Python Client

Our official Python client library brings Gender-API.com's powerful gender detection to your data science workflows, machine learning pipelines, and automation scripts. With 99.5% accuracy across 150+ countries, our API outperforms generic AI models by 9-34% while being 10x-90x faster. Perfect for pandas DataFrames, batch processing, and scientific computing. The Pythonic API design makes integration intuitive with clean, readable code. Process over 9 million names with intelligent fallback and smart normalization that handles typos and spelling variants. Ideal for customer analytics, demographic research, and data cleaning. Start free with 100 API calls per month. GDPR compliant and production-ready.

먼저 composer로 우리 라이브러리를 설치해 줘:

전체 클라이언트 문서는 여기에서 확인해 줘:

https://github.com/markus-perl/gender-api-client

먼저 npm으로 우리 라이브러리를 설치해 줘:

전체 클라이언트 문서는 여기에서 확인해 줘:

https://github.com/markus-perl/gender-api-client-npm

먼저 npm으로 우리 라이브러리를 설치해 줘:

전체 클라이언트 문서는 여기에서 확인해 줘:

https://github.com/markus-perl/gender-api-client-npm

먼저 pip로 우리 라이브러리를 설치해 줘:

# Install: pip install gender-api-client
from gender_api import Client

client = Client(api_key="insert your server key here")

# Simple gender lookup
result = client.get_by_first_name("kevin")

if result.result_found:
    print(f"Gender: {result.gender}")  #Gender: male
    print(f"Accuracy: {result.accuracy}%")  #Accuracy: 99%
Python Simple (Without Client Library): 
Python 3.*
import json

from urllib.request import urlopen

myKey = "insert your server key here"
url = "https://gender-api.com/get?key=" + myKey + "&name=kevin"
response = urlopen(url)
decoded = response.read().decode('utf-8')
data = json.loads(decoded)
print( "Gender: " + data["gender"]); #Gender: male

전체 클라이언트 문서는 여기에서 확인해 줘:

https://github.com/markus-perl/gender-api-client-python
https://pypi.org/project/gender-api-client/

파이썬 데이터 사이언스를 위한 고급 성별 판별

Gender-API.com의 공식 Python 클라이언트 라이브러리는 최신 성별 판별 기능을 데이터 사이언스 워크플로, 머신러닝 파이프라인, 자동화 스크립트에 손쉽게 적용할 수 있게 해줘. 데이터 사이언티스트와 Python 개발자를 위해 설계되어, pandas, NumPy는 물론 Python 과학 컴퓨팅 생태계 전반과도 매끄럽게 통합돼.

왜 Gender-API가 범용 AI 모델보다 더 뛰어날까

ChatGPT, Claude 같은 범용 AI 솔루션이나 다른 LLM은 성별 판별을 위해 특별히 설계된 도구가 아니야. Gender-API.com은 바로 이 작업을 위해 처음부터 목적에 맞게 만들어졌어:

  • 번개처럼 빠른 처리 속도 일반 AI는 1~10초 걸리는 반면, 이름을 100ms 이내로 처리해
  • 뛰어난 정확도 성별 판별 작업에서 99.5% 정확도, LLM 대비 9~34% 더 뛰어난 성능
  • 방대한 데이터베이스 일반적인 AI 학습 데이터셋보다 37% 더 많은 이름을 제공하며, 매일 지속적으로 업데이트돼
  • 일괄 처리 전체 DataFrame을 효율적으로 처리하세요 - 범용 AI API로는 구현하기 어려운 부분입니다
  • 예측 가능한 비용 AI 서비스의 예측 불가능한 토큰 기반 비용 대신, 요청당 명확한 과금 방식
  • 특화된 인텔리전스 문화적 뉘앙스와 지역별 차이를 이해하고, 성별이 모호한 이름도 정확하게 처리해

데이터 사이언티스트를 위한 강력한 기능

  • Pandas 연동 DataFrame 열에 벡터화 연산으로 성별 판별을 바로 적용하기
  • 배치 API 지원 요청 한 번에 최대 1,000개의 이름을 처리해 효율을 극대화하세요
  • 스마트 정규화 오타, 다양한 철자 표기, 특수문자까지 자동으로 처리해줘
  • 국가별 조회 지역에 따라 성별 사용 경향이 달라지는 이름도 정확하게 판별해 줘 (예: 이탈리아의 "Andrea" vs. 독일의 "Andrea")
  • 신뢰도 점수 정확도 요구사항에 맞춰 결과를 필터링할 수 있도록 확률 점수를 받아보세요
  • 비동기 지원 현대적인 Python 애플리케이션에서 논블로킹 작업을 위해 async/await를 사용해 봐
  • 타입 힌트 더 나은 IDE 연동과 코드 품질을 위한 완전한 타입 애너테이션 지원

이상적인 활용 사례

  • 고객 분석 CRM이나 데이터베이스에 있는 이름 데이터를 기반으로 고객 인구통계를 분석해 봐
  • 설문조사 분석 설문 응답에 성별 데이터를 추가해 인구통계별 분석을 더 정교하게 하세요
  • 머신러닝 ML 모델에 gender 기능을 추가해 더 정확한 예측을 만들어 봐
  • 데이터 정리 대규모 데이터세트에서 고객 레코드를 검증하고 완성하기
  • 학술 연구 인구통계 연구와 사회과학 분석을 위해 연구 데이터를 처리하세요
  • 마케팅 세분화 성별 인구통계를 기반으로 타겟 캠페인을 만들어 봐

문화적 인사이트를 바탕으로 한 글로벌 커버리지

우리 데이터베이스는 150개 이상의 국가에서 900만 개가 넘는 이름을 다양한 문화권과 지역 특성에 맞춰 정교하게 처리해. 예를 들어 “Kim”은 한국에서는 보통 남성 이름이지만, 영어권 국가에서는 여성 이름으로 더 자주 쓰인다는 점도 제대로 반영하지. 똑똑한 폴백(fallback) 시스템으로 가능한 한 넓게 커버하면서도, 높은 정확도는 그대로 유지해.

프로덕션에 바로 적용 가능하고 확장성까지 갖춘

전 세계 포춘 500대 기업과 연구 기관의 데이터 팀이 사용하는 우리 Python 클라이언트는 프로덕션 환경의 대규모 워크로드에서 이미 검증됐어. 99.9% 업타임 SLA와 GDPR 준수 인프라를 기반으로, 수백만 개의 이름도 안심하고 처리해.

몇 분 만에 시작하기

pip로 설치하고 무료 API 키를 받은 뒤, 바로 이름 처리를 시작해봐. 매달 100회의 무료 API 호출로 시작하고, 필요가 커지면 원하는 만큼 확장할 수 있어. 시작할 때는 신용카드가 필요 없어.

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