인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. jay님.

n8n과 Python을 활용한 데이터 전처리 워크플로우 구성에 대해 문의하셨군요. n8n은 데이터 자동화 및 워크플로우 구축에 유연하게 대응할 수 있는 유용한 도구입니다. 이를 Python과 함께 사용하면 더욱 강력한 데이터 전처리 프로세스를 구축할 수 있습니다.

n8n에서의 데이터 전처리

1. 내장 Python 노드 사용:

   • n8n의 Python 노드를 활용하여 간단한 데이터 클리닝이나 변환 작업을 할 수 있습니다. 이는 문자열 처리나 간단한 수치 계산 등에 적합합니다.
     

2. 복잡한 처리 외부 Python 환경에서 수행:

   • 복잡한 데이터 전처리가 필요한 경우, 외부 Python 환경의 강력한 데이터 처리 라이브러리(pandas, numpy 등)를 활용하는 것이 좋습니다.
     
   • 외부 Python 환경과 n8n을 연동하기 위해서는 REST API 또는 소켓 연결을 통해 데이터를 주고받을 수 있습니다. 예를 들어, Flask나 FastAPI로 서버를 구축하여 n8n에서 HTTP Request 노드를 통해 Python 서버와 상호작용할 수 있습니다.
     

3. 데이터 전체 흐름 디자인:

   • 데이터 양과 필수 처리를 고려하여 n8n의 간단한 전처리 단계와 외부 서버의 복잡한 전처리 단계를 나눠 효율적으로 설계합니다.
     

효율적인 연동 구조와 팁

• 작업 병렬화: 많은 데이터를 처리해야 할 경우, n8n의 병렬 처리 기능을 활용하여 여러 데이터 요청을 동시에 처리할 수 있도록 합니다.
  
• 데이터 최적화: 반드시 필요한 데이터만 전송하고, 전송 데이터 양을 최소화하여 효율성을 높입니다.
  
• 환경 동기화: Python 스크립트에 대한 업데이트가 있을 경우, n8n 워크플로우도 이를 반영하여 항상 최신 버전의 스크립트를 실행하도록 합니다.
  

Ycoder님의 관련 질문도 참고해 보시면 도움이 될 것입니다. 질문의 주제와 유사한 사례로는 데이터 전처리 작업 구성관련 질문을 추천드리며, n8n과 Python의 최적의 사용 방법에 대해 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.