카페 주문 데이터 분석 API | ✅저자: 이유정(박사)

시나리오

• 매일 아침 로컬에 저장된 orders_data.json 파일을 읽어,
• 운영팀은 아래 두 가지 정보를 대시보드에서 확인하고자 합니다:

요구 API

1. 요일별 매출 합계 (월~일)
2. 상품별 평균 판매 단가 (단가 = 총매출 ÷ 총수량)

원시데이터 orders_data.json

[
  { "order_id": "C1001", "product": "아메리카노", "price": 4000, "quantity": 2, "order_date": "2025-06-15" },
  { "order_id": "C1002", "product": "라떼",       "price": 4500, "quantity": 1, "order_date": "2025-06-15" },
  { "order_id": "C1003", "product": "아메리카노", "price": 4000, "quantity": 1, "order_date": "2025-06-16" }
]

sales/utils.py — JSON 파일 로드 함수

import os
import json
from django.conf import settings
from datetime import datetime

def load_orders():
    """orders_data.json 파일을 읽어 Python 리스트로 반환"""
    path = os.path.join(settings.______, 'orders_data.json')
    with open(path, encoding='utf-8') as f:
        data = json.____(f)
    return data

sales/views.py — API 뷰 함수 2개 작성

from django.http import JsonResponse
from .utils import load_orders
from datetime import datetime

def revenue_by_weekday(request):
    """
    요일별 매출 합계 API
    결과 예시: [{"weekday": "Monday", "revenue": 8000}, …]
    """
    data = load_orders()
    result = {}   # {"Monday": 8000, ...}

    for item in data:
        date = item["____"]
        weekday = datetime.strptime(date, "%Y-%m-%d").strftime("____")
        sales = item["price"] * item["quantity"]
        if weekday in result:
            result[weekday] += sales
        else:
            result[weekday] = ____

    response = [{"weekday": k, "revenue": v} for k, v in sorted(result.items())]
    return JsonResponse(response, safe=____)


def product_unit_price_average(request):
    """
    상품별 평균 판매 단가 API
    예시 결과: [{"product": "아메리카노", "unit_price": 4000.0}, …]
    """
    data = load_orders()
    total_price = {}   # {"아메리카노": 12000}
    total_qty   = {}   # {"아메리카노": 3}

    for item in data:
        product = item["product"]
        price = item["price"] * item["quantity"]
        qty = item["quantity"]

        total_price[product] = total_price.get(product, 0) + price
        total_qty[product] = total_qty.get(product, 0) + qty

    response = []
    for product in sorted(total_price.keys()):
        avg = total_price[product] / total_qty[product]
        response.append({"product": product, "unit_price": round(avg, 1)})

    return JsonResponse(response, safe=____)

sales/urls.py

from django.urls import path
from . import views

urlpatterns = [
    path('orders/weekday/', views.revenue_by_weekday),
    path('orders/unitprice/', views.product_unit_price_average),
]

의사코드

1. 요일별 매출 합계 API

1. JSON 로드 → data = load_orders()

2. 빈 딕셔너리 result = {}

3. 각 주문 항목(item)에 대해 반복:
    - item["order_date"]를 datetime 객체로 변환 → 요일 추출 (예: "Monday")
    - 매출액 계산: item["price"] * item["quantity"]
    - result[weekday] += 매출 누적

4. result를 리스트로 변환해 JsonResponse로 응답

상품별 평균 판매 단가 API

1. JSON 로드 → data = load_orders()

2. 두 딕셔너리:
   - total_price: 상품별 총매출
   - total_qty: 상품별 총수량

3. 각 주문 항목(item)에 대해 반복:
   - item["product"]로 그룹화
   - 총매출 += item["price"] * item["quantity"]
   - 총수량 += item["quantity"]

4. 평균 단가 = 총매출 / 총수량
5. 소수점 1자리로 반올림해 JsonResponse로 응답

✅ Insomnia 테스트 결과 GET /orders/weekday/

[{ "weekday": "Monday", "revenue": 8500 }]

GET /orders/unitprice/

[{ "product": "아메리카노", "unit_price": 4000.0 }]

✅ 정답

utils.py

path = os.path.join(settings.BASE_DIR, 'orders_data.json')
data = json.load(f)

views.py

date = item["order_date"]
weekday = datetime.strptime(date, "%Y-%m-%d").strftime("%A")
result[weekday] = sales
safe=False