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소소한 사무실 코딩

Python for daily work

김재윤

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발표자 소개

Python을 좋아하는 공무원입니다.

전) 예산정책처 경제분석관, 국회 법제실 법제관 등
현) 국회 보건복지위원회 입법조사관

2018~2021 Pycon Korea Speaker

2021: 공무원 환경에서의 업무 자동화
2020: 파이썬으로 법률 역사 연구하기
2019: 법률을 디버깅하다
2018: 법률 네트워크 분석

발표 자료 등: https://sites.google.com/view/jaeyoon-kim

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발표 의도와 순서

사무실에서 Python을 활용한 사례를 공유합니다.
할 일을 바꾸기는 어렵지만, 일하는 방법은 바꿀 수 있으니까요

	업무 상황	기능	모듈
1	이 파일들 USB에 채워서 기념품으로 드리자	폴더-파일 다루기	os
2	이 영문 보고서(300쪽) 좋네, 번역해보자	pdf 파싱	pdfminer
3	설문조사 결과 토요일에 나와, 월요일에 보고하자	데이터 정제	pandas
4	업무자동화 혼자 쓰지 말고, 우리도 쓸수 있게 만들어서 배포해주세요(2021 Pycon Korea 후속)	아래아 한글 자동화, GUI, 실행파일 만들기	win32, tkinter, pyinstaller

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사례1. 폴더-파일 다루기

상황: “이 파일들 USB에 채워서 기념품으로 드리자”

자문위원회에 보고서를 작성해서 드렸는데, �인용 문헌 파일을 요구
마침 기념품으로 USB를 돌릴 예정�→ 요구한 파일들을 넣어서 자문위원회 열릴 때 드리기로
보고서 작성에 참여한 부서별로 파일들을 받았는데, �파일은 100개가 넘는데 어디에 무슨 파일이 있는지 목록이 없는 상황
자문위원회는 내일

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사례1. 폴더-파일 다루기

희망

파일명이 ‘제목_저자_원천’ 통일
파일이 목차별로 다른 폴더 위치

문제 해결

Python으로 폴더 파일 읽어와서 PRINT하는 방법 구글링
https://codechacha.com/ko/python-list-all-files-in-dir/ (친절한 블로그, 감사합니다.)

희망적인 것은 각 부서에서 파일명을 ‘제목_저자_원천’으로 통일해서 주었다는 것입니다.

그래서 특정 폴더에 있는 파일 읽어와서 print 시키는 방법을 구글링으로 찾았습니다. 위 주소의 친절한 블로그 덕분에 할 수 있었습니다. 감사합니다.

옆에 코드를 보시면, PYTHON 기본 모듈인 OS를 IMPORT 하시고요, 읽어올 PATH를 지정한 다음에,

FOR 문으로 OS.WALK(DIR_PATH)에서 ROOT, DIRECTORIES, FILES의 세 ELEMENT를 갖는 TUPLE들에 대해서 반복 작업을 시킵니다.

여기서 왜 이것이 가능하냐면, 이 OS.WALK(DIR_PATH)가 위 코드 그대로 각 폴더별로 파일 경로와 그 폴더 안에 있는 하위 폴더들, 그리고 그 폴더 안에 있는 파일들을 묶은 하나의 TUPLE들로 구성된 리스트이기 때문입니다.

즉, 원소를 3개 가진 TUPLE들로 구성된 LIST입니다. 그래서 각 TUPLE별로, 다시 그 TUPLE에 있는 파일들에 대해서 ROOT를 결합시킨 값을 출력하게 하는 코드입니다.

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사례1. 폴더-파일 다루기

결과물: 아래아 한글 표

python 출력값을 �아래아 한글에 복붙
아래아 한글의 �문자열 → 표 변환 �기능 이용

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사례2. pdf 파싱

상황: “이 영문 보고서 좋네, 번역해보자”

300쪽 보고서 번역 작업
‘번역프로젝트’의 총괄 담당
번역 결과물은 영-한 대비표
pdf 보고서 영문을 페이지별로 표에 넣어야 함
인턴과 RA 시켜서 수작업으로 pdf 영문을 복붙하려는 시도

영문	한글
# pdf에서 복사해서 붙여넣는다.	# 어떻게든 번역한다 (번역기를 쓰고 나서 수정하든, 처음부터 그냥 하든).

나와야 하는 결과물

두 번째 사례는 pdf 파싱입니다. 이번에는 “이 영문 보고서 좋네, 번역해보자”라는 지시가 내려왔습니다. 300쪽 짜리 보고서고요, 번역 업체에 외주줄수도 있는데, 이번에는 직접하게 되었습니다.

이제 이 일은 주어진 것이고, 저는 이것을 어떻게 쉽게 할 수 있을까를 고민해야 합니다.

이 번역의 결과물은 오른쪽과 같은 영문-한글 대비표입니다. 왼쪽편에는 pdf의 영문을 페이지별로 한 칸씩 넣고, 오른쪽에는 그에 대응되는 번역을 위치시켜야 합니다.

그런데 왼쪽 칸 채우는 일을 인턴보고 수작업으로 시키려는 과장님들의 움직임이 있었습니다. pdf 복붙해보면, 화이트스페이스 때문에 문장이 다 분해됩니다. 이것도 사람손으로 다 없애게 시키려고 하더라고요.

그냥 두고 볼 수가 없어서 제발 조금만 기다려달라고 하고 급히 코딩을 했습니다.

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사례2. pdf 파싱

희망

pdf에 유용한 규칙성 존재
차트의 시작 지점

“FIGURE”

차트의 종료 지점

“Click here to download charts and data.”

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사례2. pdf 파싱

문제해결

https://pdfminersix.readthedocs.io/en/latest/tutorial/composable.html
Parser, ResourceManager, TextConverter, PDFpageinterpreter 등의 기능을 이용합니다.

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사례2. pdf 파싱

문제해결

파싱된 str 작업
페이지내 FIGURE 여부에 따라 구분하여 작업

이렇게 파싱된 string을 o_string이라는 변수에 저장하고, 불필요한 것들을 제거해줍니다. 반복적으로 나오는 머리말, 꼬리말, 화이트스페이스 다 없앨 것이고요.

문단이 바뀔때는 “\x0c”라는 수직 tab이 나오는데, 이를 이용해서 문단별로 split을 해줍니다. split된 string들에 대해서 Figure라는 스트링이 있는지 아닌지 여부에 따라서 나눠서 작업을 해줍니다. Figure의 존재를 나타내는 아까 말씀드린 그 규칙적 문구의 위치를 find()해주고요, 있다면 양수가 나오겠죠? 이 find()의 결과값이 양수인 경우 이 Figure에 해당하는 string만 figures라는 리스트에 append 시키고, 나머지는 아까 split으로 생성된 txt라는 리스트의 i번째 element로 입력합니다. find()의 결과값이 음수인 경우에는 모든 string들을 다 편집해서 txt라는 리스트의 i번째 element로 보내고요.

이런 작업을 하면 결국 각 j, 즉 각 pdf 파일별로 본문에 해당하는 txt라는 list와 Figure의 설명문에 해당하는 figures라는 list가 생깁니다. 이를 .txt file로 따로 출력해줍니다.

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사례2. pdf 파싱

결과물

이 txt파일을 아래아한글에 붙여넣고, “문자열을 표로” 기능으로 표로 만든 후, 표의 열을 1개만 추가하면 대비표 완성

영문	한글
CHAPTER 1 Debt: Evolution, Causes, and Consequences The global economy has experienced four waves of debt accumulation over the past fifty years …

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사례3. 데이터 정제

상황: “설문조사 결과 토요일에 나와, 월요일에 보고하자”

설문조사 의뢰해서 csv 파일이 들어올 예정
조사 결과는 응답자별 데이터, 문제는 csv 나오고 나면 작업할 시간이 없다!

희망

csv 중간 결과물은 받아볼 수 있음.

문제해결

중간결과물 csv를 기반으로 교차표 형식 excel 파일 출력하는 코딩
최종결과물 오면 바로 돌리기
excel 파일 차트와 pt 작성은 수작업으로

설문조사 결과 csv 파일 형태

이번에는 회사에서 설문조사를 의뢰했는데, 토요일 밤에 응답결과가 나오고 월요일에 보고해야 하는 상황입니다.

설문조사 결과는 왼쪽 그림과 같이 응답자별 데이터입니다. 이것을 각 문항별로 정리하고요, 연령, 직업, 지역 변수별로 결과값이 나와야 보고용 pt를 만들겠죠.

그런데 월요일에 pt만드는 것은 둘째치고, 데이터 정제 및 분석을 할 시간이 부족합니다.

그래서 생각한 것이 설문조사 의뢰한 기관에서 csv 파일로 중간 결과물을 미리 받아보고, 설문 결과물을 문항별 결과로 변환하는 코드를 미리 짜놓는 것입니다.

Pandas에 이렇게 설문조사 결과표를 문항별로 정리하는 crosstab이라는 함수가 있습니다.

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사례3. 데이터 정제

pandas df의 모습

Q2 series의 1, 2, 3번 응답의 빈도를 구하고 transpose
Q2와 Q11(Q12, Q13)의 교차표(crosstab)를 도출
각 교차표(dataframe)를 합치기 위해 columns를 통일
총 응답 빈도와 3개의 교차표를 합친 Q2라는 dataframe을 생성

※ 교차표 기반의 카이스퀘어 검정도 scipy로 하기 위해 python을 이용한 � 것이나, 해당 코드 부분은 생략

설문조사 결과물은 왼쪽그림과 같고요, 이 그림은 csv를 pandas dataframe이로 읽어들인 뒤 출력한 결과물입니다.

빨간 네모를 보시면 2번 문항에 대해 1801명이 선택한 문항 번호만 나와있습니다. 오른쪽 코드를 설명하면요,

이 Q2 series에 대해서 .value_counts(), 즉, 1번 선택한 사람 몇명, 2번 선택한 사람 몇명 정보가 나오도록 합니다.

그리고 dataframe의 행과열을 바꾸는 transpose를 .T로 해주면, 위쪽끝에 1, 2, 3번의 선택항이 위치하는 가로로 긴 자료가 됩니다.

그 뒤가 중요한데요, crosstab을 이용해서 2번문항과 11번 문항의 교차표를 만들어줍니다. 11번 문항은 지역을 물어보는 문항입니다.

즉, 이 교차표는 각 지역별로 1번, 2번, 3번을 선택한 사람이 각각 몇명인지를 보여주는 표입니다. 이 작업을 지역 외에도 Q12 연령, Q13 직업에 대해서 돌려줍니다.

그리고 이 3개의 교차표를 .concat으로 합쳐줍니다.

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사례3. 데이터 정제

응답 원자료 csv

Q1-지역 교차표

Q1-연령 교차표

Q1-직업 교차표

응답 1

응답 2

응답 3

응답 4

응답 5

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사례3. 데이터 정제

결과물

코딩과 미리 만들어둔 템플릿 덕분에 납기 준수
pandas.crosstab�교차표 작성을 한 이유

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사례4. 업무자동화 배포

상황: 2021년 Pycon Korea 발표 이후

2021년에 국회 상임위원회 법률안 검토보고서 작성 자동화 코드를 개발해서 Pycon Korea에서 발표(공무원 환경에서의 업무 자동화)
타 위원회에서도 자동화를 해달라는 요청이 있었음.
그런데 이 코드의 기초가 되는 엑셀파일 형식이 위원회마다 크게 다르고, 코드를 해당 위원회에서 실행하기 어려운 점을 발견
그래서 모든 위원회에서 사용할 수 있는 GUI 형태로 프로그램을 개선하고, 누구나 쓸 수 있도록 exe 실행파일 배포를 기획

마지막 사례입니다.

제가 2021년에 국회 상임위원회 입법조사관 법률안 검토보고서 작성 자동화 코드를 개발해서 Pycon Korea에서 “공무원 환경에서의 업무 자동화”라는 제목으로 발표한 적이 있었습니다.

이 사례는 해당 발표의 후속 이야기가 되겠습니다. 제가 있는 복지위원회에서 이 자동화 코드로 생성된 폴더와 파일들을 동료들에게 제공하다보니, 다른 위원회에서도 자동화를 해달라는 요청이 있었습니다.

그런데 직접 가서 해 보니까 이 코드의 기초 데이터가 되는 ‘의안대장’이라는 엑셀파일 형식이 위원회마다 크게 다른 문제를 발견했습니다.

또 코드를 만약에 만들어준다 하더라고, 누군가 해당 위원회에서 이를 실행해야 하는데, 문제는 파이썬 코드를 실행할 수 있는 직원이 없습니다.

그래서 모든 위원회에서 사용할 수 있게 이 프로그램을 GUI가 있는 exe 실행파일로 만들어서 배포하려는 계획을 세우게 되었습니다.

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사례4. 업무자동화 배포

참고: 2021년 Pycon Korea 요약

국회 상임위원회에서 입법조사관 개인이 수작업으로 의안원문, 비용추계서 다운로드, 폴더 구조 만들기, 법안 검토보고에 기본 사항 입력(법안 번호, 제출일, 회부일, 제안이유 등)
이 단순반복업무가 1년에 총 5,000번 발생하고 있음 → 자동화의 손익분기점 충분히 넘음
열린국회정보 open API, 입력한 의안대장 excel 등의 data를 조합해서 텍스트를 만들고, 이 텍스트 정보를 사전에 준비된 아래아 한글(누름틀 또는 field가 촘촘하게 설정됨)에 넣어서 문서를 작성하는 방법

먼저 배경으로 2021년 발표를 간략히 말씀드리면요, 현재 국회 상임위원회에서는 입법조사관 개인이 수작업으로 의안원문, 비용추계서 다운로드, 폴더 구조 만들기, 법안 검토보고에 기본 사항 입력 작업을 합니다. 기본 사항이라는 것은 법안 번호, 제출일, 회부일, 제안이유 등입니다. 이 단순반복업무가 1년에 총 5,000번 발생하고 있어서, 자동화의 손익분기점을 충분히 넘는다고 생각하고 자동화 코드를 짠 것입니다. 간략한 작동 원리로는요, 국회사무처에서 기본으로 제공해주는 공공데이터인 열린국회정보 open API와 의안대장 excel 등에 있는 여러 data를 모아서 분석해서 입력할 텍스트를 만들고, 이 입력값을 사전에 준비된 아래아 한글 파일에 넣어서 문서를 작성하는 것입니다. 이 아래아 한글 파일에는 한글 용어로는 ‘누름틀’, python win32 모듈 용어로는 ‘field’가 촘촘하게 설정되어 있습니다.

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사례4. 업무자동화 배포

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사례4. 업무자동화 배포

추가된 코드

Pyinstaller로 exe로 만들었을 때 해당 파일이 있는 폴더의 위치를 알아내는 코드
tkinter를 이용한 최소한의 GUI
cmd에서 pyinstaller 실행

이번 발표에서 지난번에 비해 추가된 코드는 딱 세 부분입니다.

첫째, 원래 .ipynb로 실행할 때는 의안대장 등 값 입력을 위한 excel 파일을 같은 폴더에 넣어주면 실행이 되는데, exe로 만들어주니 오류가 나서 이를 해소하기 위한 코드를 짰습니다.

getattr(sys, ‘frozen’, False)라는 조건으로 해당 실행이 번들된 상태로 했는가, 안 했는가를 판별하는 것입니다. 그래서 이를 통해서 현재 실행하는 exe가 있는 폴더의 root를 알아낼 수 있습니다. 그리고 해당 root에 있는 데이터 입력용 엑셀 파일들을 읽어들여서 자동화 코드가 작동하게 됩니다.

둘째, tkinter로 GUI를 작성하는 부분입니다. 실력이 짧아서, 단순히 실행한 다음에 확인만 누르면 실행되게 만들었습니다. 확인을 누르기 전에 exe와 같은 파일에 위치한 엑셀 파일에 “의안대장” 데이터를 복붙해주면 됩니다.

셋째, cmd 창에서 pyinstaller를 해당 python 파일이 있는 곳에서 슬라이드같이 실행만 하면 됩니다. 하이픈 소문자 w는 실행시 콘솔창을 숨기는 옵션이고, 하이픈 대문자 F는 파일을 exe 하나로 응축시키는 옵션입니다.

참고로 python으로 GUI만들고 pyinstaller 쓰는 내용은 PyCon 한국에 선행 발표가 있었습니다.

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사례4. 업무자동화 배포

결과물: 국회bot

https://sites.google.com/view/jaeyoon-kim/nabot

이렇게 해서 만들어진 결과물을 영상으로 보시겠습니다.

보시면 담당자별로 자동으로 폴더구조를 만들어주고요, 법률안 원문을 자동 다운로드 받아주고, 보고서의 기본 사항을 자동으로 만들어서 해당 폴더에 넣어주는 작업을 하고 있는 것입니다.

이전과 다른 점은 코딩을 하지 않는 사람도 익숙하게 쓸 수 있게, 엑셀로 각 상임위원회별로 다른 부분들을 옵션으로 조정할 수 있게 했다는 점입니다. 즉, 원래 복지위원회에서만 돌아가는 코드를, 다른 위원회에서도 쓸 수 있게 한겁니다.

오른쪽과 같이 누구든 다운로드 받을 수 있도록 구글 사이트 홈페이지도 만들었습니다. github에 올리면 개발자가 아니고서는 다운받기 어려워하기 때문에 구글사이트를 썼습니다.

앞으로 제가 공부를 더 하면 추후에 django를 이용해서 웹 기반으로 서비스를 제공하는 방법도 가능하겠습니다.

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정리: 사무실에서 Python의 용도

전통적 사무실 기능의 대체, 보완

워드프로세서: Word 및 아래아한글 자동화, 텍스트 조작
스프레드시트: 엑셀의 거의 모든 기능 대체
폴더, 파일 관리: 클라우드 환경이 아니라면 유용

추가로 가능한 것들

웹크롤링, 웹개발, PDF 파싱
통계분석, ML

이제 정리하면요, 앞서 소개드린 사례 외에도 사무실에서 Python을 쓰는 방법은 여러가지입니다.

이 방법을 두 가지로 나누면요, 먼저 전통적 사무실 기능을 대체하거나 보완하는 방법이 있습니다. 워드프로세서를 조작하고 자동화할 수 있고요, Python으로 기존의 엑셀 파일을 읽고 편집하거나, pandas와 시각화 모듈로 엑셀을 대체할 수 있습니다. 폴더와 파일 관리의 경우에도 클라우드 환경이 아니라면 Python의 도움이 필요할 수 있습니다.

그리고 Python은 여기서 끝이 아니라 기존 사무실 소프트웨어나 도구로는 안 되는 일들을 하게 해줍니다. 웹크롤링, 웹개발, pdf 파싱, 더 나아가면 통계분석과 머신러닝까지요.

사무실에서 Python을 안 쓸 이유가 없습니다.

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결론

개발과 관련이 없는 일반 사무 업무에도 Python은 유용합니다.

하는 일을 바꾸기는 어렵지만, 일 하는 방법은 바꿀 수 있습니다.

사무실에서 Python을 더 많이 사용하고, 같이 배우고, 커뮤니티를 확대합시다.

결론입니다. 저는 오늘 이 발표에서 개발자가 없는 직장, 개발과 관련이 없는 일반 사무 업무에서도 Python이 유용할 수 있다는 점을 실제 사례로 보여드리고자 했습니다. 우리가 비록 하는 일을 바꾸기는 어렵지만, 적어도 일 하는 방법은 바꿀 수 있습니다. 사무실에서 엑셀과 워드를 쓰듯이 Python을 사용하는 것입니다. 주변에 Python을 소개하고, 같이 배워서 비개발자 사무직들의 python 이용과 community 확대를 추구하면 좋을 것 같습니다. 저도 매년 기능을 조금씩 더 배우고 있습니다. 아직 부족하지만 GUI를 열심히 연습하려고 하고요, 할 수 있으면 django도 하려고 합니다. Python은 사무실에서 구글링하고, 같이 의논하고 교류하면서 계속 필요한 것을 그때그때 배우면서 쓸 수 있습니다. 사무실에서 Python을 일상적으로 사용하는 사람이 많아지면 코드가 더 발전하고, 더 많은 사람이 덜 수고롭게 일 할 수 있을 것이라고 기대해봅니다. 이것이 Python이 처음 만들어질 때 주창되었던 “Computer programming for everybody”라는 비전을 2020년대 한국 사무실에서 실현하는 방법이 아닐까 생각해봤습니다.

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Pycon Korea의 관련 선행 발표

2017년, 이성용, 개발자 없는 통계업무 부서에서 Django+Pandas+Selenium+python-docx으로 통계업무도구 만들기
2017년, 임덕규, 예제로 살펴보는 PyQt
2018년, 이승준, 인생은 짧아요 엑셀 대신 파이썬
2019년, 반병현, 파이썬과 함께라면 못 할 것은 없다
2019년, 신명진, 코알못 직장인의 파이썬-아래한글 도전기
2019년, 이정훈, py2exe를 구현하는 기술과 원리
2021년, 김재윤, 공무원 환경에서의 업무 자동화

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감사합니다.