PDF 생성 스크립트 자동화 다양한 데이터 소스 통합 보고서 작성

PDF 생성 스크립트 자동화: 다양한 데이터 소스 통합 보고서 작성

Overview

PDF 파일 생성은 많은 소프트웨어 응용 프로그램에서 필수적인 기능 중 하나로, 데이터 보고서나 문서를 포맷에 맞게 작성하고 배포하는 데 유용합니다. 특히 여러 소스에서 데이터를 자동으로 수집하고 이를 정형화된 보고서로 만드는 것은 비즈니스, 연구, 교육 등 다양한 분야에서 매우 중요합니다. 이번 글에서는 Python을 활용하여 PDF 파일을 자동으로 생성하는 스크립트를 만드는 방법에 대해 자세히 설명하겠습니다. 여기서는 여러 데이터 소스(예: CSV 파일, 데이터베이스 등)에서 정보를 가져와서 이를 통합하여 PDF 파일로 변환하는 과정을 단계별로 설명하겠습니다.

1. 환경 설정

먼저, 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. PDF 파일 생성을 위해 reportlab와 데이터 처리에 필요한 pandas 라이브러리를 사용할 것입니다.

pip install reportlab pandas

2. 데이터 수집

2.1 CSV 파일에서 데이터 읽기

가장 기본적인 데이터 소스는 CSV 파일입니다. 다음은 CSV 파일을 읽어들이는 간단한 예시입니다.

import pandas as pd

# CSV 파일에서 데이터 읽기
data = pd.read_csv('data.csv')
print(data.head())

이 코드는 'data.csv' 파일의 내용을 읽어서 데이터프레임으로 변환하고, 처음 5개의 행을 출력합니다.

2.2 데이터베이스에서 데이터 읽기

데이터베이스에서 데이터를 가져오는 경우, SQLAlchemy를 사용할 수 있습니다. 아래는 SQLite 데이터베이스에서 데이터를 읽는 예제입니다.

pip install sqlalchemy

from sqlalchemy import create_engine

# SQLite 데이터베이스 연결
engine = create_engine('sqlite:///database.db')
query = 'SELECT * FROM table_name'
data = pd.read_sql(query, engine)
print(data.head())

이 코드에서는 SQLite 데이터베이스에 연결하고, table_name 테이블의 데이터를 읽어서 데이터프레임으로 변환합니다.

3. PDF 생성

이제 데이터를 수집했으니, 이를 PDF로 변환하는 과정을 살펴보겠습니다.

3.1 PDF 기본 설정

reportlab 라이브러리를 사용하여 PDF 파일을 생성합니다.

from reportlab.lib.pagesizes import letter
from reportlab.pdfgen import canvas

# PDF 파일 생성
def create_pdf(filename, data):
c = canvas.Canvas(filename, pagesize=letter)
width, height = letter

# 제목 추가
c.setFont("Helvetica-Bold", 20)
c.drawString(100, height - 100, "보고서 제목")

# 데이터 추가
c.setFont("Helvetica", 12)
y = height - 140
for index, row in data.iterrows():
line = ', '.join(str(x) for x in row)
c.drawString(100, y, line)
y -= 20  # 다음 줄로 이동

c.save()

# PDF 생성 호출
create_pdf("report.pdf", data)

이 코드에서는 report.pdf라는 파일을 생성하고, 데이터프레임의 내용을 PDF에 기록합니다. 각 행은 20픽셀 간격으로 줄바꿈됩니다.

4. 예외 처리

PDF 생성 과정에서 발생할 수 있는 일반적인 오류를 처리하기 위해, try-except 블록을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터가 비어있거나 잘못된 형식일 경우 에러 메시지를 출력하도록 설정할 수 있습니다.

def create_pdf_with_error_handling(filename, data):
try:
if data.empty:
raise ValueError("데이터가 비어 있습니다.")

create_pdf(filename, data)

except ValueError as e:
print(f"ValueError: {e}")
except Exception as e:
print(f"Unexpected error: {e}")

# 예외 처리 추가된 PDF 생성 호출
create_pdf_with_error_handling("report_with_error_handling.pdf", data)

이렇게 하면, 데이터가 비어 있을 경우 사용자에게 적절한 메시지를 출력할 수 있습니다.

5. 데이터 포맷팅 및 스타일링

PDF 파일을 좀 더 전문적으로 보이게 하려면, 텍스트의 스타일이나 레이아웃을 조정할 수 있습니다. reportlab에서는 다양한 스타일을 지원하므로, 이를 통해 내용을 더 매력적으로 만들 수 있습니다.

5.1 표 형태로 데이터 표시

데이터를 표 형태로 표시하려면, Platypus 모듈을 사용할 수 있습니다. 아래는 예시입니다.

from reportlab.platypus import SimpleDocTemplate, Table, TableStyle
from reportlab.lib import colors

def create_styled_pdf(filename, data):
pdf = SimpleDocTemplate(filename, pagesize=letter)
elements = []

# 데이터 테이블 생성
data_table = [data.columns.tolist()] + data.values.tolist()
table = Table(data_table)

# 테이블 스타일 설정
style = TableStyle([
('BACKGROUND', (0, 0), (-1, 0), colors.grey),
('TEXTCOLOR', (0, 0), (-1, 0), colors.whitesmoke),
('ALIGN', (0, 0), (-1, -1), 'CENTER'),
('FONTNAME', (0, 0), (-1, 0), 'Helvetica-Bold'),
('BOTTOMPADDING', (0, 0), (-1, 0), 12),
('BACKGROUND', (0, 1), (-1, -1), colors.beige),
('GRID', (0, 0), (-1, -1), 1, colors.black)
])
table.setStyle(style)

elements.append(table)
pdf.build(elements)

# 스타일 적용된 PDF 생성 호출
create_styled_pdf("styled_report.pdf", data)

이 코드는 데이터프레임의 내용을 표로 만들어서 스타일을 적용한 PDF를 생성합니다.

6. 결론

이번 포스트에서는 Python을 사용하여 CSV 파일 및 데이터베이스에서 데이터를 읽고, 이를 PDF 형식으로 변환하는 방법에 대해 설명했습니다. PDF 파일 생성은 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있으며, 이와 같은 스크립트를 통해 자동화하면 많은 시간을 절약할 수 있습니다. 더불어, 오류 처리를 통해 사용자 경험을 향상시키고, 데이터 포맷팅으로 전문성을 높일 수 있습니다.

참고문서

• ReportLab User Guide
• Pandas Documentation
• SQLAlchemy Documentation