Python 자동화 스크립트 작성하기 – 초보자도 쉽게 따라하는 완벽 가이드

도입 – 학습 목표 및 필요성

Python 자동화 스크립트 작성하기는 반복적인 작업을 효율적으로 처리하고 생산성을 극대화하는 핵심 기술입니다. 매일 같은 작업을 반복하고 계신가요? 엑셀 파일을 정리하거나, 이메일을 보내거나, 파일을 정리하는 등의 단순 반복 작업은 자동화 스크립트로 해결할 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 실무에서 바로 활용 가능한 Python 자동화 스크립트를 단계별로 작성하는 방법을 배웁니다. 프로그래밍 초보자도 쉽게 따라할 수 있도록 구성했으며, 학습 후에는 업무 시간을 50% 이상 단축할 수 있는 자동화 도구를 직접 만들 수 있습니다.

기본 개념 설명

자동화 스크립트란 사람이 수동으로 수행하던 작업을 프로그램이 대신 실행하도록 만든 코드입니다. Python은 간결한 문법과 풍부한 라이브러리 덕분에 자동화에 가장 적합한 언어로 평가받습니다.

자동화가 필요한 주요 업무:

• 파일 관리: 대량의 파일을 분류, 이름 변경, 백업
• 데이터 처리: 엑셀, CSV 파일의 데이터 정리 및 분석
• 웹 스크래핑: 웹사이트에서 정보 자동 수집
• 이메일 자동화: 정기적인 리포트 발송
• 시스템 모니터링: 서버 상태 체크 및 알림

Python의 핵심 자동화 라이브러리로는 os(파일 시스템), shutil(파일 복사/이동), schedule(작업 스케줄링), selenium(웹 자동화), pandas(데이터 처리) 등이 있습니다. 이러한 도구들을 조합하면 거의 모든 반복 작업을 자동화할 수 있습니다.

단계별 구현 가이드

1단계: 개발 환경 설정

먼저 Python 3.8 이상을 설치합니다. 공식 웹사이트(python.org)에서 다운로드하거나 Anaconda를 사용할 수 있습니다. 설치 후 터미널에서 python --version 명령으로 확인합니다.

필수 라이브러리 설치:

pip install pandas openpyxl schedule requests beautifulsoup4

코드 에디터는 VSCode, PyCharm, 또는 간단히 Jupyter Notebook을 추천합니다.

2단계: 자동화할 작업 분석

스크립트를 작성하기 전에 자동화할 작업을 명확히 정의해야 합니다:

• 어떤 작업을 자동화할 것인가?
• 입력 데이터는 무엇인가?
• 원하는 출력 결과는?
• 얼마나 자주 실행되어야 하는가?
• 예외 상황은 어떻게 처리할 것인가?

3단계: 기본 스크립트 구조 작성

모든 자동화 스크립트는 다음 구조를 따릅니다:

# 1. 라이브러리 임포트
import os
import pandas as pd
from datetime import datetime

# 2. 설정 변수 정의
SOURCE_DIR = "./input"
OUTPUT_DIR = "./output"

# 3. 핵심 기능 함수
def process_data():
    """데이터 처리 로직"""
    pass

# 4. 에러 처리
def safe_execute(func):
    try:
        func()
        print("작업 완료")
    except Exception as e:
        print(f"오류 발생: {e}")

# 5. 메인 실행부
if __name__ == "__main__":
    safe_execute(process_data)

4단계: 로깅 및 에러 처리 추가

실무에서는 스크립트 실행 기록을 남기는 것이 중요합니다:

import logging

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

logging.info("스크립트 시작")

5단계: 스케줄링 설정

정기적으로 실행되어야 하는 작업은 schedule 라이브러리를 사용합니다:

import schedule
import time

def job():
    print("작업 실행 중...")
    # 자동화 로직

schedule.every().day.at("09:00").do(job)
schedule.every().hour.do(job)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(60)

실제 코드 예제와 설명

예제 1: 파일 자동 정리 스크립트

다운로드 폴더의 파일을 확장자별로 자동 분류하는 Python 자동화 스크립트 작성하기 실전 예제입니다:

import os
import shutil
from pathlib import Path

def organize_files(source_dir):
    """
    파일을 확장자별로 분류하여 정리
    """
    # 파일 타입별 폴더 매핑
    file_types = {
        'Images': ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif', '.bmp'],
        'Documents': ['.pdf', '.doc', '.docx', '.txt', '.xlsx'],
        'Videos': ['.mp4', '.avi', '.mov', '.mkv'],
        'Audio': ['.mp3', '.wav', '.flac'],
        'Archives': ['.zip', '.rar', '.7z', '.tar']
    }
    
    source_path = Path(source_dir)
    
    # 각 파일 처리
    for file in source_path.iterdir():
        if file.is_file():
            file_ext = file.suffix.lower()
            
            # 적절한 폴더 찾기
            moved = False
            for folder, extensions in file_types.items():
                if file_ext in extensions:
                    # 대상 폴더 생성
                    dest_folder = source_path / folder
                    dest_folder.mkdir(exist_ok=True)
                    
                    # 파일 이동
                    dest_file = dest_folder / file.name
                    shutil.move(str(file), str(dest_file))
                    print(f"이동: {file.name} -> {folder}/")
                    moved = True
                    break
            
            if not moved and file_ext:
                # 기타 파일
                other_folder = source_path / 'Others'
                other_folder.mkdir(exist_ok=True)
                shutil.move(str(file), str(other_folder / file.name))
                print(f"이동: {file.name} -> Others/")

if __name__ == "__main__":
    downloads_dir = os.path.expanduser("~/Downloads")
    organize_files(downloads_dir)
    print("\n파일 정리 완료!")

예제 2: 엑셀 데이터 자동 처리

여러 엑셀 파일을 통합하고 분석하는 스크립트:

import pandas as pd
import glob
from datetime import datetime

def merge_excel_files(input_pattern, output_file):
    """
    여러 엑셀 파일을 하나로 통합
    """
    all_files = glob.glob(input_pattern)
    
    if not all_files:
        print("파일을 찾을 수 없습니다.")
        return
    
    # 모든 파일 읽어서 합치기
    df_list = []
    for file in all_files:
        df = pd.read_excel(file)
        df['source_file'] = file  # 출처 추적
        df_list.append(df)
    
    # 데이터 통합
    merged_df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)
    
    # 기본 통계 계산
    print("\n=== 데이터 요약 ===")
    print(f"총 행 수: {len(merged_df)}")
    print(f"총 열 수: {len(merged_df.columns)}")
    print(f"\n컬럼 목록: {list(merged_df.columns)}")
    
    # 결과 저장
    timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
    output_filename = f"{output_file}_{timestamp}.xlsx"
    merged_df.to_excel(output_filename, index=False)
    print(f"\n통합 파일 저장: {output_filename}")
    
    return merged_df

if __name__ == "__main__":
    # 현재 폴더의 모든 엑셀 파일 통합
    result = merge_excel_files("data_*.xlsx", "통합_데이터")

고급 활용 방법

웹 스크래핑 자동화

정기적으로 웹사이트에서 데이터를 수집하는 고급 Python 자동화 스크립트 작성하기 예제:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

def scrape_news(url):
    """
    뉴스 사이트에서 헤드라인 수집
    """
    response = requests.get(url, headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'})
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
    
    headlines = []
    for article in soup.find_all('article', limit=10):
        title = article.find('h2')
        if title:
            headlines.append(title.get_text(strip=True))
    
    return headlines

이메일 자동 발송

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart

def send_report(subject, body, to_email):
    """
    자동 리포트 이메일 발송
    """
    from_email = "[email protected]"
    password = "your_app_password"
    
    msg = MIMEMultipart()
    msg['From'] = from_email
    msg['To'] = to_email
    msg['Subject'] = subject
    
    msg.attach(MIMEText(body, 'html'))
    
    with smtplib.SMTP_SSL('smtp.gmail.com', 465) as server:
        server.login(from_email, password)
        server.send_message(msg)
    
    print("이메일 전송 완료")

시스템 모니터링

디스크 사용량, CPU, 메모리를 모니터링하고 임계값 초과 시 알림을 보내는 스크립트를 작성할 수 있습니다. psutil 라이브러리를 활용하면 시스템 자원을 쉽게 모니터링할 수 있습니다.

마무리 및 추가 학습 자료

이 튜토리얼에서는 Python 자동화 스크립트 작성하기의 핵심 개념부터 실전 예제까지 살펴봤습니다. 자동화는 한 번 배우면 평생 활용할 수 있는 강력한 기술입니다. 작은 스크립트부터 시작해서 점차 복잡한 자동화 시스템을 구축해보세요.

추가 학습 자료:

• Python 공식 문서: docs.python.org
• Automate the Boring Stuff with Python (온라인 무료 책)
• Real Python 튜토리얼 사이트
• GitHub에서 automation 태그 검색

지금 바로 여러분의 첫 자동화 스크립트를 작성해보세요. 반복 작업을 자동화하여 더 창의적인 일에 시간을 투자하실 수 있습니다!