파이썬 JSON 파일 읽기 쓰기 실전 정리, 설정 자동화까지 한 번에

파이썬 실전 미니 자동화 프로젝트

PYTHON-GUIDE

JSON이 실무 자동화의 중심인 이유

JSON은 설정과 데이터 교환을 동시에 담당하는 실무 표준 형식입니다.

JSON은 데이터와 설정의 공통 언어

JSON은 사람이 읽을 수 있고 기계가 처리하기 쉬운 구조를 가집니다.

API 응답, 설정 파일, 저장 데이터 모두 JSON 형태로 제공되는 경우가 많습니다.

실무 자동화에서 JSON을 이해하면 데이터 흐름이 단번에 보이기 시작합니다.

외주 코드에서 JSON이 자주 등장하는 이유

외주 프로젝트에서는 설정을 코드에서 분리하기 위해 JSON 파일을 자주 사용합니다.

환경별 설정을 JSON으로 관리하면 코드 수정 없이 동작을 바꿀 수 있습니다.

이 구조는 유지보수와 확장성을 크게 높여줍니다.

JSON과 dict의 관계 다시 정리

파이썬에서 JSON을 읽으면 dict와 list 구조로 변환됩니다.

즉 JSON을 다룬다는 것은 dict와 list를 다루는 것과 같습니다.

이전 편에서 배운 자료형 개념이 여기서 그대로 사용됩니다.

이번 편의 학습 범위

JSON 파일 읽기와 쓰기 기본 패턴을 다룹니다.

설정 파일을 기준으로 동작을 분기하는 실전 구조를 설명합니다.

API 연동은 다음 편에서 다룹니다.

json 모듈 기본 구조 이해하기

json 모듈은 JSON과 파이썬 객체를 변환하는 공식 도구입니다.

json 모듈의 역할

json 모듈은 JSON 문자열과 파이썬 객체를 상호 변환합니다.

파일 입출력과 결합해 설정 파일과 데이터 파일을 처리합니다.

실무에서는 거의 표준처럼 사용됩니다.

자주 사용하는 함수 두 가지

load와 dump는 파일 기반 JSON 처리에 사용됩니다.

loads와 dumps는 문자열 기반 처리에 사용됩니다.

초보 단계에서는 load와 dump만 익혀도 충분합니다.

load: JSON 파일 읽기
dump: JSON 파일 쓰기

JSON 파일 기본 예시

설정 파일은 보통 키와 값으로 구성된 구조를 가집니다.

이 형태를 그대로 dict로 다룰 수 있습니다.

실무에서 가장 흔한 JSON 구조입니다.

{
    "debug": true,
    "max_retry": 3,
    "log_file": "app.log"
}

파일과 JSON을 함께 다루는 흐름

파일을 열고 JSON을 로드한 뒤 dict로 처리합니다.

필요한 값을 꺼내 로직을 분기합니다.

이 흐름이 설정 기반 자동화의 기본입니다.

JSON 파일 읽기 실전 패턴

JSON 읽기는 설정 로딩과 데이터 초기화의 시작 단계입니다.

json load 기본 사용법

json.load는 파일 객체를 받아 JSON을 dict로 변환합니다.

with 문과 함께 사용하는 것이 기본 패턴입니다.

이 방식은 파일 자동 종료까지 함께 처리합니다.

import json

with open("config.json", "r") as f:
    config = json.load(f)

print(config)

설정값 접근 방식

JSON에서 읽은 데이터는 dict이므로 키로 접근합니다.

존재하지 않는 키는 오류를 발생시킬 수 있습니다.

get 메서드를 사용하면 안전하게 값을 가져올 수 있습니다.

debug = config.get("debug")
max_retry = config.get("max_retry")

설정값 기반 조건 분기

설정 파일을 기준으로 프로그램 동작을 제어할 수 있습니다.

디버그 모드나 재시도 횟수 같은 옵션이 대표적입니다.

이 구조는 코드 재배포 없이 동작 변경이 가능하게 합니다.

if config.get("debug"):
    print("디버그 모드 실행")

JSON 읽기 실패 방어

파일이 없거나 JSON 형식이 깨지면 오류가 발생합니다.

실무에서는 예외 처리를 통해 기본 설정으로 대체합니다.

자동화 스크립트 안정성을 높이는 중요한 습관입니다.

JSON 파일 쓰기와 설정 저장

JSON 쓰기는 설정 변경과 실행 결과 저장에 사용됩니다.

json dump 기본 사용법

json.dump는 dict를 JSON 파일로 저장합니다.

쓰기 모드로 파일을 열어야 합니다.

설정 변경 결과를 파일로 남길 때 사용됩니다.

import json

data = {
    "debug": False,
    "max_retry": 5
}

with open("config.json", "w") as f:
    json.dump(data, f)

가독성을 위한 indent 옵션

indent 옵션을 사용하면 JSON 파일이 보기 좋게 정렬됩니다.

설정 파일은 사람이 직접 수정하는 경우가 많아 가독성이 중요합니다.

실무에서는 indent 사용이 거의 기본입니다.

json.dump(data, f, indent=4)

기존 설정 수정 후 저장 패턴

기존 JSON을 읽고 일부 값만 수정한 뒤 다시 저장합니다.

이 방식은 설정 관리 자동화의 핵심 패턴입니다.

외주 코드에서도 자주 등장하는 구조입니다.

쓰기 시 주의할 점

w 모드는 기존 파일을 덮어씁니다.

중요한 설정 파일은 백업 후 저장하는 것이 안전합니다.

실무에서는 임시 파일에 저장 후 교체하는 방식도 사용됩니다.

설정 파일 기반 자동화 구조

설정 파일을 기준으로 자동화 흐름을 제어하면 코드 유지보수가 쉬워집니다.

설정과 로직 분리의 장점

설정을 코드에서 분리하면 환경별 수정이 쉬워집니다.

개발 환경과 운영 환경을 JSON으로 나눠 관리할 수 있습니다.

외주 프로젝트에서 특히 선호되는 구조입니다.

자동화 스크립트 기본 구조

시작 시 설정 파일을 읽어 변수로 저장합니다.

설정값을 기준으로 조건문과 반복문을 실행합니다.

결과는 로그나 JSON 파일로 저장됩니다.

실무 예시 흐름

config.json에서 재시도 횟수와 로그 경로를 읽습니다.

조건에 따라 작업을 반복 수행합니다.

실행 결과를 파일로 남깁니다.

앞선 편과의 연결

3편의 조건문과 반복문이 설정값으로 제어됩니다.

4편의 파일 읽기 쓰기가 JSON 처리로 확장됩니다.

이제 자동화 스크립트의 기본 뼈대가 완성됩니다.

다음 편 예고와 학습 흐름 정리

다음 편에서는 HTTP 요청을 통해 외부 데이터와 자동화를 연결합니다.

이번 편에서 반드시 이해해야 할 핵심

JSON은 설정과 데이터 관리의 핵심 형식입니다.

json load와 dump 패턴만 익혀도 실무 활용도가 매우 높습니다.

설정 기반 자동화 구조는 유지보수를 크게 단순화합니다.

실무 코드가 읽히는 변화

외주 코드의 config 처리 부분이 명확하게 보이기 시작합니다.

JSON과 dict 관계가 자연스럽게 연결됩니다.

자동화 스크립트의 전체 흐름이 한 단계 더 선명해집니다.

다음 편에서 다룰 내용

다음 편에서는 requests를 이용한 HTTP 요청을 다룹니다.

외부 API 호출과 응답 처리 흐름을 설명합니다.

JSON 처리와 결합된 실전 자동화를 완성합니다.

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