회사에서 새로운 요구 사항으로 대시보의 내용을 엑셀 보고서 형식으로 보고싶은 요구사항을 구현하기 위해

어떤 언어와 라이브러리를 사용할지 고민하게 되었다.

우리 팀은 java언어 외 개발 경험을 해본 분이 잘없어서 특별한 이유가 없으면 Java와 POI라이브러리를 사용해 구현 할 것 같지만 다른 언어와 라이브러리를 경험해보고 결정하기로 했다.

아래는 동일한 데이터를 사용해 Apache POI (Java), openpyxl (Python), SheetJS (JavaScript)로 엑셀 파일을 생성하는 예제 코드입니다. 각 라이브러리의 특징과 사용법을 비교하기 위해 동일한 구조와 데이터를 사용합니다.

공통 데이터

Sheet Name: "Sample Sheet"
Headers: ["ID", "Name", "Score"]
Data:
1, Alice, 85
2, Bob, 90
3, Charlie, 78
1. Apache POI (Java)

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1. Apache POI (Java)

import org.apache.poi.ss.usermodel.*;
import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFWorkbook;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;

public class ExcelWriter {
    public static void main(String[] args) {
        String[] headers = {"ID", "Name", "Score"};
        Object[][] data = {
            {1, "Alice", 85},
            {2, "Bob", 90},
            {3, "Charlie", 78}
        };

        Workbook workbook = new XSSFWorkbook();
        Sheet sheet = workbook.createSheet("Sample Sheet");

        // 헤더 로우 생성
        Row headerRow = sheet.createRow(0);
        for (int i = 0; i < headers.length; i++) {
            Cell cell = headerRow.createCell(i);
            cell.setCellValue(headers[i]);
        }

        // 데이터 로우 생성
        for (int i = 0; i < data.length; i++) {
            Row row = sheet.createRow(i + 1);
            for (int j = 0; j < data[i].length; j++) {
                Cell cell = row.createCell(j);
                if (data[i][j] instanceof String) {
                    cell.setCellValue((String) data[i][j]);
                } else if (data[i][j] instanceof Integer) {
                    cell.setCellValue((Integer) data[i][j]);
                }
            }
        }

        try (FileOutputStream fileOut = new FileOutputStream("Sample.xlsx")) {
            workbook.write(fileOut);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        System.out.println("Excel file created: Sample.xlsx");
    }
}

특징

• 강력한 기능을 제공하지만, 상대적으로 코드가 장황.
• 데이터 타입에 따라 셀 값을 명시적으로 설정해야 함.
• 스타일, 차트, 수식 등을 세밀하게 설정 가능.

2. openpyxl (Python)

from openpyxl import Workbook

# Initialize Workbook
workbook = Workbook()
sheet = workbook.active
sheet.title = "Sample Sheet"

# Headers and Data
headers = ["ID", "Name", "Score"]
data = [
    [1, "Alice", 85],
    [2, "Bob", 90],
    [3, "Charlie", 78],
]

# Add Headers
sheet.append(headers)

# Add Data Rows
for row in data:
    sheet.append(row)

# Save File
workbook.save("Sample.xlsx")
print("Excel file created: Sample.xlsx")

특징

• 코드가 간결.
• append() 메서드를 활용해 데이터를 손쉽게 추가 가능.
• 상대적으로 적은 코드로 엑셀 파일을 생성할 수 있음.
• 추가 기능(스타일, 차트 등)은 필요할 때 명시적으로 설정.

3. SheetJS (JavaScript)

const XLSX = require("xlsx");

// Headers and Data
const headers = ["ID", "Name", "Score"];
const data = [
    [1, "Alice", 85],
    [2, "Bob", 90],
    [3, "Charlie", 78],
];

// Create Worksheet
const wsData = [headers, ...data];
const ws = XLSX.utils.aoa_to_sheet(wsData);

// Create Workbook
const wb = XLSX.utils.book_new();
XLSX.utils.book_append_sheet(wb, ws, "Sample Sheet");

// Write File
XLSX.writeFile(wb, "Sample.xlsx");
console.log("Excel file created: Sample.xlsx");

특징

간결한 API로 빠르게 엑셀 작업 가능.
aoa_to_sheet 메서드를 사용해 2D 배열을 쉽게 워크시트로 변환.
스타일이나 복잡한 설정 작업은 제한적이지만, 기본적인 데이터 처리에 적합.

비교 요약

특징	Apache POI (Java)	openpyxl (Python)	SheetJS (JavaScript)
코드 복잡성	상대적으로 복잡, 명시적으로 셀 설정 필요	간결, Python의 간단한 문법 활용	매우 간결, 배열과 객체 활용
성능	대용량 데이터 처리에 강점	중소규모 데이터 처리에 적합	중소규모 데이터 처리에 적합
스타일링/차트	세밀한 스타일링 및 차트 기능 제공	스타일링 가능하지만 코드 추가 필요	스타일링은 제한적
사용 용도	엔터프라이즈급 애플리케이션	데이터 분석 및 간단한 데이터 처리에 적합	웹 기반 간단한 엑셀 처리에 적합
출력 형식 지원	.xls, .xlsx	.xlsx	.xls, .xlsx, CSV, JSON
학습 곡선	높은 편	낮음

결론

• POI와 openpyxl를 비교
• 일단 초기 프로토타입은 스타일링 없이 데이터를 그대로 저장하는 요구조건만 있지만 분명 고도화하면서 스타일링 관련 요구사항도 분명 나올 것 같아 SheetJS는 제외한다.