Python 파일 처리 | 읽기, 쓰기, CSV, JSON 완벽 정리

들어가며

”파일 처리는 실무의 기본”

파일 읽기/쓰기는 데이터 저장, 로그 기록, 설정 관리 등 실무에서 필수입니다.

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1. 텍스트 파일

파일 읽기

디스크에 있는 텍스트 파일은 책장에 꽂힌 공책과 비슷합니다. open으로 한 번 펼치면 줄 단위로 읽거나 한꺼번에 읽을 수 있고, encoding='utf-8'을 빼먹으면 한글이 깨질 수 있으므로 습관처럼 적어 두는 것이 좋습니다.

# 방법 1: 전체 읽기
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()
    print(content)

# 방법 2: 줄 단위 읽기
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    lines = f.readlines()
    for line in lines:
        print(line.strip())

# 방법 3: 반복문 (메모리 효율적)
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        print(line.strip())

파일 쓰기

# 덮어쓰기 (w)
with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write("첫 번째 줄\n")
    f.write("두 번째 줄\n")

# 추가 (a)
with open('output.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
    f.write("세 번째 줄\n")

# 여러 줄 쓰기
lines = ["라인 1\n", "라인 2\n", "라인 3\n"]
with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.writelines(lines)

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2. CSV 파일

CSV 읽기

import csv

# 방법 1: 리스트로 읽기
with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.reader(f)
    header = next(reader)  # 첫 줄 (헤더)
    
    for row in reader:
        print(row)

# 방법 2: 딕셔너리로 읽기 (권장)
with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    
    for row in reader:
        print(row['name'], row['age'])

CSV 쓰기

import csv

# 방법 1: 리스트로 쓰기
data = [
    ['이름', '나이', '도시'],
    ['철수', 25, '서울'],
    ['영희', 30, '부산']
]

with open('output.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(data)

# 방법 2: 딕셔너리로 쓰기
data = [
    {'name': '철수', 'age': 25, 'city': '서울'},
    {'name': '영희', 'age': 30, 'city': '부산'}
]

with open('output.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    fieldnames = ['name', 'age', 'city']
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
    
    writer.writeheader()
    writer.writerows(data)

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3. JSON 파일

JSON 읽기

import json

# 파일에서 읽기
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)
    print(data)

# 문자열에서 읽기
json_str = '{"name": "철수", "age": 25}'
data = json.loads(json_str)
print(data['name'])  # 철수

JSON 쓰기

import json

data = {
    "name": "철수",
    "age": 25,
    "hobbies": ["독서", "영화", "운동"],
    "address": {
        "city": "서울",
        "district": "강남구"
    }
}

# 파일로 쓰기
with open('output.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)

# 문자열로 변환
json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)
print(json_str)

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4. 경로 처리 (pathlib)

pathlib 사용

from pathlib import Path

# 현재 디렉토리
current = Path.cwd()
print(current)

# 경로 결합
data_dir = Path('data')
file_path = data_dir / 'users.json'
print(file_path)  # data/users.json

# 파일 존재 확인
if file_path.exists():
    print("파일 있음")

# 디렉토리 생성
data_dir.mkdir(exist_ok=True)

# 파일 읽기/쓰기
file_path.write_text("Hello, World!", encoding='utf-8')
content = file_path.read_text(encoding='utf-8')
print(content)

# 파일 정보
print(file_path.name)  # users.json
print(file_path.stem)  # users
print(file_path.suffix)  # .json
print(file_path.parent)  # data

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5. 실전 예제

로그 파일 분석

from collections import Counter
from pathlib import Path

def analyze_log(log_file):
    """로그 파일에서 에러 통계"""
    error_counts = Counter()
    
    with open(log_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            if 'ERROR' in line:
                error_type = line.split(':')[1].strip()
                error_counts[error_type] += 1
    
    return error_counts

# 사용
errors = analyze_log('app.log')
for error, count in errors.most_common(5):
    print(f"{error}: {count}회")

설정 파일 관리

import json
from pathlib import Path

class Config:
    def __init__(self, config_file='config.json'):
        self.config_file = Path(config_file)
        self.data = self.load()
    
    def load(self):
        if self.config_file.exists():
            with open(self.config_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
                return json.load(f)
        return {}
    
    def save(self):
        with open(self.config_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
            json.dump(self.data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
    
    def get(self, key, default=None):
        return self.data.get(key, default)
    
    def set(self, key, value):
        self.data[key] = value
        self.save()

# 사용
config = Config()
config.set('database_url', 'localhost:5432')
print(config.get('database_url'))

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with 문·인코딩·경로 확인 (한눈에 보는 패턴)

파일은 열었다가 닫지 않으면 자원이 새는 창문과 같아서, with로 열면 블록을 빠져나올 때 자동으로 닫힙니다. Windows·Mac 혼용 환경에서는 encoding='utf-8'을 명시하는 것이 깨짐을 막는 데 도움이 됩니다.

# ✅ with 문 사용 (자동으로 파일 닫힘)
with open('file.txt', 'r') as f:
    content = f.read()

# ❌ 수동으로 닫기 (예외 발생 시 문제)
f = open('file.txt', 'r')
content = f.read()
f.close()

# ✅ encoding 명시
with open('file.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    pass

# ✅ 파일 존재 확인
from pathlib import Path
if Path('file.txt').exists():
    # 파일 처리
    pass

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정리

핵심 요약

1. 텍스트 파일: with open(..., encoding='utf-8')로 읽고 쓰기
2. CSV: csv 모듈의 DictReader / DictWriter로 표 형태 처리
3. JSON: json.load / json.dump로 설정·API 응답 저장
4. 경로: pathlib.Path로 OS 차이를 줄이고 가독성 확보
5. 로그·대용량: 줄 단위 순회로 메모리 부담 줄이기

이어서 읽기

• 예외 처리에서 파일 입출력 중 난 오류를 다루는 방법
• 파일 자동화에서 반복 작업 스크립트 예시

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