Python 자동화 스크립트 작성하기 – 초보자도 쉽게 따라하는 완벽 가이드

1. 도입 – 학습 목표 및 필요성

Python 자동화 스크립트 작성하기는 반복적인 작업을 효율적으로 처리하고 업무 생산성을 극대화하는 핵심 기술입니다. 매일 수백 개의 파일을 정리하거나, 데이터를 수집하고, 보고서를 작성하는 등의 반복 작업에 시간을 낭비하고 계신가요? 이 튜토리얼을 통해 Python을 활용한 자동화 스크립트 작성 방법을 배우면, 몇 시간씩 걸리던 작업을 단 몇 분으로 줄일 수 있습니다. 초보자도 쉽게 따라할 수 있도록 단계별로 구성했으며, 실전에서 바로 활용 가능한 예제들로 구성되어 있습니다. 파일 관리, 웹 크롤링, 이메일 자동 발송, 데이터 처리 등 다양한 자동화 시나리오를 마스터해보세요.

2. 기본 개념 설명

자동화 스크립트란 사람이 수동으로 수행하던 작업을 프로그램이 대신 실행하도록 만든 코드를 의미합니다. Python은 간결한 문법과 풍부한 라이브러리 생태계 덕분에 자동화 스크립트 작성에 가장 적합한 언어입니다.

핵심 개념:

• 모듈과 라이브러리: os, shutil, pathlib (파일/폴더 관리), requests (웹 요청), selenium (브라우저 자동화), pandas (데이터 처리) 등
• 파일 입출력: 텍스트, CSV, Excel, JSON 파일 읽기/쓰기
• 예외 처리: try-except 구문으로 오류 상황 대응
• 스케줄링: schedule 라이브러리나 cron을 활용한 정기 실행
• 로깅: logging 모듈로 실행 기록 관리

자동화 스크립트의 기본 구조는 입력 → 처리 → 출력의 흐름을 따릅니다. 사용자 입력이나 파일을 읽어들이고, 데이터를 가공하거나 작업을 수행한 후, 결과를 파일로 저장하거나 화면에 출력합니다.

3. 단계별 구현 가이드

Step 1: 환경 설정 및 필수 라이브러리 설치

먼저 Python 3.7 이상이 설치되어 있는지 확인하세요. 터미널에서 python --version 명령으로 확인할 수 있습니다.

자주 사용하는 자동화 라이브러리를 설치합니다:

pip install pandas openpyxl requests schedule

Step 2: 프로젝트 구조 설계

효율적인 자동화 스크립트를 위한 기본 프로젝트 구조:

automation_project/
├── main.py           # 메인 실행 스크립트
├── utils.py          # 공통 유틸리티 함수
├── config.py         # 설정 파일
├── logs/            # 로그 파일 저장
├── input/           # 입력 파일 폴더
└── output/          # 결과 파일 저장

Step 3: 로깅 시스템 구축

자동화 스크립트는 무인으로 실행되는 경우가 많으므로 로깅이 필수입니다:

import logging
from datetime import datetime

def setup_logger():
    log_filename = f"logs/automation_{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}.log"
    logging.basicConfig(
        level=logging.INFO,
        format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',
        handlers=[
            logging.FileHandler(log_filename, encoding='utf-8'),
            logging.StreamHandler()
        ]
    )
    return logging.getLogger(__name__)

Step 4: 예외 처리 구현

안정적인 자동화를 위해 모든 주요 작업에 예외 처리를 추가합니다:

def safe_execute(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        try:
            return func(*args, **kwargs)
        except FileNotFoundError as e:
            logger.error(f"파일을 찾을 수 없습니다: {e}")
        except PermissionError as e:
            logger.error(f"권한 오류: {e}")
        except Exception as e:
            logger.error(f"예상치 못한 오류: {e}")
        return None
    return wrapper

Step 5: 설정 파일 관리

하드코딩을 피하고 유지보수성을 높이기 위해 설정을 분리합니다:

# config.py
class Config:
    INPUT_DIR = "input"
    OUTPUT_DIR = "output"
    LOG_DIR = "logs"
    FILE_EXTENSIONS = ['.txt', '.csv', '.xlsx']
    MAX_FILE_SIZE = 100 * 1024 * 1024  # 100MB

4. 실제 코드 예제와 설명

예제 1: 파일 정리 자동화 스크립트

다운로드 폴더의 파일들을 확장자별로 자동 분류하는 스크립트입니다:

import os
import shutil
from pathlib import Path
import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

def organize_files(source_dir):
    """파일을 확장자별로 분류"""
    source_path = Path(source_dir)
    
    # 확장자별 폴더 매핑
    folder_mapping = {
        'images': ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif', '.bmp'],
        'documents': ['.pdf', '.doc', '.docx', '.txt', '.xlsx'],
        'videos': ['.mp4', '.avi', '.mov', '.mkv'],
        'archives': ['.zip', '.rar', '.7z', '.tar'],
        'others': []
    }
    
    for file_path in source_path.iterdir():
        if file_path.is_file():
            extension = file_path.suffix.lower()
            
            # 폴더 결정
            target_folder = 'others'
            for folder, extensions in folder_mapping.items():
                if extension in extensions:
                    target_folder = folder
                    break
            
            # 대상 폴더 생성 및 파일 이동
            dest_dir = source_path / target_folder
            dest_dir.mkdir(exist_ok=True)
            
            try:
                shutil.move(str(file_path), str(dest_dir / file_path.name))
                logger.info(f"이동 완료: {file_path.name} → {target_folder}")
            except Exception as e:
                logger.error(f"파일 이동 실패 {file_path.name}: {e}")

if __name__ == "__main__":
    logging.basicConfig(level=logging.INFO)
    organize_files("/path/to/downloads")

예제 2: Excel 데이터 처리 자동화

여러 Excel 파일을 병합하고 요약 보고서를 생성하는 스크립트:

import pandas as pd
from pathlib import Path
import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

def merge_excel_files(input_dir, output_file):
    """여러 Excel 파일을 하나로 병합"""
    excel_files = list(Path(input_dir).glob("*.xlsx"))
    
    if not excel_files:
        logger.warning("병합할 Excel 파일이 없습니다.")
        return
    
    dataframes = []
    for file in excel_files:
        try:
            df = pd.read_excel(file)
            df['source_file'] = file.name  # 출처 추적
            dataframes.append(df)
            logger.info(f"읽기 완료: {file.name} ({len(df)} 행)")
        except Exception as e:
            logger.error(f"파일 읽기 실패 {file.name}: {e}")
    
    # 병합 및 저장
    merged_df = pd.concat(dataframes, ignore_index=True)
    merged_df.to_excel(output_file, index=False)
    logger.info(f"병합 완료: {output_file} (총 {len(merged_df)} 행)")
    
    return merged_df

5. 고급 활용 방법

스케줄링으로 자동 실행

Python 자동화 스크립트 작성하기의 핵심은 정기적인 자동 실행입니다. schedule 라이브러리를 활용한 예제:

import schedule
import time

def daily_report():
    logger.info("일일 보고서 생성 시작")
    # 보고서 생성 로직
    
schedule.every().day.at("09:00").do(daily_report)
schedule.every().monday.at("10:00").do(weekly_summary)

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

병렬 처리로 성능 향상

대량의 파일 처리 시 concurrent.futures를 활용:

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def process_files_parallel(files, max_workers=4):
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor:
        results = executor.map(process_single_file, files)
    return list(results)

알림 기능 추가

작업 완료 시 이메일이나 슬랙으로 알림을 보내 모니터링을 강화할 수 있습니다.

6. 마무리 및 추가 학습 자료

이 튜토리얼을 통해 Python 자동화 스크립트 작성하기의 기본부터 실전 활용까지 학습했습니다. 파일 관리, 데이터 처리, 스케줄링 등 핵심 기술을 익혔으니 이제 실무에 적용해보세요.

추가 학습 권장 사항:

• Selenium을 활용한 웹 브라우저 자동화
• API 연동 자동화 (requests 심화)
• 이메일 자동 발송 (smtplib)
• PDF 처리 자동화 (PyPDF2, reportlab)
• GUI 자동화 (pyautogui)

Python 공식 문서와 Real Python, Automate the Boring Stuff with Python 같은 자료를 참고하면 더 깊이 있는 학습이 가능합니다. 지금 바로 여러분의 반복 작업을 자동화하고 생산성을 높여보세요!