프로젝트를 하다 보면 자주 듣게 되는 말 중 하나가 "주석 좀 정리해 주세요"입니다. 주석은 코드의 이해를 돕기 위한 중요한 도구이지만, 과하거나 부정확하면 오히려 혼란만 가중시킵니다. 이 글에서는 실무에서 주석을 작성할 때 기준 삼을 수 있는 원칙과 예시를 정리합니다.

1. 왜 주석이 필요한가?

코드는 기본적으로 읽히기 위해 존재합니다. 주석은 다음과 같은 상황에서 특히 유용합니다.

• 복잡한 알고리즘이나 로직을 설명할 때
• 코드만 봐선 의도가 분명하지 않은 부분을 명시할 때
• 임시 처리, 예외 처리, 버그 회피 등 특수한 상황을 설명할 때
• 외부 API 호출이나 비즈니스 로직에 대한 맥락을 설명할 때

2. 실무에서 주석 작성의 기준

아래는 주석을 작성할 때 실무에서 자주 활용되는 기준입니다.

• 코드의 '무엇'보다 '왜'를 설명하라
  이미 코드로 드러나는 내용을 주석으로 반복하지 말고, 왜 그렇게 작성했는지를 설명합니다.

• 변경 가능성이 있는 부분은 주석을 줄인다
  주석은 코드보다 쉽게 오래 남습니다. 이후 코드가 바뀌었는데 주석이 갱신되지 않으면 오히려 혼란을 줍니다.

• 함수/메서드 단위에는 문서화 주석을 작성하되, 지나친 설명은 피한다
  함수의 목적, 입력값, 출력값 정도를 간단히 정리합니다.

• 불필요한 TODO/임시 코드 주석은 배포 전 반드시 제거
  ‘TODO’, ‘FIXME’, ‘HACK’ 같은 주석은 개발 중엔 유용하지만, 배포 시점에서는 기술부채가 됩니다.

• 업무 도메인 중심의 설명을 남긴다
  기술적인 설명보다 "이 요청은 고객 등급 기준을 조회함" 같은 업무 맥락 위주의 설명이 더 중요할 때가 많습니다.

3. 좋은 주석의 예시

# 사용자 등급별 할인율 적용 (등급 기준은 2024년 정책 기준)
def calculate_discount(user_grade):
    if user_grade == "VIP":
        return 0.2  # VIP는 20% 할인
    elif user_grade == "Regular":
        return 0.1  # 일반 회원은 10% 할인
    return 0

4. 나쁜 주석의 예시

# if 문으로 조건 확인
if user_grade == "VIP":  # VIP인지 확인
    return 0.2  # 0.2 리턴

이런 주석은 코드 자체가 말해주는 내용을 다시 반복하고 있어 불필요합니다.

5. 주석보다 더 좋은 건 '코드로 의도를 표현하는 것'

주석도 중요하지만, 가장 좋은 코드는 주석 없이도 의도가 드러나는 코드입니다. 예를 들어 변수명, 함수명만 명확하게 지어도 주석 없이 충분히 전달될 수 있습니다.

def get_discount_rate_by_membership(grade):
    ...

마무리

주석은 협업의 기본입니다. 하지만 무분별한 주석은 되레 코드 품질을 해칩니다. 주석은 '도움이 되는 설명'을 '최소한'으로 작성하는 것이 핵심입니다. 실무에서 주석은 팀을 위한 작은 배려이자, 스스로를 위한 기록입니다.

#코딩실무노트 #주석작성 #클린코드 #개발자팁 #협업팁

실무에서 모르는 게 생겼을 때, 먼저 검색하는 습관 만드는 법

신입 개발자나 주니어들이 가장 자주 받는 피드백 중 하나는 “질문 전에 먼저 검색해봤어?”입니다.
단순한 구글링이 아닌, 문제를 스스로 정의하고 해결하려는 이 과정은 실무에서 굉장히 중요합니다.
단순히 혼자 끙끙대라는 뜻이 아니라, 문제 접근에 필요한 최소한의 사전 노력을 보여주는 습관이 필요합니다.

검색을 습관으로 만들면 생기는 변화

• 문제에 대한 구조적인 사고력이 길러집니다
• 질문할 때도 더 정확한 맥락을 전달할 수 있습니다
• 비슷한 문제를 스스로 해결할 수 있는 근거가 쌓입니다
• 동료에게 반복적으로 같은 질문을 줄일 수 있습니다

이건 단순한 성실함의 문제가 아니라, '해결 능력' 자체의 기준이 되는 부분입니다.

실무에서 쓰는 검색 루틴 예시

실제로 실무자들은 이런 흐름으로 검색합니다:

1. 에러 메시지 전체 or 핵심 키워드로 구글링
   예: TypeError: Cannot read property 'x' of undefined

2. Stack Overflow, Github Issues, 공식문서 중 우선순위 확인
   가장 많은 표를 받은 답변부터 확인하며 코드 비교

3. 같은 키워드로 한글 검색도 병행
   상황에 따라 네이버 블로그, Velog, 브런치 등도 도움됨

4. 에러 발생 코드의 문맥까지 확인하며 추론
   단순 복붙이 아닌 내 코드에서 왜 그랬는지를 생각해봄

검색 전, 먼저 생각해야 할 3가지

1. 정확히 뭘 하려고 했는가? – 목적 정의
2. 어디에서 실패했는가? – 실패 포인트 분리
3. 내가 지금 뭘 모르는 건가? – 질문 구조화

이렇게 정리한 후에 검색을 시도하면, 같은 키워드로도 훨씬 더 좋은 결과를 찾을 수 있습니다.

잘못된 검색 습관 예시

• "자바스크립트 잘 안됨" 같은 모호한 키워드
• 블로그에서 복붙만 하고 왜 되는지도 모름
• 공식문서는 아예 시도조차 안 해봄

검색은 양보다 방향입니다. 목적에 맞는 정확한 키워드와 문맥을 이해하는 게 핵심입니다.

모른다고 바로 묻기보다는 "여기까지는 찾아봤고, 이 부분에서 막혔다"고 말할 수 있는 자세가 실무에서의 신뢰를 쌓습니다.
검색은 단순한 정보 수집이 아니라, 실력으로 연결되는 중요한 습관입니다.

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커밋 메시지, 그냥 적지 마세요 – 실무에서 통하는 커밋 작성법

Git을 사용할 줄 안다는 것은 이제 개발자에게 기본 소양입니다. 하지만 실무에서는 단순히 git commit -m "fix"로 끝나는 일이 아닙니다. 잘 정리된 커밋 메시지는 코드 변경 내역을 이해하기 쉽게 만들고, 코드리뷰, 롤백, 디버깅까지 모든 협업 과정에 큰 영향을 미칩니다. 이 글에서는 실무에서 통용되는 커밋 메시지 작성 규칙과 예시를 소개합니다.

커밋 메시지를 제대로 써야 하는 이유

• 변경 이력을 명확히 추적할 수 있습니다
• 리뷰 시 어떤 의도로 수정했는지 바로 파악할 수 있습니다
• 협업자가 언제든 맥락을 파악할 수 있습니다
• 릴리즈 노트 작성에도 활용됩니다

즉, 잘 쓴 커밋 메시지는 문서입니다. 코드의 맥락을 남기는 중요한 도구입니다.

실무에서 쓰는 커밋 메시지 구조

일반적으로 다음과 같은 형식을 추천합니다:

<타입>: <간단한 설명>

본문 (선택)
- 변경 이유나 배경
- 부가 설명 필요 시 추가

관련 이슈나 참조 링크 (선택)

예시:

feat: 로그인 실패 시 사용자 피드백 추가

- 입력값 오류나 서버 응답 실패에 따라 에러 메시지를 분기 처리함
- UX 개선 목적

Refs: #52

자주 쓰는 타입 예시

• feat: 새로운 기능 추가
• fix: 버그 수정
• refactor: 코드 리팩토링 (기능 변경 없음)
• docs: 문서 수정
• style: 포맷팅, 세미콜론 누락 등 코드 변화 없음
• test: 테스트 코드 추가/수정
• chore: 기타 잡일 (빌드 설정 등)

이러한 구분은 팀의 Git 로그 가독성을 높이고, PR 리뷰 시에도 크게 도움이 됩니다.

커밋 메시지 작성 팁

• 동사로 시작하는 현재 시제로 작성합니다 (예: Add, Fix, Change 등)
• 무엇을 했는지와 왜 했는지를 분리합니다
• 의미 없는 메시지를 피합니다 (예: update, fix bug, 수정함 등)

팀 내 규칙이 있다면 꼭 맞추자

모든 팀이 위 포맷을 그대로 쓰는 것은 아닙니다. 일부는 Conventional Commits 포맷을 사용하고, Jira 이슈 키를 포함시키기도 합니다. 중요한 것은 팀 내에서 일관성 있게 유지하는 것입니다.

커밋 메시지를 대충 쓰면 결국 자신에게 돌아옵니다. 몇 주 후, "이거 왜 고쳤지?"라고 커밋 로그를 보며 혼란스러워지는 일을 줄이려면, 지금부터라도 의미 있는 커밋을 시작하세요.

커밋메시지, Git, 협업팁, 개발자실무, 커밋규칙, 코딩실무노트

"이거 언제 끝나요?"에 대답하는 기술 – 일정 예측과 커뮤니케이션 팁

개발 업무를 하다 보면 가장 많이 받는 질문 중 하나가 "언제 끝나요?"입니다. 특히 비개발 직군이나 기획자, 운영자 등과 협업할 때 이 질문은 반복적으로 나옵니다. 문제는 이 단순한 질문이 때로는 개발자를 압박하거나 불편하게 만들 수 있다는 점입니다. 이 글에서는 실무에서 일정 관련 질문에 현명하게 대응하는 방법과 일정 예측을 조금 더 정확하게 하기 위한 팁을 정리해보았습니다.

일정 질문이 불편하게 느껴지는 이유

개발 일정은 다양한 변수에 따라 유동적으로 변합니다. 요구사항의 추가, 예상치 못한 기술적 문제, 의존 시스템의 지연 등으로 인해 처음에 예측한 일정이 밀리는 경우는 흔합니다. 그런데 이러한 복잡한 맥락을 잘 모르는 상대가 "그냥 언제 되냐"고 물어보면, 개발자는 설명을 길게 해야 하거나, 일정에 대해 방어적인 태도를 취하게 됩니다.

일정 예측을 위한 기본 팁

1. 유사 작업 기준으로 예측하라
   예전에 비슷한 작업이 얼마나 걸렸는지 참고하는 것이 가장 현실적인 방법입니다. 과거 데이터를 쌓아두는 습관이 필요합니다.

2. 기능 단위로 쪼개서 생각하라
   전체 개발 일정을 기능 단위로 쪼개면 각 단위의 복잡도를 파악하기 쉽고, 일정도 더 정밀하게 예측할 수 있습니다.

3. 버퍼(여유 시간)를 포함하라
   일정에는 반드시 예측 불가능한 시간이 존재합니다. 최소 20~30%의 버퍼를 포함하는 것이 현실적입니다.

4. 외부 의존성은 별도로 관리하라
   API 연동, 디자이너 작업, 테스트 환경 등 외부 의존 요소는 일정 지연의 주 원인이 됩니다. 이 부분은 별도로 트래킹하고 일정에 포함해야 합니다.

커뮤니케이션 팁 – 일정 질문에 이렇게 답하자

• ❌ "몰라요", "해봐야 알아요" → 신뢰를 잃게 됩니다.

• ⭕

  • "비슷한 작업 기준으로 보면 3일 정도 예상됩니다. 다만 ○○ 이슈에 따라 변동이 있을 수 있어요."
  • "현재 구조를 확인해보니 최소 2일, 최대 4일까지 걸릴 수 있을 것 같습니다. 중간에 공유드릴게요."

이처럼 추정치 + 조건의 형태로 대답하면 상대방도 일정 이해가 쉬워지고, 개발자도 부담을 줄일 수 있습니다.

일정 예측은 기술이 아니라 커뮤니케이션이다

완벽한 예측은 불가능합니다. 하지만 일정 질문에 답하는 과정에서 커뮤니케이션 능력은 드러납니다. 일정에 대해 솔직하면서도 현실적으로 설명할 수 있는 사람이 실무에서는 신뢰를 얻게 됩니다. 일정 추정은 결국 소통을 위한 수단임을 잊지 않아야 합니다.

본문용 해시태그
일정관리, 일정예측, 실무팁, 커뮤니케이션, 코딩실무노트, 개발자커뮤니케이션

요청사항이 자주 바뀌는 프로젝트는 개발자를 지치게 합니다. 하지만 현실에서는 이를 피할 수 없는 경우가 많습니다. 이 글에서는 요청사항 변경이 반복될 때 실무 개발자가 취할 수 있는 대처 방법에 대해 정리하겠습니다.

1. 요청사항 변경을 문서화하라

모든 요청사항 변경은 문서로 기록해야 합니다. 구두나 채팅으로만 전달받은 변경사항은 나중에 문제의 소지가 됩니다. 변경 요청이 들어오면 다음과 같은 방식으로 정리합니다.

• 요청자, 요청 일자, 변경 내용, 이유를 명확히 기록
• 가능한 한 이메일이나 협업 툴에 남기기
• 사소한 변경이라도 반드시 기록하기

이러한 습관은 나중에 분쟁이나 일정 논의 시 강력한 근거가 됩니다.

2. 변경 요청의 영향 범위를 즉시 분석하라

변경이 들어오면 그에 따른 영향 범위를 빠르게 파악해야 합니다. 기능 추가, 수정, 삭제가 어떤 코드, 어떤 화면, 어떤 테스트 케이스에 영향을 주는지 바로 분석합니다. 그리고 분석 결과를 요청자에게 간단히 보고해 우선순위나 일정에 대해 다시 조정할 수 있는 기회를 만들어야 합니다.

3. 우선순위 기준을 확립하라

모든 요청사항을 다 수용하는 것은 불가능합니다. 변경 요청이 들어오면, 기존 일정과 리소스를 고려하여 우선순위를 정해야 합니다. 실무에서는 다음과 같은 기준을 사용합니다.

• 출시 일정과 직결되는가?
• 사용자의 필수 요구사항인가?
• 단순 수정인가, 대규모 재작업인가?

요청자에게도 이런 우선순위 기준을 공유하면 합리적인 범위 내에서 협의가 쉬워집니다.

4. 무작정 수락하지 말고 협의하라

변경 요청이 들어왔을 때 무조건 "알겠습니다"라고 답하는 것은 좋지 않습니다. 변경이 필요한 이유를 묻고, 대안을 제시하거나, 일정 조정이 필요한지 분명히 설명하는 것이 중요합니다. 특히 초년생 개발자는 협의 없이 수락하는 실수를 자주 하는데, 이는 결국 본인의 업무 부담만 키우게 됩니다.

5. 변경 이력을 팀과 공유하라

변경된 요청사항은 혼자만 알고 있으면 안 됩니다. 전체 팀이 이해하고 있어야 실제 작업과 최종 산출물이 일치합니다. 간단한 변경 로그를 남기거나 스탠드업 미팅, 위클리 리포트를 통해 공유하는 것이 효과적입니다.

요청사항 변경은 피할 수 없습니다. 그러나 어떻게 대응하느냐에 따라 업무의 효율과 프로젝트 품질은 크게 달라집니다. 기록, 분석, 협의, 공유의 네 단계를 기억하고 체계적으로 대응하는 습관을 들이세요.

#요청사항변경 #요구사항관리 #개발자팁 #코딩실무노트 #개발협업 #프로젝트관리

프로젝트에서 코드 리뷰를 제대로 요청하는 방법 – 개발자 실수를 줄이는 팁

프로젝트를 진행하면서 코드 리뷰는 단순한 형식적인 절차가 아니라, 개발 품질을 높이고 실수를 줄이는 데 핵심적인 역할을 합니다. 하지만 코드 리뷰를 요청하는 방식에 따라 결과가 크게 달라질 수 있습니다. 이번 글에서는 코드 리뷰를 요청할 때 실수를 줄이고, 팀 생산성을 높일 수 있는 방법을 정리합니다.

1. 리뷰어가 이해할 수 있도록 충분한 설명을 남기기

코드를 올릴 때, 변경된 부분만 올리는 것은 기본입니다. 하지만 '왜 이 변경이 필요한지', '어떤 문제를 해결하려는지'에 대한 설명이 없다면, 리뷰어는 코드만 보고 의도를 추측해야 합니다. 이는 불필요한 커뮤니케이션 비용을 만들고 리뷰 속도를 늦춥니다.

작성할 설명의 핵심 요소:

• 변경 배경
• 주요 수정 포인트
• 테스트 여부 및 방법
• 참고 이슈나 스펙 문서 링크

예시:

이 PR은 로그인 오류 발생 시 세션 초기화를 추가한 수정입니다. 기존에는 로그인 실패 후에도 이전 세션 정보가 남아 재시도 시 문제를 일으켰습니다. 테스트는 로컬 환경에서 세션 초기화 후 재로그인 과정을 통해 검증했습니다. 관련 이슈: [#456 로그인 실패 후 재로그인 오류]

2. 리뷰 범위를 명확히 지정하기

한 번에 너무 많은 파일이나 대규모 수정 사항을 요청하면 리뷰가 느려지고 오류가 놓치기 쉽습니다. 가급적 변경 범위를 작게 쪼개고, 리뷰어에게 구체적으로 어떤 부분을 중점적으로 봐달라는 요청을 함께 남기는 것이 좋습니다.

좋은 리뷰 요청 예시:

'세션 관리 로직 수정' 부분을 집중적으로 봐주세요. 나머지는 기존 코드 포맷 정리입니다.

이렇게 명시하면 리뷰어는 어디에 에너지를 집중할지 쉽게 판단할 수 있습니다.

3. 리뷰 전 자기 점검(Self-Review) 하기

리뷰를 올리기 전 본인이 한 번 더 코드를 살펴보는 습관을 들이는 것이 중요합니다. 문법 오류, 불필요한 디버깅 코드, 주석 정리 등을 리뷰 전에 스스로 수정하면 리뷰어의 신뢰를 얻고 리뷰 속도도 빨라집니다.

Self-Review 체크리스트 예시:

• 불필요한 디버깅 코드 삭제
• 주석 및 포맷 점검
• 의미 없는 커밋 제거
• 테스트 통과 여부 확인

단순한 실수는 리뷰어에게 맡기지 말고, 리뷰는 '구조나 로직' 같은 본질적인 문제에 집중하도록 준비하는 것이 이상적입니다.

4. 리뷰 요청 타이밍 조율하기

모든 리뷰 요청은 상대방의 시간을 사용하는 일입니다. 급한 일정이 있을 때나 업무 시간 외에는 리뷰를 요청하는 메시지를 따로 남겨 배려하는 것도 필요합니다. 예를 들어, 금요일 늦은 오후나 연휴 전날에 급한 리뷰를 요청하면 리뷰 품질이 떨어질 수 있습니다.

추천 문구 예시:

급하지 않으니 다음 주 초까지 검토 부탁드립니다.
오늘 안에 리뷰가 가능하다면 감사하겠습니다. (급한 일정 있음)

요청 시기는 작은 부분 같지만 팀워크와 생산성에 큰 영향을 줍니다.

5. 리뷰 이후, 리뷰어에게 감사 인사를 남기기

마지막으로 리뷰가 끝난 후 간단한 감사 인사를 남기는 것도 좋은 습관입니다. 리뷰는 시간과 에너지가 드는 작업이며, 이를 인정하고 존중하는 태도는 협업 문화를 긍정적으로 만듭니다.

간단한 예시:

꼼꼼한 리뷰 감사합니다! 수정사항 반영했습니다.

작은 행동이지만, 팀 내 신뢰를 쌓는 데 매우 큰 힘이 됩니다.

이번 글에서는 코드 리뷰를 요청할 때 실수를 줄이고 리뷰 품질을 높이는 실전 방법들을 살펴보았습니다. 실제 프로젝트에서 오늘 소개한 방법들을 실천하면, 코드 품질 향상은 물론 팀 생산성에도 긍정적인 변화를 만들 수 있습니다.

#개발실무 #코드리뷰 #개발팁 #커뮤니케이션 #팀워크

Python으로 PDF 자동 처리 – 다중 PDF 파일에서 특정 페이지 추출하기

PDF 파일은 보고서, 계약서, 청구서 등 다양한 문서 형태로 사용되는 포맷입니다. 하지만 여러 개의 PDF 파일에서 특정 페이지를 반복적으로 추출해야 하는 작업은 매우 번거롭습니다. 이러한 반복 작업은 Python을 사용하면 간단하게 자동화할 수 있습니다.

이번 글에서는 여러 개의 PDF 파일에서 공통된 페이지(예: 첫 페이지 또는 마지막 페이지)만 추출해 새로운 PDF로 저장하는 자동화 스크립트를 만들어보겠습니다.

1. 준비사항

우선 필요한 라이브러리를 설치합니다.

pip install PyPDF2

PDF를 다루기 위해 PyPDF2를 사용할 것입니다. 간단한 페이지 추출과 병합 작업에 유용한 라이브러리입니다.

2. 파일 구조 예시

다음과 같은 폴더 구조를 가정합니다.

/pdf_files/
    - report1.pdf
    - report2.pdf
    - report3.pdf

모든 PDF 파일에서 첫 페이지만 추출해 extracted_pages.pdf라는 파일로 저장할 예정입니다.

3. 스크립트 코드

다음은 실제 동작하는 예제 코드입니다.

import os
from PyPDF2 import PdfReader, PdfWriter

input_dir = './pdf_files'
output_path = 'extracted_pages.pdf'
writer = PdfWriter()

for filename in os.listdir(input_dir):
    if filename.endswith('.pdf'):
        file_path = os.path.join(input_dir, filename)
        reader = PdfReader(file_path)
        if len(reader.pages) > 0:
            writer.add_page(reader.pages[0])  # 첫 페이지 추출

with open(output_path, 'wb') as f_out:
    writer.write(f_out)

4. 실행 결과

스크립트를 실행하면 pdf_files 폴더에 있는 모든 PDF의 첫 페이지만 모아서 하나의 PDF(extracted_pages.pdf)로 생성됩니다. 간단히 말해, 다수 문서에서 대표 페이지를 추출해 하나의 요약 파일을 만드는 작업입니다.

5. 응용 팁

• reader.pages[-1]을 사용하면 마지막 페이지를 추출할 수 있습니다.
• 조건문을 통해 특정 페이지 수 이상인 PDF만 처리하도록 제어할 수 있습니다.
• PdfWriter()로 추출된 페이지를 개별 파일로 저장하는 것도 가능합니다.

결론

PDF 처리 자동화는 반복적인 문서 작업의 효율을 극대화할 수 있습니다. 특히 특정 페이지만 반복적으로 추출하는 업무가 있다면, 위 스크립트를 활용해 간단히 처리할 수 있습니다. 업무 환경에 맞게 코드를 응용해보시기 바랍니다.

#Python #PDF자동화 #PyPDF2 #파일처리 #문서작업자동화 #페이지추출

Python으로 엑셀 자동화 – 여러 시트에서 조건에 맞는 데이터 추출하기

업무에서 엑셀 파일을 다룰 때, 여러 시트에 흩어져 있는 데이터 중 특정 조건을 만족하는 항목만 추출해야 하는 경우가 종종 있습니다. 이 작업을 매번 수작업으로 수행하면 많은 시간이 소요되며 실수 가능성도 높습니다. Python의 pandas와 openpyxl을 활용하면 이러한 반복 작업을 간단하게 자동화할 수 있습니다.

이번 글에서는 하나의 엑셀 파일 내 여러 시트에서 특정 조건을 만족하는 데이터를 한 시트에 모아 정리하는 자동화 스크립트를 구현해보겠습니다.

1. 준비 사항

우선 필요한 라이브러리를 설치합니다.

pip install pandas openpyxl

엑셀 파일은 다음과 같은 구조를 가정합니다:

• 파일 이름: data.xlsx
• 각 시트에는 동일한 열 구조가 존재
• 필터 조건: 'Status' 열이 'Completed'인 행만 추출

2. 여러 시트를 읽어오는 코드

import pandas as pd

file_path = 'data.xlsx'
excel_data = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None)  # 모든 시트 불러오기

result_df = pd.DataFrame()

for sheet_name, df in excel_data.items():
    if 'Status' in df.columns:
        filtered = df[df['Status'] == 'Completed']
        filtered['Source Sheet'] = sheet_name  # 원본 시트 정보 추가
        result_df = pd.concat([result_df, filtered], ignore_index=True)

3. 결과 저장

필터링된 데이터를 새로운 시트로 저장합니다.

with pd.ExcelWriter('filtered_result.xlsx', engine='openpyxl') as writer:
    result_df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Filtered Data')

4. 스크립트 실행 결과 예시

data.xlsx에 여러 시트가 있는 경우, 이 스크립트를 실행하면 'Status' 열이 'Completed'인 행들만 추출되어 filtered_result.xlsx의 'Filtered Data' 시트에 정리됩니다. 또한 각 행이 어느 시트에서 왔는지 확인할 수 있도록 'Source Sheet' 열이 자동 추가됩니다.

5. 활용 팁

• 필터 조건을 복수 조건(&, |)으로 확장할 수 있습니다.
• 특정 열이 없는 시트는 자동으로 건너뜁니다.
• 스크립트를 .bat 또는 .sh 파일로 감싸두면 반복 실행이 쉬워집니다.

결론

엑셀 자동화는 실무에서 생산성을 크게 높일 수 있는 분야입니다. 특히 여러 시트를 동시에 다루거나, 조건에 따라 데이터를 정리하는 작업은 수작업보다 자동화가 훨씬 효율적입니다. 위 스크립트를 바탕으로 다양한 업무 시나리오에 맞는 자동화를 구성해보시기 바랍니다.

#Python #엑셀자동화 #pandas #openpyxl #조건부필터링 #업무자동화

VSCode 2025의 AI 기반 리팩토링 기능으로 레거시 코드 현대화하기

레거시 코드는 많은 개발자들에게 기술 부채로 작용합니다. 시간이 흐르며 관리가 어려워진 코드베이스는 유지보수 비용 증가, 새로운 기능 개발 지연 등의 문제를 야기합니다. VSCode는 2025년 기준으로 AI 기반 리팩토링 기능을 강화하여, 이러한 레거시 코드 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 환경을 제공합니다.

AI 분석을 통한 코드 이해도 향상

VSCode 2025는 AI 모델을 통해 프로젝트 전반의 구조, 의존성, 반복 패턴 등을 스캔하고 분석합니다. 사용자가 특정 파일이나 함수에서 ‘Refactor with AI’를 실행하면, 내부적으로 Abstract Syntax Tree(AST)를 활용한 분석이 시작되며 다음과 같은 정보를 제공합니다:

• 반복되는 로직 탐지
• 불필요하거나 오래된 API 사용 확인
• 함수 복잡도 평가 및 분해 제안

이 분석 결과는 단순 경고 수준이 아니라, 실제 리팩토링 동작을 기반으로 구현 가능한 추천 목록으로 제공됩니다.

코드 리팩토링 자동화 제안

분석 결과를 바탕으로 VSCode는 개발자에게 자동화된 리팩토링 옵션을 제시합니다. 예를 들어 다음과 같은 제안이 가능합니다:

• 긴 함수 분리 (Extract Method)
• 중복된 if/else 조건 통합
• 클래스 단위 책임 분리 (SRP 위배 감지)

각 제안은 “미리보기(Preview Changes)” 기능으로 사전 확인이 가능하며, 전체 혹은 선택 적용도 가능합니다.

테스트 기반 리팩토링 검증

AI 리팩토링 적용 시, 기존 테스트 코드가 있는 경우 자동으로 테스트를 실행하여 변경 사항의 안정성을 검증합니다. 이는 단순한 코드 개선뿐 아니라 실제 동작 보장까지 포함하는 기능입니다. 테스트가 실패할 경우 원인 분석도 함께 제공되어 빠른 수정이 가능합니다.

협업을 고려한 변경 이력 자동 관리

모든 리팩토링 기록은 Refactor History라는 패널에 자동으로 저장됩니다. 이는 팀 개발 환경에서 변경 이력을 추적하거나, 특정 변경 시점을 되돌릴 수 있도록 돕습니다. 또한 .refactor.json 설정 파일을 통해 리팩토링 정책을 팀 공통으로 적용하는 것도 가능합니다.

결론

VSCode 2025의 AI 기반 리팩토링 기능은 단순한 자동 완성 수준을 넘어서, 실제 개발자의 리팩토링 업무를 실질적으로 도와주는 도구로 발전하고 있습니다. 레거시 코드 관리가 부담스럽거나, 코드 품질을 체계적으로 개선하고 싶은 개발자에게 추천할 만한 기능입니다. 코드 현대화는 선택이 아닌 필수입니다. VSCode의 AI 기능을 적극 활용해보시기 바랍니다.

#VSCode #AI리팩토링 #레거시코드 #코드현대화 #개발생산성

Python으로 프로젝트 세팅 자동화 스크립트 만들기 (폴더+파일+초기세팅)

새 프로젝트를 시작할 때마다 기본 폴더와 파일을 하나하나 만드는 작업은 반복적이고 비효율적입니다. 이를 Python 스크립트로 자동화하면 프로젝트를 훨씬 빠르게 세팅할 수 있습니다. 이번 글에서는 폴더와 파일을 동시에 생성하고, 간단한 초기 세팅까지 자동화하는 방법을 소개합니다.

1. 필요한 모듈 준비

파일 및 디렉터리 관리를 위해 Python 기본 모듈인 os를 사용하며, 파일 쓰기를 위해 open() 함수를 활용합니다.

2. 기본 폴더와 파일 구조 설계

아래와 같이 프로젝트에 필요한 폴더와 기본 파일을 미리 정의합니다.

folders = ['src', 'data', 'output', 'docs']
files = {
    'README.md': '# 프로젝트 제목\n\n프로젝트 설명을 작성하세요.',
    '.gitignore': '__pycache__/\n*.pyc\n.env\n',
    'requirements.txt': '',
    'src/__init__.py': ''
}

3. 자동 생성 스크립트 작성

다음 스크립트는 폴더를 생성하고, 필요한 파일을 만들어 기본 내용을 채워줍니다.

import os

base_path = 'C:/example_project'

folders = ['src', 'data', 'output', 'docs']
files = {
    'README.md': '# 프로젝트 제목\n\n프로젝트 설명을 작성하세요.',
    '.gitignore': '__pycache__/\n*.pyc\n.env\n',
    'requirements.txt': '',
    'src/__init__.py': ''
}

# 폴더 생성
for folder in folders:
    folder_path = os.path.join(base_path, folder)
    os.makedirs(folder_path, exist_ok=True)

# 파일 생성
for file_name, content in files.items():
    file_path = os.path.join(base_path, file_name)
    os.makedirs(os.path.dirname(file_path), exist_ok=True)
    with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(content)

4. 스크립트 확장 아이디어

• requirements.txt에 기본 패키지 목록을 자동 추가
• config.json 파일을 생성하여 설정값 자동 입력
• 다양한 템플릿을 선택할 수 있도록 스크립트 고도화

5. 주의사항

• 경로 입력 시 운영체제에 따라 경로 구분자(/, \\)를 맞춰야 합니다.
• 폴더 안에 이미 파일이 있을 경우 덮어쓰지 않도록 주의해야 합니다.
• 권한 문제가 발생할 수 있으니 적절한 권한으로 실행해야 합니다.

마무리

프로젝트 초기 세팅을 Python으로 자동화하면 작업 효율을 크게 높일 수 있습니다. 매번 반복하는 단계를 줄이고, 실수를 방지하며, 일관된 프로젝트 구조를 유지할 수 있습니다.

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