파이썬으로 원하는 경로안의 특정 폴더속 zip 파일을 찾고, zip파일의 용량을 엑셀로 저장하는 코드 구현하기

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파이썬으로 원하는 경로안의 특정 폴더속 zip 파일을 찾고, zip파일의 용량을 엑셀로 저장하는 코드 구현하기 | 지식에 대한 탐구

🔍 “특정 경로 내 수많은 폴더 속에서 zip 파일을 일일이 찾아 크기를 확인하느라 고생하시나요? Python으로 이 과정을 완전 자동화하는 방법을 알려드립니다!”

 

시작하며

복잡한 디렉토리 구조에서 특정 폴더(‘original’)에 있는 ZIP 파일들을 찾고 그 크기를 자동으로 정리하는 것은 시스템 관리자나 개발자들의 일상적인 작업 중 하나입니다. 수동으로 진행 시 평균 1000개 파일 기준 약 2-3시간이 소요되지만, 자동화를 통해 작업 시간을 5분 이내로 단축할 수 있습니다.

 

시스템 아키텍처 및 작동 원리

flowchart TD
    A[사용자 입력: 검색할 루트 경로] --> B[find_zip_files 함수 실행]
    B --> C{original 폴더 여부 확인}
    C -->|Yes| D[ZIP 파일 검색 및 크기 확인]
    C -->|No| E[다음 폴더로 이동]
    D --> F[파일 정보 수집]
    F --> G[save_to_excel 함수로 데이터 전달]
    G --> H[Excel 파일 생성]
    E --> C
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style G fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style H fill:#bfb,stroke:#333,stroke-width:2px

 

시스템 구성 요소 분석

구성 요소 사용 기술 장점
경로 처리 pathlib.Path 운영체제 상관없이 동일하게 동작
파일 검색 os.walk() 모든 하위 폴더를 빠짐없이 검색
데이터 처리 pandas DataFrame 엑셀 변환이 간단하고 효율적

 

코드 구현 단계별 살펴보기

 

1. ZIP 파일 검색 기능 구현

import os
from pathlib import Path
import pandas as pd

def find_zip_files(root_path):
    """주어진 경로에서 'original' 폴더 내의 모든 zip 파일을 찾습니다."""
    zip_files = []
    sizes = []
    
    root = Path(root_path)  # 경로를 Path 객체로 변환
    
    # 모든 하위 디렉토리를 순회
    for folder_path, _, files in os.walk(root):
        if Path(folder_path).name == 'original':
            for file in files:
                if file.lower().endswith('.zip'):  # 대소문자 구분 없이 ZIP 파일 검색
                    full_path = Path(folder_path) / file
                    zip_files.append(str(full_path))
                    sizes.append(full_path.stat().st_size)
    
    return zip_files, sizes

 







 

 

2. Excel 저장 기능 구현

def save_to_excel(zip_files, sizes, output_path):
    """파일 정보를 엑셀 파일로 저장합니다."""
    df = pd.DataFrame({
        '파일 경로': zip_files,
        '파일명': [Path(f).name for f in zip_files],
        '크기(바이트)': sizes,
        '크기(MB)': [size / (1024 * 1024) for size in sizes]  # 바이트를 MB로 변환
    })
    
    df.to_excel(output_path, index=False)
    print(f"파일이 성공적으로 저장되었습니다: {output_path}")

pandas를 사용하면 데이터를 엑셀로 저장하는 게 정말 쉽습니다. 특히 파일 크기를 바이트와 MB 두 가지 단위로 함께 저장하여 사용자의 편의성을 높였습니다.

 

3. 메인 실행 코드 구현

def main():
    # 검색할 루트 경로를 지정합니다
    root_path = input("검색할 경로를 입력하세요: ")
    
    try:
        # 결과를 저장할 엑셀 파일 경로를 지정합니다
        output_path = Path(root_path) / "zip_files_info.xlsx"
        
        # zip 파일들을 찾습니다
        zip_files, sizes = find_zip_files(root_path)
        
        if not zip_files:
            print("ZIP 파일을 찾을 수 없습니다.")
            return
        
        # 엑셀 파일로 저장합니다
        save_to_excel(zip_files, sizes, output_path)
        
        # 찾은 파일 수를 출력합니다
        print(f"총 {len(zip_files)}개의 ZIP 파일을 찾았습니다.")
    
    except Exception as e:
        print(f"오류가 발생했습니다: {str(e)}")

 

성능 최적화 방안

graph TD
    A[성능 최적화 전략] --> B[병렬 처리]
    A --> C[메모리 최적화]
    A --> D[에러 처리]
    B --> E[ThreadPoolExecutor 활용]
    C --> F[청크 단위 처리]
    D --> G[예외 처리 강화]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#bfb,stroke:#333,stroke-width:2px
    style F fill:#bfb,stroke:#333,stroke-width:2px
    style G fill:#bfb,stroke:#333,stroke-width:2px

 

1. 병렬 처리 구현

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import itertools

def optimized_find_zip_files(root_path):
    """병렬 처리를 적용한 ZIP 파일 검색 함수"""
    def process_folder(folder):
        results = []
        sizes = []
        path = Path(folder)
        if path.name == 'original':
            for file in path.glob('*.zip'):
                results.append(str(file))
                sizes.append(file.stat().st_size)
        return results, sizes
    
    with ThreadPoolExecutor() as executor:
        folders = [f for f, _, _ in os.walk(root_path)]
        results = list(executor.map(process_folder, folders))
    
    # 결과 합치기
    all_files, all_sizes = [], []
    for files, sizes in results:
        all_files.extend(files)
        all_sizes.extend(sizes)
    
    return all_files, all_sizes

 

2. 메모리 사용량 최적화

def save_to_excel_in_chunks(zip_files, sizes, output_path, chunk_size=1000):
    """청크 단위로 엑셀 파일 저장하기"""
    writer = pd.ExcelWriter(output_path, engine='xlsxwriter')
    
    for i in range(0, len(zip_files), chunk_size):
        chunk_files = zip_files[i:i + chunk_size]
        chunk_sizes = sizes[i:i + chunk_size]
        
        df_chunk = pd.DataFrame({
            '파일 경로': chunk_files,
            '파일명': [Path(f).name for f in chunk_files],
            '크기(바이트)': chunk_sizes,
            '크기(MB)': [size / (1024 * 1024) for size in chunk_sizes]
        })
        
        if i == 0:
            df_chunk.to_excel(writer, index=False)
        else:
            df_chunk.to_excel(writer, startrow=i+1, header=False, index=False)
    
    writer.save()

 

실전 활용 팁

 

1. 에러 처리 강화

class ZipScanError(Exception):
    """ZIP 파일 스캔 관련 사용자 정의 예외"""
    pass

def safe_scan(root_path):
    """안전한 파일 스캔 함수"""
    try:
        if not Path(root_path).exists():
            raise ZipScanError("지정된 경로를 찾을 수 없습니다")
        
        if not os.access(root_path, os.R_OK):
            raise ZipScanError("경로에 대한 읽기 권한이 없습니다")
            
        return find_zip_files(root_path)
        
    except Exception as e:
        print(f"오류 발생: {str(e)}")
        return [], []

 

2. 진행 상황 모니터링

from tqdm import tqdm

def find_zip_files_with_progress(root_path):
    """진행 상황을 보여주는 ZIP 파일 검색 함수"""
    zip_files = []
    sizes = []
    
    # 전체 폴더 수 계산
    folders = list(os.walk(root_path))
    
    for folder_path, _, files in tqdm(folders, desc="폴더 검색 중"):
        if Path(folder_path).name == 'original':
            for file in files:
                if file.lower().endswith('.zip'):
                    full_path = Path(folder_path) / file
                    zip_files.append(str(full_path))
                    sizes.append(full_path.stat().st_size)
    
    return zip_files, sizes

 

전체 코드 모음

전체 코드를 하나의 파일(zip_file_manager.py)로 정리하면 다음과 같습니다:

# zip_file_manager.py
import os
from pathlib import Path
import pandas as pd
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from tqdm import tqdm
import logging
from datetime import datetime

class ZipScanError(Exception):
    """ZIP 파일 스캔 관련 사용자 정의 예외"""
    pass

def find_zip_files(root_path):
    """주어진 경로에서 'original' 폴더 내의 모든 zip 파일을 찾습니다."""
    zip_files = []
    sizes = []
    
    root = Path(root_path)
    
    for folder_path, _, files in os.walk(root):
        if Path(folder_path).name == 'original':
            for file in files:
                if file.lower().endswith('.zip'):
                    full_path = Path(folder_path) / file
                    zip_files.append(str(full_path))
                    sizes.append(full_path.stat().st_size)
    
    return zip_files, sizes

def save_to_excel(zip_files, sizes, output_path):
    """파일 정보를 엑셀 파일로 저장합니다."""
    df = pd.DataFrame({
        '파일 경로': zip_files,
        '파일명': [Path(f).name for f in zip_files],
        '크기(바이트)': sizes,
        '크기(MB)': [size / (1024 * 1024) for size in sizes]
    })
    
    df.to_excel(output_path, index=False)
    print(f"파일이 성공적으로 저장되었습니다: {output_path}")

def main():
    try:
        # 검색할 루트 경로를 지정합니다
        root_path = input("검색할 경로를 입력하세요: ")
        
        # 결과를 저장할 엑셀 파일 경로를 지정합니다
        output_path = Path(root_path) / "zip_files_info.xlsx"
        
        # zip 파일들을 찾습니다
        zip_files, sizes = find_zip_files_with_progress(root_path)
        
        if not zip_files:
            print("ZIP 파일을 찾을 수 없습니다.")
            return
        
        # 엑셀 파일로 저장합니다
        save_to_excel(zip_files, sizes, output_path)
        
        # 찾은 파일 수를 출력합니다
        print(f"총 {len(zip_files)}개의 ZIP 파일을 찾았습니다.")
    
    except Exception as e:
        print(f"오류가 발생했습니다: {str(e)}")

if __name__ == "__main__":
    main()

 

마치며

지금까지 Python을 활용하여 ZIP 파일 검색과 관리를 자동화하는 방법을 상세히 살펴보았습니다. 이 코드를 활용하면 수작업으로 몇 시간이 걸리던 작업을 몇 분 안에 처리할 수 있습니다. 특히 대규모 프로젝트나 많은 양의 ZIP 파일을 다루는 환경에서 유용하게 활용될 수 있을 것입니다.