JSON 모범 사례, 조작 기법, 최적화 전략을 배워봅시다.
JSON은 현대 API와 설정 파일의 공용어입니다. 6가지 데이터 타입, 구문 규칙, 그리고 왜 JSON이 웹을 점령한 포맷이 되었는지 배워봅시다.
JSON과 XML의 실질적인 차이점, 성능 비교, 그리고 언제 어떤 포맷을 써야 하는지에 대한 명확한 가이드.
JSON과 YAML의 차이점, 각각의 강점과 함정, 그리고 실전 프로젝트에서 어떤 포맷을 선택해야 하는지 알아봅니다.
JSON.parse()와 JSON.stringify()의 모든 것 — 오류 처리, 중첩 데이터, replacer/reviver, 그리고 실전 API 패턴까지.
Python의 json 모듈은 pip 설치 없이 모든 기능을 제공합니다. json.loads, json.dumps, 파일 I/O, 커스텀 인코더, 오류 처리에 대한 실용적인 가이드.
JSONPath는 JSON에서 XPath가 XML에 하는 것과 같은 역할 — 값을 탐색하고 추출하는 쿼리 언어입니다. 구문, 현실적인 데이터셋에 대한 실제 예제, JavaScript와 Python에서의 사용법을 다룹니다.
Workers는 300개 이상의 데이터 센터에서 코드를 실행하며 Fetch-API 런타임과 1KB 번들을 제공합니다. 장난감 Worker와 프로덕션에서 운영할 수 있는 Worker를 가르는 패턴 모음 — 바디 파싱, CORS, 업스트림 프록시, 엣지 캐싱을 다룹니다.
OpenAI Structured Outputs는 JSON Schema를 전달하면 유효성이 보장된 JSON을 받을 수 있게 해줍니다 — 더 이상 마크다운에 감싸진 응답이나 환각 키가 없습니다. 스키마 설계, strict 모드 사용, 프로덕션에서의 거부 처리 방법을 소개합니다.
LLM은 JSON을 다섯 가지 예측 가능한 방식으로 망가뜨립니다: 마크다운 펜스, 말미 코멘트, 잘림, 환각 키, 잘못된 타입. 실전에서 검증된 패턴 — strip, extract, repair, retry — 과 Structured Outputs를 대신 써야 할 때를 설명합니다.
보편적 표준은 없지만, 모든 팀이 수렴하는 패턴과 프로덕션에서 실제 고통을 일으키는 안티패턴은 있습니다. 에러 형식(RFC 7807), 페이지네이션, null, 날짜, 필드 네이밍, 버전 관리를 실제 예제와 함께 다룹니다.