helper-dev-utils 0.5.7

Python 유틸리티 모음 라이브러리: 로깅, Pandas 확장, 출력, 경로 관리

helper-dev-utils

Python 개발 시 자주 사용하는 유틸리티 모음 라이브러리

주요 기능

• helper_logger: 로깅 유틸리티 (콘솔/파일 핸들러, 환경변수 기반 설정, KST 타임존)
• helper_pandas: Pandas 확장 기능 (한글 컬럼 설명, 데이터 출력, HTML/콘솔 지원)
• helper_utils_print: 출력 유틸리티 (디렉토리/JSON/딕셔너리 트리 구조 출력)
• helper_utils_colab: 경로 관리 유틸리티 (로컬/Colab 환경 경로 자동 탐색)

설치

기본 설치

pip install helper-dev-utils

# 테스트 서버
pip install --index-url https://test.pypi.org/simple/ helper-dev-utils

선택적 의존성 설치

# .env 파일 지원
pip install helper-dev-utils[dotenv]

# Jupyter/Colab 지원
pip install helper-dev-utils[jupyter]

# PyTorch Tensor 지원
pip install helper-dev-utils[torch]

# 모든 선택적 의존성 설치
pip install helper-dev-utils[all]

사용법

1. Logger (helper_logger)

환경변수 또는 코드 기반으로 로깅을 쉽게 설정할 수 있습니다.

from helper_dev_utils import get_auto_logger, sample_logger_env

# .env.example_logger 샘플 파일 생성
sample_logger_env()

# 자동으로 호출자 모듈명을 로거 이름으로 사용
logger = get_auto_logger()
logger.info("Hello World")
logger.debug("디버그 메시지")
logger.warning("경고 메시지")
logger.error("에러 메시지")

환경변수 설정 예시 (.env 파일):

LOG_LEVEL=INFO
LOG_CONSOLE_LEVEL=WARNING
LOG_FILE_LEVEL=DEBUG
LOG_DIR=./logs
LOG_FILE_ENABLED=true

로거 재구성:

# 방법 1: logger.set() 메서드 (권장)
logger = get_auto_logger(console_level=logging.INFO)
logger.info("초기 설정")
logger.set(console_level=logging.DEBUG, file=True)
logger.debug("재구성 후 DEBUG 출력")

# 방법 2: reconfigure_logger() 함수
from helper_dev_utils import reconfigure_logger
logger = reconfigure_logger("app", console_level=logging.WARNING, file=True)

2. Pandas Extension (helper_pandas)

DataFrame과 Series에 한글 컬럼 설명 기능을 추가합니다.

from helper_dev_utils import set_pandas_extension
import pandas as pd

# Pandas 확장 등록
set_pandas_extension()

# DataFrame 생성
df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [25, 30, 35],
    'city': ['Seoul', 'Busan', 'Incheon']
})

# 컬럼 설명 추가 (개별)
df.set_head_att('name', '사용자 이름')
df.set_head_att('age', '나이')
df.set_head_att('city', '거주 도시')

# 컬럼 설명 추가 (딕셔너리)
df.set_head_att({
    'name': '사용자 이름',
    'age': '나이',
    'city': '거주 도시'
})

# 한글 컬럼명과 함께 출력
df.head_att()
# 출력:
# 사용자 이름    나이  거주 도시
# name          age   city
# Alice          25   Seoul
# Bob            30   Busan
# Charlie        35   Incheon

# 또는 head() 메서드 오버라이드 사용 (enable_head_override=True일 때)
df.head()

# 다양한 출력 형식
df.head_att(rows=10)              # 10행 출력
df.head_att(rows='all')           # 전체 출력
df.head_att(out='html')           # HTML 형태로 출력
df.head_att(out='str')            # 문자열로 반환

# 컬럼 설명 조회
print(df.get_head_att('name'))    # 출력: 사용자 이름
print(df.get_head_att())          # 전체 딕셔너리 출력

# 컬럼 설명 삭제
df.remove_head_att('age')         # 단일 삭제
df.remove_head_att(['name', 'city'])  # 여러 개 삭제
df.clear_head_att()               # 전체 초기화

3. Print Utilities (helper_utils_print)

디렉토리, JSON, 딕셔너리를 트리 구조로 출력합니다.

from helper_dev_utils import print_dir_tree, print_json_tree, print_dic_tree

# 디렉토리 트리 출력
print_dir_tree('/path/to/directory', max_depth=3)

# JSON/딕셔너리 트리 출력 (파이프 스타일)
data = {
    'users': [
        {'name': 'Alice', 'age': 25},
        {'name': 'Bob', 'age': 30}
    ],
    'config': {'debug': True}
}
print_json_tree(data, max_depth=5, max_list_items=10)

# 딕셔너리 트리 출력 (박스 드로잉 스타일)
print_dic_tree(data, max_depth=5, show_values=True)

4. Colab/Path Utilities (helper_utils_colab)

로컬 및 Google Colab 환경에서 경로를 자동으로 관리합니다.

from helper_dev_utils import my_driver, my_cache

# Google Drive 경로 가져오기 (Colab에서 자동 마운트)
drive_path = my_driver()
print(drive_path)  # /content/drive/MyDrive (Colab) 또는 로컬 경로

# 캐시 디렉토리 가져오기 (OS별 자동 탐색)
cache_path = my_cache()
print(cache_path)  # ~/.cache (Linux/Mac) 또는 로컬 경로

# 하위 경로 지정
model_cache = my_cache('models/bert')
data_drive = my_driver('datasets/images')

환경변수 우선 지원:

MY_DRIVER_PATH=/custom/drive/path
MY_CACHE_PATH=/custom/cache/path

의존성

필수 의존성

• matplotlib >= 3.2.0
• numpy >= 1.16.0
• pandas >= 1.0.0
• pytz >= 2021.1

선택적 의존성

• python-dotenv >= 0.19.0 - .env 파일 지원
• IPython >= 7.0.0 - Jupyter/Colab 지원
• torch >= 1.0.0 - PyTorch Tensor 지원

개발 및 테스트

개발 환경 설정

# 저장소 클론
git clone https://github.com/c0z0c-helper/helper_dev_utils.git
cd helper_dev_utils

# 개발 의존성 설치
pip install -r requirements-dev.txt

# 편집 가능 모드로 설치
pip install -e .

테스트 실행

# 전체 테스트 실행
pytest tests -v

# 특정 테스트 파일 실행
pytest tests/test_helper_logger.py -v
pytest tests/test_helper_utils_colab.py -v

# 커버리지 포함 실행
pytest tests --cov=helper_dev_utils --cov-report=html

테스트 환경 설정

테스트에서 helper_utils_colab 함수를 검증하려면 .env.test 파일을 사용합니다:

1. .env.test 파일을 프로젝트 루트에 생성 (이미 샘플이 제공됨)
2. 테스트용 캐시 및 드라이버 경로 설정:

# Windows
MY_CACHE_LOCAL=C:/Users/YOUR_USERNAME/AppData/Local/Temp/helper_dev_utils_test_cache
MY_DRIVER_PATH=C:/Users/YOUR_USERNAME/AppData/Local/Temp/helper_dev_utils_test_driver

# Linux/macOS
# MY_CACHE_LOCAL=/tmp/helper_dev_utils_test_cache
# MY_DRIVER_PATH=/tmp/helper_dev_utils_test_driver

conftest.py가 자동으로 .env.test를 로드하여 테스트 실행 전 환경을 설정합니다.

라이선스

MIT License - 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

기여

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작성자

c0z0c - [e-mail]

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