이 프로젝트는 공공데이터 포털, 카카오맵, 네이버 부동산 데이터를 활용하여 지역 탐색과 조건 기반 매물 검색을 지원하는 Streamlit 기반 부동산 웹 애플리케이션입니다.
주요 기능은 다음과 같습니다.
- 공공데이터 및 지도 기반 지역 분석
- 카카오맵 기반 생활 인프라 수집 및 점수화
- 네이버 부동산 기반 매물 정보 수집
- 조건 기반 매물 필터링 및 상세 조회
- 지도, 차트, 테이블을 활용한 시각화 제공
project/
├─ app.py # Streamlit 메인 실행 파일
├─ area.py # 지역 탐색 관련 기능 분리 파일
├─ area_merge.py # 지역 탐색 탭에서 사용하는 통합 로직
├─ build_infra_dataset.py # 카카오맵 기반 인프라 데이터 수집 및 CSV 생성
├─ kakao_api.py # 카카오맵 API 연동
├─ public_api.py # 공공데이터포털 API 호출
├─ region_pipeline.py # 임대 데이터 전처리 및 지역 단위 가공
├─ scoring.py # 인프라 기본 점수 계산
├─ scraper.py # 네이버 부동산 매물 정보 수집
├─ search_area.py # 공공데이터 보조 수집/스크래핑
├─ team_explore.py # area_merge.py 병합/수정 테스트 버전
├─ utils.py # 공통 유틸 함수 모음
├─ map_view.py # 지도 시각화 보조 파일
├─ poi_schools.py # 학교 POI 관련 데이터 처리
├─ subway_data.py # 지하철 데이터 처리
├─ read_txt.py # 텍스트 파일 로드 보조 파일
├─ region_code.txt # 행정구역 코드 원본 파일
├─ station_code.csv # 지하철역 코드 데이터
├─ requirements.txt # 파이썬 패키지 목록
├─ PR.md # 프로젝트 메모/기록 문서
├─ README.md # 프로젝트 설명 문서
├─ infradev.md # 인프라 개발 관련 문서
├─ infravis.md # 인프라 시각화 관련 문서
├─ map.ipynb # 지도 기능 테스트용 노트북
├─ Visualization/ # 시각화 관련 보조 코드/실험 파일
└─ data/ # CSV 및 가공 데이터 저장 폴더Streamlit에서 실행되는 메인 페이지입니다.
streamlit run app.py 명령으로 실행되며, 지역 탐색, 매물 검색, 시각화 UI가 연결되는 전체 서비스의 진입점입니다.
지역 탐색 관련 기능을 분리해둔 파일입니다. 지역 단위 분석, 추천 로직, 화면 구성 요소를 정리할 때 사용됩니다.
지역 탐색 탭에서 사용하는 통합 로직 파일입니다. 지역별 점수 계산, 추천 지역 출력, 지도 연동 등 지역 탐색 핵심 기능이 모여 있습니다.
카카오맵 기반으로 생활 인프라 데이터를 수집하고 CSV 파일로 저장하는 전처리 스크립트입니다. 학교, 지하철, 병원, 카페, 편의점, 백화점, 문화생활 등의 데이터를 지역 단위로 집계합니다.
카카오맵 API 연동 파일입니다. 장소 검색, 인프라 개수 집계, 지역별 생활 편의시설 조회 등에 사용됩니다.
공공데이터포털 API를 호출하는 파일입니다. 시군구 코드, 지역 식별 정보 등 공공데이터 기반 기초 데이터를 가져오는 데 사용됩니다.
전세, 월세, 임대 관련 데이터를 전처리하고 지역 단위로 가공하는 파일입니다. 컬럼 정리, 파생 변수 생성, 데이터 병합 등 임대 데이터 처리 흐름을 담당합니다.
수집된 인프라 데이터를 기반으로 지역별 기본 점수를 계산하는 파일입니다. 인프라 총점 산출과 1차 점수화 로직이 포함되어 있습니다.
네이버 부동산 기반 매물 정보를 수집하는 파일입니다. 매물 정보, 좌표, 사진, 기본 상세 정보 등을 가져오는 핵심 크롤링 모듈입니다.
공공데이터 관련 보조 수집 또는 스크래핑에 사용하는 파일입니다. API 외 추가 데이터 수집 또는 지역 정보 보완에 사용됩니다.
코드 병합 과정에서 area_merge.py를 수정하거나 테스트하기 위해 만든 파일입니다.
통합 전 실험용 또는 협업 조정용 버전으로 사용됩니다.
매물 탐색에서 공통으로 사용하는 유틸 함수 모음입니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.
- DataFrame 변환
- 가격 파싱
- 거리 계산
- 엑셀 저장
- 가격 구간 분류
지도 시각화 보조 파일입니다. 매물 위치나 지역 위치를 지도에 출력하는 기능을 테스트하거나 분리할 때 사용됩니다.
학교 관련 POI(Point of Interest) 데이터를 처리하는 파일입니다. 근거리 학교 정보나 교육 인프라 분석에 활용됩니다.
지하철 관련 데이터를 처리하는 파일입니다. 역세권 분석, 역 정보 정리, 거리 계산 등에 사용됩니다.
프로젝트 실행에 필요한 파이썬 패키지 목록입니다.
시각화 관련 보조 코드 또는 실험용 파일을 모아둔 디렉터리입니다.
프로젝트에서 사용하는 CSV 및 가공 데이터를 저장하는 디렉터리입니다. 인프라 데이터, 임대 요약 데이터, 병합 결과 데이터 등이 포함됩니다.
아래 명령으로 필요한 패키지를 설치합니다.
pip install -r requirements.txt프로젝트 루트 경로에 .env 파일을 생성합니다.
필요한 값 예시:
- 국토교통부 API Key
- 카카오맵 API Key
- 네이버 부동산 관련 값
예시 형태:
PUBLIC_DATA_API_KEY=your_public_data_key
MOLIT_API_KEY=your_molit_key
KAKAO_API_KEY=your_kakao_key
NAVER_REAL_ESTATE_KEY=your_naver_value실제 키 이름은 현재 코드에서 사용 중인 환경변수명에 맞게 맞춰주면 됩니다.
아래 명령으로 Streamlit 서버를 실행합니다.
streamlit run app.py