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JPG 저장할 때 화질(quality)을 몇으로 두면 좋을까, 옵션별 용량 실측 방법 사진을 JPG로 저장할 때 화질 값을 묻는 프로그램이 많습니다.보통 0부터 100 사이의 숫자인데, 이 값을 얼마로 두느냐에 따라 파일 크기가 몇 배씩 달라집니다.무작정 100으로 두면 용량이 커지고, 너무 낮추면 사진이 지저분해집니다. 그렇다면 화질과 용량이 가장 균형 잡히는 지점은 어디일까요.같은 사진을 화질만 단계별로 바꿔 저장하며 용량이 어떻게 변하는지 재 봤습니다.화질 100부터 20까지 저장해 봤습니다1920x1280 크기의 사진 한 장을 화질만 바꿔 가며 저장했습니다.측정 환경은 윈도우 11, 파이썬 3.14.3, 이미지 라이브러리 Pillow입니다. 화질(quality)용량화질 100 대비직전 단계 대비1001658 KB100%기준95825 KB50%50% 감소90484 KB29%41% .. 더보기
큰 CSV를 엑셀 대신 SQL로 다루기, SQLite에 불러와 조회하는 방법 수천 행짜리 CSV에서 도시별 매출 합계나 특정 조건의 주문만 뽑아내려면, 엑셀에서는 피벗 테이블과 필터를 여러 번 거쳐야 합니다. 이럴 때 CSV를 SQLite라는 가벼운 데이터베이스에 한 번 넣어 두면, SQL 한 줄로 원하는 집계를 바로 꺼낼 수 있습니다.SQLite는 서버를 따로 설치할 필요 없이 파일 하나로 동작하는 데이터베이스입니다. 파이썬에는 기본으로 들어 있어 별도 설치도 필요 없습니다. CSV를 넣고 조회하는 과정을 실제 데이터로 해 보겠습니다. 다룰 CSV주문 내역을 담은 간단한 CSV를 예로 씁니다.실제로는 수천, 수만 행이어도 방법은 같습니다.order_id,city,product,amount1,서울,키보드,320002,부산,마우스,180003,서울,모니터,210000... (.. 더보기
커진 CSV를 gzip으로 압축하기, 얼마나 줄고 압축한 채로 바로 읽을 수 있을까? 로그나 내역 데이터를 CSV로 쌓다 보면 파일이 수십 메가바이트까지 불어납니다.텍스트라 압축이 잘 먹는데, 그렇다고 매번 압축을 풀었다 다시 읽자니 번거롭습니다. 그래서 두 가지가 궁금해집니다. gzip으로 묶으면 얼마나 줄고, 압축을 풀지 않은 채로 바로 읽을 수는 없을까? 테스트 했습니다. 결론부터 말하면 CSV는 gzip으로 4배 넘게 줄고,압축을 풀지 않고도 그대로 읽을 수 있습니다.실제 데이터로 확인해 보겠습니다. 20만 행 CSV로 압축률을 재 봤습니다도시, 상태, 금액처럼 반복되는 값이 섞인 20만 행짜리 CSV를 만들어일반 저장과 gzip 저장을 나란히 비교했습니다. 측정 환경은 윈도우 11, 파이썬 3.14.3, pandas입니다.저장 방식용량원본 대비일반 CSV (.csv)7.5 MB.. 더보기
투명 배경 PNG를 JPG로 저장했더니 배경이 새까맣게, 원인과 깔끔한 해결법 배경이 투명한 로고나 아이콘 PNG를 JPG로 바꿨더니, 투명하던 부분이 온통 검은색으로채워져 나오는 경우가 있습니다. 어떤 프로그램에서는 아예 저장이 안 되고 오류만 뜨기도 합니다. 파일이 망가진 것이 아닙니다. JPG라는 형식이 투명을 표현하지 못해서 생기는,정해진 결과입니다.왜 하필 검은색이 되는지와 배경을 원하는 색으로 깔끔하게 저장하는 방법을 실제 코드로 확인해 보겠습니다.먼저 왜 이런 일이 생기는지부터PNG는 각 픽셀에 색 정보와 함께 투명도(알파)라는 값을 하나 더 담습니다. 이 알파 덕분에 배경이 비쳐 보이는 투명 영역을 만들 수 있습니다.그런데 JPG에는 이 알파를 담을 자리가 없습니다.사진 압축에 특화된 형식이라 투명이라는 개념 자체가 없습니다. 그래서 투명 PNG를 JPG로 저장하려 .. 더보기
중첩된 JSON을 엑셀에서 열리는 CSV로, 배열까지 한 줄씩 펼쳐 변환하기 API에서 받아 온 JSON을 엑셀로 열어 보려고 CSV로 바꿨더니,한 칸 안에 {'name': '김민수', 'grade': 'gold'} 같은 덩어리가통째로 들어가 버린 적이 있습니다. 표로 정리하려던 데이터가 오히려 더 읽기 어려워집니다. 원인은 JSON이 값 안에 또 다른 값을 품는 중첩 구조를 갖는 반면,CSV는 행과 열이 반듯한 평평한 표만 담을 수 있다는 데 있습니다.그래서 변환하려면 중첩을 먼저 펼쳐 줘야 합니다.실제 데이터로 단계별로 해 보겠습니다.다룰 데이터부터 보겠습니다주문 정보를 담은 JSON입니다.고객 정보는 객체 안에 들어 있고(customer),주문 항목은 여러 개라 배열로 묶여 있습니다(items). 실무에서 흔히 만나는 모양입니다.[ { "order_id": 1001,.. 더보기
Parquet 저장할 때 compression만 바꿨을 뿐인데 용량이 갈립니다, 코덱 3종 실측 비교 데이터를 Parquet로 저장하다 보면 compression 옵션에 snappy, gzip, zstd 같은 낯선 이름이 등장합니다.아무거나 골라도 열리기는 하니 대충 넘기기 쉽지만,이 한 줄이 파일 크기와 저장 속도를 꽤 크게 바꿔 놓습니다. 그래서 같은 데이터를 코덱만 바꿔 가며 실제로 저장해 크기와 시간을 재 봤습니다.결론부터 말하면 무조건 가장 작은 코덱이 정답은 아니었습니다. 30만 행을 코덱 네 가지로 저장해 봤습니다회원 명단 형태의 표 데이터 30만 행(컬럼 9개: id, name, age, city, category, status, amount, score, joined)을 만들고,같은 데이터를 코덱만 바꿔 저장했습니다.측정 환경은 윈도우 11, 파이썬 3.14.3, pandas와 pyarr.. 더보기
CSV를 열었더니 주소 뒷부분이 옆 칸으로, 값 속 쉼표 때문에 열이 밀리는 문제 이름과 주소가 잘 정리돼 있던 CSV를 프로그램으로 읽었더니,주소 한 칸이 두 칸으로 쪼개지면서 그 뒤 금액까지 줄줄이 옆으로 밀려 버리는 경우가 있습니다.데이터는 멀쩡한데 표만 어긋난 것처럼 보입니다. 범인은 대개 값 안에 들어간 쉼표입니다. CSV는 쉼표로 칸을 나누는 형식이라,주소나 회사명처럼 값 자체에 쉼표가 들어 있으면그 지점에서 칸이 하나 더 생겨 버립니다. 실제로 재현하고 바로잡아 보겠습니다. 이런 데이터에서 문제가 생깁니다id, name, address, amount 네 칸짜리 CSV를 예로 들겠습니다.그런데 주소 값 안에 상세 번지를 쉼표로 붙여 놓았습니다.id,name,address,amount1,김민수,서울시 강남구 역삼동, 123-4,500002,이서연,부산시 해운대구 우동, 5-6.. 더보기
수백만 행 CSV를 pandas로 읽는 게 느릴 때, 읽기 속도를 끌어올리는 방법 수십 메가바이트가 넘는 CSV를 pd.read_csv로 불러올 때마다몇 초씩 기다리게 되면, 분석을 반복할수록 그 시간이 쌓입니다. 그런데 같은 파일이라도 읽는 방법을 조금만 바꾸면 훨씬 빨라집니다.무엇을 바꾸면 얼마나 빨라지는지 실제로 재 봤습니다.100만 행 CSV로 방법을 비교했습니다id, 도시, 금액 등 6개 열에 100만 행,약 40MB짜리 CSV를 만들어 네 가지 방법으로 읽어 시간을 쟀습니다. 측정 환경은 윈도우 11, 파이썬 3.14.3, pandas와 pyarrow입니다.각 방법을 여러 번 실행해 가장 빠른 값을 적었습니다.읽는 방법시간기본 대비기본 read_csv1.01초기준dtype 지정0.85초1.2배 빠름usecols로 필요한 3열만0.71초1.4배 빠름engine="pyarrow.. 더보기

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