에서 analysis.urls 포함

📌 📂 config/urls.py 수정:

from django.urls import path, include

urlpatterns = [
    path('admin/', admin.site.urls),
    path('api/', include('analysis.urls')),
]

6️⃣ API 테스트 (/api/health/)

python manage.py runserver

✅ URL 테스트: http://127.0.0.1:8000/api/health/ 을 접속 했을때에 아래처럼 나오면 정상이다.
여기서 우리는 / path에는 아직 작업을 하지 않았기 때문에 404 페이지가 나오는 것은 정상이고 우리가 등록한 /admin/, /api/health/ 만 나오는 것이다. 

{
    "status": "OK",
    "message": "API is running"
}

http://127.0.0.1:8000/api/health/ 테스트 결과

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🎯 마무리

이제 Django + PostgreSQL 기반 블로그 분석 프로젝트의 기본 환경이 준비되었습니다! 🚀 다음 글에서는 블로그 분석 기능을 위한 데이터 모델 설계 및 크롤링 기능 구현을 다룰 예정입니다.
빠른 셋팅을 위해 로컬에 구성했으나 추후 각 요소들을 docker로 생성, aws로 이동할 예정입니다.

 

Docker를 활용한 PostgreSQL 연동 및 로컬 개발 환경 설정