[Python] json + csv: 데이터 포맷 기본과 파이썬 처리 패턴

1. json 모듈: 파이썬 객체 ↔ JSON

import json

1-1. 파이썬 객체 → JSON 문자열

import json

data = {
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "skills": ["python", "sql"],
    "active": True,
}

s = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)
print(s)

• ensure_ascii=False : 한글 깨짐 방지
• indent=2 : 보기 좋게 들여쓰기

1-2. JSON 문자열 → 파이썬 객체

import json

s = '{"name": "Alice", "age": 30, "skills": ["python", "sql"]}'

data = json.loads(s)
print(data["name"], data["skills"])

1-3. JSON 파일 저장/불러오기

import json

data = {"title": "테스트", "value": 123}

# 저장
with open("data.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)

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

print(loaded)

• 설정 파일, 간단한 DB 대체, REST API 응답 저장 등에 자주 활용.

 

2. csv 모듈: 쉼표 구분 텍스트 처리

import csv

2-1. 기본 읽기: csv.reader

import csv

with open("data.csv", "r", encoding="utf-8", newline="") as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        print(row)

• 각 row는 list[str] 형태
• 헤더가 있을 경우 첫 줄을 따로 처리

with open("data.csv", "r", encoding="utf-8", newline="") as f:
    reader = csv.reader(f)
    header = next(reader)   # 첫 줄
    print("헤더:", header)
    for row in reader:
        print("데이터:", row)

2-2. DictReader: 헤더 기반 딕셔너리로 읽기

import csv

with open("data.csv", "r", encoding="utf-8", newline="") as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    for row in reader:
        print(row["name"], row["age"])

• 각 행이 dict로 들어와서 컬럼 이름으로 접근하기 쉽습니다.

2-3. csv.writer: 리스트 기반 쓰기

import csv

rows = [
    ["name", "age"],
    ["Alice", 30],
    ["Bob", 25],
]

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

• writerow(row) : 한 행
• writerows(list_of_rows) : 여러 행

2-4. DictWriter: 딕셔너리 기반 쓰기

import csv

fieldnames = ["name", "age"]

with open("output.csv", "w", encoding="utf-8", newline="") as f:
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
    writer.writeheader()
    writer.writerow({"name": "Alice", "age": 30})
    writer.writerow({"name": "Bob", "age": 25})

 

3. JSON ↔ CSV 변환 기본 패턴

3-1. JSON 리스트 → CSV

import json
import csv

json_data = "[\n  {\"name\": \"Alice\", \"age\": 30},\n  {\"name\": \"Bob\", \"age\": 25}\n]"

records = json.loads(json_data)

with open("people.csv", "w", encoding="utf-8", newline="") as f:
    fieldnames = ["name", "age"]
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
    writer.writeheader()
    writer.writerows(records)

3-2. CSV → JSON 리스트

import csv
import json

records = []

with open("people.csv", "r", encoding="utf-8", newline="") as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    for row in reader:
        records.append(row)

with open("people.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(records, f, ensure_ascii=False, indent=2)

 

4. 실무 예시

4-1. 설정 파일(config.json) 읽어서 경로/옵션 사용

import json
from pathlib import Path

config_path = Path("config.json")
config = json.loads(config_path.read_text(encoding="utf-8"))

data_dir = Path(config["data_dir"])
threshold = config.get("threshold", 0.5)

print("데이터 폴더:", data_dir)
print("임계값:", threshold)

4-2. 로그 CSV에서 특정 조건 필터링

import csv

with open("logs.csv", "r", encoding="utf-8", newline="") as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    errors = [row for row in reader if row["level"] == "ERROR"]

print("에러 로그 개수:", len(errors))