파이썬 프로젝트에서 requirements.txt 파일은 프로젝트가 의존하는 모든 외부 라이브러리(패키지)의 목록을 관리하는 데 사용되는 표준 방식입니다. 이 파일을 사용하면 개발 환경을 일관되게 유지하고, 다른 개발자나 배포 환경에서도 동일한 의존성을 쉽게 설치할 수 있습니다.
requirements.txt의 역할과 중요성
requirements.txt는 주로 다음과 같은 목적으로 사용됩니다:
의존성 관리: 프로젝트에 필요한 모든 라이브러리와 그 버전을 명확하게 기록합니다.
재현성 확보: 특정 시점의 개발 환경을 다른 컴퓨터나 환경에서도 정확하게 재현할 수 있게 합니다.
협업 용이: 팀원들이 동일한 라이브러리 버전을 사용하여 개발할 수 있도록 도와 충돌을 방지합니다.
배포 환경 설정: 애플리케이션을 서버나 컨테이너(Docker 등)에 배포할 때 필요한 의존성을 자동으로 설치할 수 있게 합니다.
requirements.txt 파일 생성 및 관리
1. 수동으로 파일 작성하기
가장 기본적인 방법은 필요한 라이브러리 이름을 직접 requirements.txt 파일에 한 줄에 하나씩 작성하는 것입니다. 특정 버전이나 최소 버전을 명시할 수도 있습니다.
# requirements.txt 예시
requests==2.31.0 # requests 라이브러리 버전 2.31.0 지정
beautifulsoup4>=4.9.3 # beautifulsoup4 라이브러리 버전 4.9.3 이상
pandas # pandas 라이브러리 최신 버전 설치
numpy~=1.23.0 # numpy 라이브러리 1.23.x 버전 중 최신 설치 (1.23.0 <= version < 1.24.0)
==: 정확한 버전 지정 (가장 안전하지만 유연성이 떨어짐)
>=: 최소 버전 지정
~=: 호환 가능한 릴리스(Compatible release) 지정. ~=1.23.0은 1.23.0 이상 1.24.0 미만 버전을 의미합니다. 마이너 버전 업데이트는 허용하지만 메이저 버전 업데이트는 방지합니다.
버전 지정이 없으면 pip는 항상 최신 버전을 설치합니다.
2. 현재 환경의 라이브러리 목록 내보내기
현재 파이썬 환경(가상 환경)에 설치된 모든 라이브러리 목록을 requirements.txt 파일로 자동 생성할 수 있습니다.
pip freeze > requirements.txt
이 명령은 현재 환경에 설치된 모든 패키지와 그 정확한 버전을 requirements.txt 파일에 기록합니다.
주의할 점은 프로젝트에 직접적으로 필요한 라이브러리뿐만 아니라, 그 라이브러리들이 의존하는 다른 라이브러리(하위 의존성)까지 모두 포함된다는 것입니다. 따라서 파일이 상당히 길어질 수 있습니다.
팁: 새로운 프로젝트를 시작할 때는 깨끗한 가상 환경에서 필요한 라이브러리만 pip install로 설치하고, 개발이 완료될 시점에 pip freeze > requirements.txt를 실행하여 해당 프로젝트에 정확히 필요한 의존성만 기록하는 것이 좋습니다.
requirements.txt 파일 처리 (라이브러리 설치)
requirements.txt 파일에 명시된 모든 라이브러리를 설치하려면 다음 명령어를 사용합니다.
pip install -r requirements.txt
이 명령은 requirements.txt 파일을 읽어 거기에 명시된 모든 라이브러리를 한 번에 다운로드하고 설치합니다.
권장 사항: 항상 가상 환경(Virtual Environment) 내에서 이 작업을 수행하세요. 가상 환경을 사용하면 프로젝트별로 독립적인 의존성 관리가 가능하여 시스템 전체의 파이썬 환경과 충돌하는 것을 방지할 수 있습니다.
# 1. 가상 환경 생성 (처음 한 번만)
python -m venv my_project_env # 또는 conda create -n my_project_env python=3.9
# 2. 가상 환경 활성화
# Windows: .\my_project_env\Scripts\activate
# macOS/Linux: source my_project_env/bin/activate
# Conda: conda activate my_project_env
# 3. requirements.txt 파일이 있는 디렉토리로 이동
# cd /path/to/your/project
# 4. 라이브러리 설치
pip install -r requirements.txt
requirements.txt 관리 팁
가상 환경 사용: 위에서 강조했듯이, 모든 파이썬 프로젝트는 전용 가상 환경 내에서 관리하는 것이 표준이자 가장 좋은 방법입니다.
개발/배포 의존성 분리: 프로젝트 규모가 커지면 개발(테스트 프레임워크, 린터 등)에만 필요한 라이브러리와 실제 배포에 필요한 라이브러리를 분리하여 여러 개의 requirements 파일을 만들기도 합니다.
requirements.txt (배포용 필수 라이브러리)
requirements-dev.txt (개발용 라이브러리)
설치할 때는 pip install -r requirements.txt -r requirements-dev.txt 와 같이 여러 파일을 지정할 수 있습니다.
버전 고정의 장단점:
장점: requests==2.31.0처럼 정확히 버전을 고정하면 다른 환경에서 설치할 때 버전에 따른 호환성 문제가 발생할 확률이 매우 낮아집니다.
단점: 새롭게 발견된 버그 수정이나 보안 패치가 적용된 최신 버전의 이점을 누리기 어렵습니다.
업데이트: 시간이 지나면서 라이브러리를 업데이트해야 할 경우, requirements.txt 파일의 버전을 직접 수정하거나, pip install --upgrade <package_name>으로 개별 패키지를 업데이트한 후 pip freeze > requirements.txt를 다시 실행하여 반영할 수 있습니다.
requirements.txt 파일은 파이썬 프로젝트의 건강한 생태계를 유지하는 데 필수적인 도구입니다.
""" 유튜브 자막 가져오기
pip install youtube-transcript-api
-- 최신 버전으로 업데이트
pip install --upgrade youtube-transcript-api
https://www.youtube.com/watch?v=XyljmT8dGA4
자막있는 동영상 : https://www.youtube.com/watch?v=zRz9q8dPjC4
"""
from youtube_transcript_api import YouTubeTranscriptApi
# youtube_transcript_api._errors 에서 TooManyRequests를 제외하고 임포트합니다.
# TooManyRequests는 더 이상 직접 임포트할 수 없는 것으로 보입니다.
from youtube_transcript_api._errors import NoTranscriptFound, TranscriptsDisabled, VideoUnavailable
def get_youtube_transcript(video_id, languages=['ko', 'en']):
"""
주어진 YouTube 동영상 ID와 언어 목록에 대해 자막을 가져옵니다.
자동 생성 자막과 공식 자막을 모두 시도합니다.
"""
try:
# 우선 공식 자막을 시도
transcript_list = YouTubeTranscriptApi.list_transcripts(video_id)
# 사용 가능한 언어 목록에서 요청한 언어 중 하나를 찾아 가져옵니다.
chosen_transcript = None
for lang_code in languages:
for transcript in transcript_list:
if transcript.language_code == lang_code:
chosen_transcript = transcript
break
if chosen_transcript:
break
if chosen_transcript:
print(f"[{video_id}] {chosen_transcript.language} ({chosen_transcript.language_code}) 자막을 가져옵니다.")
# fetch()는 이제 FetchedTranscript 객체를 반환하며, 이는 이터러블합니다.
transcript_segments = chosen_transcript.fetch()
return transcript_segments
else:
raise NoTranscriptFound(
f"No suitable official transcript found for video {video_id} in languages {languages}.",
video_id
)
except NoTranscriptFound:
print(f"[{video_id}] 공식 자막을 찾을 수 없습니다. 자동 생성 자막을 시도합니다.")
try:
for lang_code in languages:
try:
# get_transcript() 역시 이터러블한 객체를 반환하는 것으로 가정합니다.
transcript_segments = YouTubeTranscriptApi.get_transcript(video_id, languages=[lang_code], preserve_formatting=True)
print(f"[{video_id}] {lang_code} 자동 생성 자막을 가져왔습니다.")
return transcript_segments
except NoTranscriptFound:
continue # 다음 언어로 시도
print(f"[{video_id}] 요청된 언어 ({languages})로 자동 생성 자막도 찾을 수 없습니다.")
return None # 적합한 자막을 찾지 못함
except TranscriptsDisabled:
print(f"[{video_id}] 이 동영상은 자막이 비활성화되어 있습니다.")
return None
except VideoUnavailable:
print(f"[{video_id}] 동영상을 사용할 수 없거나 비공개/삭제되었습니다.")
return None
except Exception as e: # TooManyRequests를 포함한 모든 예외를 잡습니다.
# 이 부분에서 TooManyRequests 에러를 포함하여 일반적인 오류를 처리합니다.
print(f"[{video_id}] 자막을 가져오는 중 예기치 않은 오류가 발생했습니다: {e}")
return None
except TranscriptsDisabled:
print(f"[{video_id}] 이 동영상은 자막이 비활성화되어 있습니다.")
return None
except VideoUnavailable:
print(f"[{video_id}] 동영상을 사용할 수 없거나 비공개/삭제되었습니다.")
return None
except Exception as e: # TooManyRequests를 포함한 모든 예외를 잡습니다.
# 이 부분에서 TooManyRequests 에러를 포함하여 일반적인 오류를 처리합니다.
print(f"[{video_id}] 자막을 가져오는 중 예기치 않은 오류가 발생했습니다: {e}")
return None
if __name__ == "__main__":
# 예시 동영상 ID (실제 존재하는 동영상 ID로 변경해야 합니다)
# 제가 추천해 드렸던 URL에서 ID를 추출했습니다.
video_id_with_subtitle = "XyljmT8dGA4" # "모바일 유튜브 자동번역 한글자막 보는 방법"
video_id_auto_caption = "XyljmT8dGA4" # 짧은 영상 (자동 생성 자막 가능성)
#video_id_invalid = "invalid_video_id_123"
video_id_invalid = "XyljmT8dGA4"
print("--- 예제 1: 자막이 있는 동영상 ---")
transcript_data = get_youtube_transcript(video_id_with_subtitle, languages=['ko', 'en'])
if transcript_data:
# segment.start, segment.duration, segment.text와 같이 속성으로 접근합니다.
for i, segment in enumerate(transcript_data[:5]): # 슬라이싱은 여전히 가능해야 합니다.
print(f"[{segment.start:.2f}-{segment.start + segment.duration:.2f}] {segment.text}")
print(f"... (총 {len(list(transcript_data))}개 세그먼트)") # len()을 위해 list로 변환
# 전체 자막 텍스트만 추출하고 싶다면:
full_text = " ".join([segment.text for segment in transcript_data])
print("\n--- 전체 자막 텍스트 (예제 1) ---")
print(full_text[:500] + "...")
else:
print("자막을 가져오지 못했습니다.")
print("\n--- 예제 2: 자동 생성 자막을 시도할 수 있는 동영상 ---")
transcript_data_auto = get_youtube_transcript(video_id_auto_caption, languages=['en', 'ko'])
if transcript_data_auto:
for i, segment in enumerate(transcript_data_auto[:5]):
print(f"[{segment.start:.2f}-{segment.start + segment.duration:.2f}] {segment.text}")
print(f"... (총 {len(list(transcript_data_auto))}개 세그먼트)")
else:
print("자막을 가져오지 못했습니다.")
print("\n--- 예제 3: 존재하지 않는 동영상 ID ---")
transcript_data_invalid = get_youtube_transcript(video_id_invalid)
if transcript_data_invalid:
print("자막을 가져왔습니다.")
else:
print("자막을 가져오지 못했습니다.")
