3MB 넘는 이미지를 찾아야하는 일이 생겼다.💦
수많은 폴더들 중에서 3MB 이상의 이미지를 일일이 찾아서 정보를 엑셀에 기록하는 것은 많은 시간이 소모되는 일이었다. 그래서 검색을 하던 중, 파이썬을 이용해 3MB 이상의 이미지를 찾고, 그 이미지 정보를 엑셀로 저장할 수 있는 방법을 발견하여 시도했다!
1. 작업 세팅🏠
1.1 파이썬 설치
파이썬 다운받기 링크를 눌러 다운 받는다.
1.2 파이썬 설치확인
python -v또는python --version했을때 설치되어 있다면Python 3.x.x이 보인다.
1.3 필요한 라이브러리 설치
파이썬 설치가 정상적으로 되었다면,
Pandas,openpyxl라이브러리를 설치한다.
Pandas: 데이터 분석을 위한 라이브러리로, 주로 표 형식의 데이터를 다룰때 사용한다.
openpyxl: 엑셀 파일을 다루는 라이브러리 엑셀 파일을 열고 수정하고, 새로 만들고, 셀의 데이터를 쓰는 등의 작업을 한다.
2. 주요 작업 순서🧱
- 특정 폴더에서 3MB 이상인 이미지 파일을 찾는다.
- 파일의 경로, 파일명, 크기, 서버 URL을 기록한다.
- 이 정보를 엑셀 파일로 저장한다.
3. 파이썬 코드 작성🌈
3-1. 라이브러리 import 하기.
먼저 파이썬에 필요한 라이브러리들을 사용하기위해 import 한다.
import os # 폴더나 파일을 다루는 도구
import pandas as pd # 데이터를 엑셀로 저장하는 도구
from datetime import datetime # 날짜와 시간을 가져오는 도구
3-2. 이미지 파일 찾기.
특정 폴더 안에서 이미지를 찾고, 3MB 이상인 파일만 선택한다.
def find_large_images(directory):
large_images = [] # 3MB 이상인 이미지 파일들을 저장할 리스트
SIZE_LIMIT = 3 * 1024 * 1024 # 3MB를 바이트로 변환한 값, 1MB = 1024kb
# 폴더 안의 모든 파일을 하나씩 확인
for root, dirs, files in os.walk(directory):
for file in files:
if file.lower().endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif')): # 이미지 파일 확장자 체크
file_path = os.path.join(root, file) # 파일 경로 합치기
file_size = os.path.getsize(file_path) # 파일 크기 확인
if file_size > SIZE_LIMIT: # 3MB 이상이면
# 파일 경로, 파일명, 크기를 리스트에 추가
large_images.append((file_path, file, file_size / (1024 * 1024))) # MB로 변환
return large_images
3-3. 엑셀 파일로 저장.
이미지 정보(경로, 파일명, 크기)를 엑셀 파일로 저장한다.
def save_to_excel(large_images):
df = pd.DataFrame(large_images, columns=["이미지 주소", "이미지 명", "이미지 크기(MB)"]) # 엑셀에 넣을 데이터를 준비, 위의 이름으로 데이터 들이 생성된다.
current_time = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") # 현재 시간으로 파일 이름 생성
file_name = f"large_images_{current_time}.xlsx" # 파일 이름
# 엑셀 파일로 저장
df.to_excel(file_name, index=False, engine='openpyxl')
print(f"결과가 '{file_name}' 파일에 저장되었습니다.")
3-4. 전체 코드 실행
위의 두 가지 작업을 모두 합쳐서 실행하는 main 함수를 만든다.
def main():
directory = input("이미지 파일을 검색할 폴더 경로를 입력하세요: ") # 사용자에게 폴더 경로 입력 받기
# 폴더가 유효한지 확인
if os.path.isdir(directory):
large_images = find_large_images(directory) # 이미지 파일 찾기
if large_images:
save_to_excel(large_images) # 결과를 엑셀로 저장
else:
print("3MB 이상의 이미지 파일을 찾을 수 없습니다.")
else:
print("유효한 디렉토리가 아닙니다.") # 유효하지 않은 경로일 때
3-5. 중요 부분들
os.walk(): 폴더 내 모든 파일을 찾는 함수os.path.getsize(): 파일의 크기를 확인하는 함수pandas.DataFrame(): 데이터를 엑셀 파일로 쉽게 변환하는 도구datetime.new(): 현재 시간을 가져와 파일 이름에 추가한다.
3-6. 완성된 코드
import os
import urllib.parse
import pandas as pd
from datetime import datetime
# 이미지 확장자 목록
IMAGE_EXTENSIONS = ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif', '.bmp', '.tiff', '.webp']
# 3MB를 바이트로 변환 (1MB = 1024 * 1024 바이트)
SIZE_LIMIT = 3 * 1024 * 1024 # 3MB
# 서버 URL
SERVER_URL = "https://www.example.com/"
def bytes_to_mb(byte_size):
"""바이트를 MB로 변환하는 함수"""
return byte_size / (1024 * 1024)
def find_large_images(directory):
large_images = []
total_images = 0 # 이미지 파일의 총 개수 카운트
# 디렉토리 내 모든 파일 탐색
for root, dirs, files in os.walk(directory):
for file in files:
# 파일의 확장자가 이미지인지 확인
if any(file.lower().endswith(ext) for ext in IMAGE_EXTENSIONS):
total_images += 1 # 이미지 개수 증가
file_path = os.path.join(root, file)
# URL 인코딩된 경로 디코딩
decoded_path = urllib.parse.unquote(file_path)
# 디코딩된 경로가 실제 존재하는지 확인
if os.path.exists(decoded_path):
# 파일 크기가 3MB 이상인지 확인
file_size = os.path.getsize(decoded_path)
file_size_mb = bytes_to_mb(file_size)
if file_size > SIZE_LIMIT:
# 서버 URL과 합쳐서 전체 URL 생성
server_path = SERVER_URL + decoded_path.replace(os.sep, '/')
# 경로, 파일명, 용량, 서버 URL을 리스트로 추가
large_images.append((decoded_path, file, round(file_size_mb, 1), server_path))
else:
print(f"파일이 존재하지 않습니다: {decoded_path}")
return large_images, total_images
def save_to_excel(large_images):
# 결과를 데이터프레임으로 변환
df = pd.DataFrame(large_images, columns=["이미지 주소", "이미지 명", "이미지 크기(MB)", "이미지 서버주소"])
# 현재 날짜와 시간을 기반으로 고유한 파일 이름 생성
current_time = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
file_name = f"large_images_{current_time}.xlsx"
# result 폴더 경로를 지정
result_folder = "D:/ImgSizeFinder/result" # 결과값이 저장되는 폴더
# result 폴더가 없으면 생성
if not os.path.exists(result_folder):
os.makedirs(result_folder)
# 엑셀 파일 경로
file_path = os.path.join(result_folder, file_name)
# 엑셀 파일로 저장
df.to_excel(file_path, index=False, engine='openpyxl')
print(f"결과가 '{file_path}' 파일에 저장되었습니다.")
def main():
# 사용자로부터 검색할 디렉토리 경로를 입력받음
directory = input("이미지 파일을 검색할 폴더 경로를 입력하세요: ")
if os.path.isdir(directory):
print(f"'{directory}' 디렉토리에서 3MB 이상인 이미지 파일을 검색합니다...\n")
large_images, total_images = find_large_images(directory)
if large_images:
print(f"3MB 이상의 이미지 파일 목록 ({len(large_images)}개):")
for image, name, size, server_url in large_images:
print(f"{image} - {size:.1f} MB - {server_url}")
# 엑셀에 저장
save_to_excel(large_images)
else:
print("3MB 이상의 이미지 파일을 찾을 수 없습니다.")
# 총 이미지 개수 출력
print(f"\n전체 이미지 파일 개수: {total_images}개")
else:
print("유효한 디렉토리가 아닙니다.")
if __name__ == "__main__":
main()
매일매일 틀깨기