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파이썬 API 연동 방법 (초보자도 쉽게)

by 소셜트렌드 2025. 1. 27.

파이썬을 활용하면 반복적인 업무를 자동화하여 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 이 글에서는 실용적인 자동화 프로젝트 3가지를 소개합니다.

목차

  1. 1. 이메일 대량 발송 자동화
  2. 2. 엑셀 데이터 처리 자동화
  3. 3. 웹 데이터 크롤링 및 리포트 생성
  4. 4. 업무 자동화를 시작하기 위한 팁

1. 이메일 대량 발송 자동화

반복적으로 이메일을 보내야 하는 업무는 파이썬으로 쉽게 자동화할 수 있습니다. smtplib과 email 라이브러리를 활용해 아래와 같은 자동화 스크립트를 작성할 수 있습니다:

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText

# SMTP 설정
smtp_server = "smtp.gmail.com"
port = 587
sender_email = "your_email@gmail.com"
password = "your_password"

# 이메일 내용 작성
recipient = "recipient_email@gmail.com"
subject = "자동화 이메일"
body = "이 이메일은 파이썬 스크립트를 통해 자동 발송되었습니다."

msg = MIMEText(body)
msg["Subject"] = subject
msg["From"] = sender_email
msg["To"] = recipient

# 이메일 발송
with smtplib.SMTP(smtp_server, port) as server:
    server.starttls()
    server.login(sender_email, password)
    server.send_message(msg)

print("이메일 발송 완료!")

이 코드를 실행하면 특정 이메일 주소로 자동으로 메시지를 보낼 수 있습니다. 여러 수신자에게 보낼 경우, 이메일 주소를 리스트로 만들어 반복문을 활용하세요.

2. 엑셀 데이터 처리 자동화

엑셀 데이터를 다루는 작업은 반복적이고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 파이썬의 openpyxl 또는 pandas 라이브러리를 사용하면 데이터 입력, 수정, 분석을 자동화할 수 있습니다.

import pandas as pd

# 엑셀 파일 불러오기
df = pd.read_excel("sales_data.xlsx")

# 특정 열 데이터 분석
total_sales = df["Sales"].sum()
print(f"총 매출: {total_sales}")

# 새로운 열 추가 및 저장
df["Discounted_Price"] = df["Price"] * 0.9
df.to_excel("updated_sales_data.xlsx", index=False)
print("엑셀 파일 처리 및 저장 완료!")

위 코드는 판매 데이터를 분석하고 새로운 할인 가격 열을 추가한 뒤 저장합니다. 반복적인 데이터 처리 작업을 크게 줄일 수 있습니다.

3. 웹 데이터 크롤링 및 리포트 생성

웹사이트에서 데이터를 수집하고 이를 정리된 리포트로 생성하는 작업도 파이썬으로 쉽게 자동화할 수 있습니다. requests와 BeautifulSoup 라이브러리를 사용해 웹 데이터를 가져오고 pandas로 처리할 수 있습니다.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 데이터 수집
url = "https://example.com/products"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

# 웹 데이터 파싱
products = soup.find_all("div", class_="product")
data = []

for product in products:
    name = product.find("h2").text
    price = product.find("span", class_="price").text
    data.append({"Name": name, "Price": price})

# 데이터프레임 생성 및 저장
df = pd.DataFrame(data)
df.to_excel("product_report.xlsx", index=False)
print("리포트 생성 완료!")

위 코드는 특정 웹사이트의 상품 데이터를 수집해 엑셀 리포트로 저장하는 예제입니다. 크롤링과 데이터 분석이 한 번에 이루어지므로 업무 효율을 극대화할 수 있습니다.

4. 업무 자동화를 시작하기 위한 팁

  • 필요한 라이브러리 숙지: 업무에 필요한 라이브러리를 파악하고 활용법을 익히세요. (예: smtplib, pandas, openpyxl)
  • 작은 프로젝트부터 시작: 복잡한 작업보다는 간단한 반복 업무를 자동화하며 파이썬 사용법을 익히세요.
  • 코드 테스트와 디버깅: 자동화 스크립트를 작성한 후 충분히 테스트하고 안정성을 확인하세요.
  • API 활용: 많은 플랫폼이 공식 API를 제공하므로 이를 활용해 더 효율적으로 작업을 처리할 수 있습니다.

이제 파이썬으로 업무를 자동화해 보세요! 효율적으로 시간을 관리하고 반복적인 작업에서 벗어나세요.

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