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#Python#자동화#생산성

업무 자동화를 위한 Python 스크립트 모음

매일 반복되는 귀찮은 작업들, Python으로 자동화할 수 있습니다. 제가 실제로 사용하는 스크립트들을 공유합니다.

1. 엑셀 파일 자동 처리

여러 엑셀 파일을 합치고, 필터링하고, 요약하는 작업을 자동화했습니다.

import pandas as pd
from pathlib import Path

def merge_excel_files(folder_path, output_file):
    """폴더 내 모든 엑셀 파일을 하나로 합치기"""

    all_files = Path(folder_path).glob('*.xlsx')
    df_list = []

    for file in all_files:
        df = pd.read_excel(file)
        df['source_file'] = file.name
        df_list.append(df)

    # 모두 합치기
    merged_df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)

    # 저장
    merged_df.to_excel(output_file, index=False)
    print(f"완료! {len(df_list)}개 파일을 합쳤습니다.")

# 사용 예시
merge_excel_files('./reports', 'merged_report.xlsx')

2. 이메일 자동 발송

매주 월요일 아침마다 보내는 주간 리포트를 자동화했습니다.

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.base import MIMEBase
from email import encoders

def send_weekly_report(to_email, subject, body, attachment_path):
    """주간 리포트 자동 발송"""

    # Gmail 설정
    from_email = "your_email@gmail.com"
    password = "your_app_password"  # 앱 비밀번호 사용

    # 이메일 구성
    msg = MIMEMultipart()
    msg['From'] = from_email
    msg['To'] = to_email
    msg['Subject'] = subject

    # 본문 추가
    msg.attach(MIMEText(body, 'html'))

    # 첨부파일 추가
    with open(attachment_path, 'rb') as f:
        part = MIMEBase('application', 'octet-stream')
        part.set_payload(f.read())
        encoders.encode_base64(part)
        part.add_header('Content-Disposition',
                       f'attachment; filename={attachment_path}')
        msg.attach(part)

    # 발송
    with smtplib.SMTP_SSL('smtp.gmail.com', 465) as server:
        server.login(from_email, password)
        server.send_message(msg)

    print("이메일 발송 완료!")

# cron으로 매주 월요일 9시에 실행
# 0 9 * * 1 python send_report.py

3. 파일 정리 자동화

다운로드 폴더를 파일 종류별로 자동 정리합니다.

import os
import shutil
from pathlib import Path

def organize_downloads(download_folder):
    """파일 종류별로 자동 정리"""

    # 파일 타입별 폴더 매핑
    file_types = {
        'Images': ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif', '.svg'],
        'Documents': ['.pdf', '.doc', '.docx', '.txt', '.xlsx'],
        'Videos': ['.mp4', '.avi', '.mov', '.mkv'],
        'Archives': ['.zip', '.rar', '.7z', '.tar'],
        'Code': ['.py', '.js', '.html', '.css', '.json'],
    }

    download_path = Path(download_folder)

    for file in download_path.iterdir():
        if file.is_file():
            file_ext = file.suffix.lower()

            # 파일 타입 찾기
            for folder, extensions in file_types.items():
                if file_ext in extensions:
                    # 대상 폴더 생성
                    dest_folder = download_path / folder
                    dest_folder.mkdir(exist_ok=True)

                    # 파일 이동
                    shutil.move(str(file), str(dest_folder / file.name))
                    print(f"{file.name} → {folder}/")
                    break

# 매일 자동 실행
organize_downloads(os.path.expanduser('~/Downloads'))

4. 웹사이트 모니터링

특정 웹사이트의 변경사항을 감지하고 알림을 보냅니다.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import hashlib
import time

def monitor_website(url, check_interval=3600):
    """웹사이트 변경 감지"""

    previous_hash = None

    while True:
        try:
            # 웹페이지 가져오기
            response = requests.get(url)
            soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

            # 특정 부분만 추출 (예: 제목과 본문)
            content = soup.find('article')
            if content:
                content_text = content.get_text()

                # 해시값 계산
                current_hash = hashlib.md5(
                    content_text.encode()
                ).hexdigest()

                # 변경 감지
                if previous_hash and current_hash != previous_hash:
                    print(f"🚨 변경 감지! {url}")
                    # 여기에 알림 로직 추가 (슬랙, 이메일 등)

                previous_hash = current_hash

            # 대기
            time.sleep(check_interval)

        except Exception as e:
            print(f"오류: {e}")
            time.sleep(60)

# 사용 예시
monitor_website('https://example.com/news', check_interval=1800)

5. 스크린샷 자동 촬영

정해진 시간에 화면을 캡처하여 저장합니다. (근태 관리 등)

from PIL import ImageGrab
from datetime import datetime
import os

def take_screenshot(save_folder='screenshots'):
    """화면 캡처 및 저장"""

    # 폴더 생성
    os.makedirs(save_folder, exist_ok=True)

    # 스크린샷
    screenshot = ImageGrab.grab()

    # 파일명 (날짜_시간)
    timestamp = datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
    filename = f"{save_folder}/screenshot_{timestamp}.png"

    # 저장
    screenshot.save(filename)
    print(f"스크린샷 저장: {filename}")

# 30분마다 실행
import schedule

schedule.every(30).minutes.do(take_screenshot)

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

6. CSV to JSON 변환기

API 테스트용으로 CSV 데이터를 JSON으로 빠르게 변환합니다.

import csv
import json

def csv_to_json(csv_file, json_file):
    """CSV를 JSON으로 변환"""

    data = []

    with open(csv_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
        csv_reader = csv.DictReader(f)
        for row in csv_reader:
            data.append(row)

    with open(json_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)

    print(f"변환 완료: {len(data)}개 레코드")

# 사용
csv_to_json('data.csv', 'data.json')

7. 이미지 일괄 리사이즈

블로그 업로드용 이미지를 일괄 리사이즈합니다.

from PIL import Image
from pathlib import Path

def resize_images(folder, max_width=1200):
    """이미지 일괄 리사이즈"""

    folder_path = Path(folder)
    output_folder = folder_path / 'resized'
    output_folder.mkdir(exist_ok=True)

    for img_file in folder_path.glob('*.{jpg,jpeg,png}'):
        try:
            img = Image.open(img_file)

            # 비율 유지하며 리사이즈
            if img.width > max_width:
                ratio = max_width / img.width
                new_height = int(img.height * ratio)
                img = img.resize((max_width, new_height),
                               Image.Resampling.LANCZOS)

            # 저장
            output_path = output_folder / img_file.name
            img.save(output_path, quality=85, optimize=True)
            print(f"✓ {img_file.name}")

        except Exception as e:
            print(f"✗ {img_file.name}: {e}")

resize_images('./images')

8. 슬랙 알림 봇

중요한 작업 완료 시 슬랙으로 알림을 보냅니다.

import requests

def send_slack_message(webhook_url, message):
    """슬랙으로 메시지 발송"""

    payload = {
        'text': message,
        'username': '자동화 봇',
        'icon_emoji': ':robot_face:'
    }

    response = requests.post(webhook_url, json=payload)

    if response.status_code == 200:
        print("슬랙 알림 전송 완료")
    else:
        print(f"전송 실패: {response.status_code}")

# 사용 예시
webhook = "https://hooks.slack.com/services/YOUR/WEBHOOK/URL"

# 작업 완료 후
send_slack_message(webhook, "✅ 데이터 처리 완료!")

실전 활용 팁

1. 스케줄링

자동 실행을 위해 다음 도구들을 활용하세요:

  • Windows: 작업 스케줄러
  • Mac/Linux: cron
  • Python: schedule 라이브러리

2. 오류 처리

자동화 스크립트는 항상 예외 처리를 해야 합니다:

try:
    # 작업 수행
    process_data()
except Exception as e:
    # 로그 기록
    with open('error.log', 'a') as f:
        f.write(f"{datetime.now()}: {e}\n")

    # 알림 발송
    send_slack_message(webhook, f"⚠️ 오류 발생: {e}")

시간 절약 효과

이런 스크립트들로 절약한 시간:

  • 엑셀 처리: 하루 30분 → 1분
  • 파일 정리: 주 1시간 → 자동
  • 리포트 발송: 주 2시간 → 자동

월 평균 20시간 절약!

마무리

작은 자동화부터 시작하세요. "이거 매번 반복하네?"라는 생각이 들면 자동화할 타이밍입니다.

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