Python 자동화 스크립트 작성하기 – 초보자도 쉽게 따라하는 완벽 가이드

1. 도입 – 학습 목표 및 필요성

Python 자동화 스크립트 작성하기는 반복적인 작업을 효율적으로 처리하고 생산성을 극대화하는 필수 기술입니다. 매일 같은 엑셀 파일을 정리하거나, 수백 개의 이미지 파일 이름을 변경하거나, 웹사이트에서 데이터를 수집하는 작업을 수동으로 하고 계신가요? Python 자동화를 배우면 이런 반복 작업을 몇 초 만에 처리할 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 파일 처리, 웹 스크래핑, 이메일 자동화 등 실무에서 바로 활용할 수 있는 자동화 스크립트 작성 방법을 단계별로 학습합니다. 프로그래밍 초보자도 쉽게 따라할 수 있도록 구성했으니, 지금 바로 시작해보세요!

2. 기본 개념 설명

자동화 스크립트란 사람이 수동으로 수행하던 작업을 컴퓨터가 자동으로 실행하도록 만든 프로그램입니다. Python은 간결한 문법과 강력한 라이브러리 생태계 덕분에 자동화에 가장 적합한 언어로 평가받고 있습니다.

주요 자동화 영역

• 파일 및 폴더 관리: 파일 이름 변경, 이동, 복사, 정리 작업 자동화
• 데이터 처리: 엑셀, CSV 파일의 데이터 분석 및 변환
• 웹 자동화: 웹사이트 데이터 수집, 폼 자동 입력, 브라우저 제어
• 이메일 및 알림: 자동 이메일 발송, 리포트 생성 및 전송
• API 연동: 외부 서비스와 데이터 교환 자동화

Python의 os, shutil, pathlib 같은 내장 모듈과 requests, pandas, selenium 같은 외부 라이브러리를 활용하면 거의 모든 작업을 자동화할 수 있습니다.

3. 단계별 구현 가이드

Step 1: 환경 설정

먼저 Python 3.7 이상이 설치되어 있는지 확인하세요. 터미널에서 다음 명령어로 확인할 수 있습니다:

python --version

필요한 라이브러리를 설치합니다:

pip install pandas openpyxl requests schedule

Step 2: 첫 번째 자동화 – 파일 정리 스크립트

다운로드 폴더를 파일 확장자별로 자동 정리하는 스크립트를 만들어봅시다. 이 스크립트는 파일들을 이미지, 문서, 비디오 등의 폴더로 자동 분류합니다.

작동 원리:

1. 지정된 폴더의 모든 파일 목록을 가져옵니다
2. 각 파일의 확장자를 확인합니다
3. 확장자에 따라 적절한 하위 폴더를 생성합니다
4. 파일을 해당 폴더로 이동합니다

Step 3: 데이터 처리 자동화

엑셀 파일을 자동으로 처리하는 스크립트는 실무에서 가장 많이 활용됩니다. Pandas 라이브러리를 사용하면 복잡한 데이터 변환도 몇 줄로 처리할 수 있습니다.

주요 기능:

• 여러 엑셀 파일을 하나로 병합
• 특정 조건에 맞는 데이터 필터링
• 데이터 집계 및 요약 리포트 생성
• 새로운 형식으로 데이터 내보내기

Step 4: 웹 데이터 수집 자동화

웹사이트에서 정기적으로 정보를 수집해야 할 때 매우 유용합니다. Requests 라이브러리로 웹 페이지를 가져오고, BeautifulSoup으로 필요한 정보를 추출합니다.

Step 5: 스케줄링 설정

작성한 스크립트를 특정 시간에 자동으로 실행하도록 설정할 수 있습니다. schedule 라이브러리를 사용하면 Python 코드 내에서 직접 스케줄링이 가능하며, 운영체제의 작업 스케줄러(Windows의 작업 스케줄러, Linux의 cron)와 연동할 수도 있습니다.

4. 실제 코드 예제와 설명

예제 1: 파일 자동 정리 스크립트

import os
import shutil
from pathlib import Path

def organize_files(directory):
    """파일을 확장자별로 자동 정리하는 함수"""
    
    # 파일 타입별 분류 기준
    file_types = {
        '이미지': ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif', '.bmp', '.svg'],
        '문서': ['.pdf', '.docx', '.doc', '.txt', '.xlsx', '.pptx'],
        '비디오': ['.mp4', '.avi', '.mov', '.mkv'],
        '음악': ['.mp3', '.wav', '.flac'],
        '압축파일': ['.zip', '.rar', '.7z', '.tar', '.gz']
    }
    
    directory_path = Path(directory)
    
    # 디렉토리 내 모든 파일 순회
    for file_path in directory_path.iterdir():
        if file_path.is_file():
            file_extension = file_path.suffix.lower()
            
            # 파일 타입 결정
            moved = False
            for folder_name, extensions in file_types.items():
                if file_extension in extensions:
                    # 대상 폴더 생성
                    target_folder = directory_path / folder_name
                    target_folder.mkdir(exist_ok=True)
                    
                    # 파일 이동
                    shutil.move(str(file_path), str(target_folder / file_path.name))
                    print(f"이동 완료: {file_path.name} → {folder_name}/")
                    moved = True
                    break
            
            if not moved:
                # 기타 파일 폴더
                other_folder = directory_path / '기타'
                other_folder.mkdir(exist_ok=True)
                shutil.move(str(file_path), str(other_folder / file_path.name))
                print(f"이동 완료: {file_path.name} → 기타/")

# 실행
if __name__ == "__main__":
    target_directory = "/Users/username/Downloads"  # 정리할 폴더 경로
    organize_files(target_directory)
    print("\n파일 정리가 완료되었습니다!")

예제 2: 엑셀 데이터 자동 처리

import pandas as pd
from pathlib import Path
from datetime import datetime

def process_sales_data(input_folder, output_file):
    """여러 엑셀 파일을 병합하고 요약 리포트 생성"""
    
    all_data = []
    
    # 폴더 내 모든 엑셀 파일 읽기
    for file_path in Path(input_folder).glob("*.xlsx"):
        df = pd.read_excel(file_path)
        all_data.append(df)
        print(f"로딩 완료: {file_path.name}")
    
    # 데이터 병합
    combined_df = pd.concat(all_data, ignore_index=True)
    
    # 데이터 처리
    combined_df['날짜'] = pd.to_datetime(combined_df['날짜'])
    combined_df['총액'] = combined_df['수량'] * combined_df['단가']
    
    # 월별 매출 요약
    monthly_summary = combined_df.groupby(
        combined_df['날짜'].dt.to_period('M')
    )['총액'].sum()
    
    # 결과 저장
    with pd.ExcelWriter(output_file, engine='openpyxl') as writer:
        combined_df.to_excel(writer, sheet_name='전체데이터', index=False)
        monthly_summary.to_excel(writer, sheet_name='월별요약')
    
    print(f"\n리포트 생성 완료: {output_file}")
    print(f"총 레코드: {len(combined_df)}")
    print(f"총 매출: {combined_df['총액'].sum():,.0f}원")

# 실행
process_sales_data(
    input_folder="./sales_data",
    output_file=f"매출리포트_{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}.xlsx"
)

예제 3: 스케줄링을 통한 자동 실행

import schedule
import time

def daily_task():
    """매일 실행할 작업"""
    print(f"작업 실행 시작: {datetime.now()}")
    organize_files("/Users/username/Downloads")
    print("작업 완료!\n")

# 매일 오전 9시에 실행
schedule.every().day.at("09:00").do(daily_task)

# 매주 월요일 오전 10시에 실행
schedule.every().monday.at("10:00").do(daily_task)

print("스케줄러 시작... (Ctrl+C로 종료)")
while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(60)  # 1분마다 확인

5. 고급 활용 방법

에러 처리 및 로깅

실전에서는 예상치 못한 오류에 대비해야 합니다. Python의 logging 모듈을 활용하면 스크립트 실행 기록을 자동으로 저장할 수 있습니다:

import logging

logging.basicConfig(
    filename='automation.log',
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
)

try:
    organize_files("/path/to/folder")
    logging.info("파일 정리 성공")
except Exception as e:
    logging.error(f"오류 발생: {str(e)}")

환경 변수 활용

민감한 정보(API 키, 비밀번호)는 코드에 직접 작성하지 말고 환경 변수나 설정 파일로 관리하세요. python-dotenv 라이브러리를 사용하면 .env 파일에서 설정을 불러올 수 있습니다.

병렬 처리로 성능 향상

대량의 파일을 처리할 때는 concurrent.futures 모듈을 사용해 병렬 처리하면 실행 속도를 크게 개선할 수 있습니다. 특히 웹 스크래핑이나 파일 변환 작업에서 효과적입니다.

GUI 추가하기

명령줄 인터페이스가 불편하다면 tkinter나 PyQt로 간단한 GUI를 추가할 수 있습니다. 버튼 클릭만으로 자동화 스크립트를 실행할 수 있어 비개발자도 쉽게 사용할 수 있습니다.

6. 마무리 및 추가 학습 자료

이 튜토리얼에서 다룬 Python 자동화 스크립트 작성하기 기술을 활용하면 업무 효율을 수십 배 향상시킬 수 있습니다. 작은 작업부터 자동화를 시작해보세요. 매일 5분씩 걸리던 작업을 자동화하면 1년에 30시간 이상을 절약할 수 있습니다.

추천 학습 자료

• 공식 문서: Python 공식 문서의 os, pathlib, shutil 모듈 가이드
• 라이브러리: Pandas, Selenium, Beautiful Soup, Requests 공식 문서
• 실전 프로젝트: Automate the Boring Stuff with Python (무료 온라인 책)
• 커뮤니티: Python Korea 페이스북 그룹, Stack Overflow

지금 바로 Python 자동화 스크립트 작성하기를 실천해보고, 반복적인 작업에서 해방되는 경험을 해보세요. 질문이나 추가로 알고 싶은 내용이 있다면 댓글로 남겨주시기 바랍니다!