By Mark 
목차
정규표현식(Regular Expressions)은 문자열 속에서 특정 패턴을 찾거나, 내용을 대체하거나, 필터링할 때 강력한 도구입니다. Python에서는 re 모듈(lib)을 통해 정규표현식을 사용할 수 있으며, 로그 분석, 데이터 클렌징, 보안 필터링, 텍스트 분석 등 수많은 실전 작업에 활용됩니다.
이 글에서는 정규표현식의 기본 문법과 Python 코드 예제, 그리고 개인정보 보호 및 보안과 관련된 실제 사용 사례를 함께 살펴보겠습니다.
.jpeg)
Regular expression 의 주요 기능
패턴 매칭 (Pattern Matching)
- 문자열 속 특정 형태를 찾거나 일치 여부 검사 가능
문자열 검색 및 대체
- 특정 부분을 찾아서 다른 텍스트로 치환 가능
문자열 분리
- 특정 규칙(구분자, 패턴)을 기준으로 문자열을 분해 가능
자주 사용하는 정규표현식 패턴
| 패턴 | 의미 |
|---|---|
. | 임의의 한 문자 |
^ | 문자열의 시작 |
$ | 문자열의 끝 |
\d | 숫자(0~9) |
\w | 알파벳, 숫자, 밑줄(_) |
+ | 1회 이상 반복 |
* | 0회 이상 반복 |
[] | 문자 집합 |
| ` | ` |
실전 예제 코드
import re
text = "My card number is 9923-2341-2354-2385."
# 카드 번호 패턴 확인
pattern = r'[34569]\d{3}-\d{4}-\d{4}-\d{4}'
match = re.search(pattern, text)
if match:
print("Match found:", match.group())숫자만 추출
pattern = r'\d+'
matches = re.findall(pattern, text)
print("Matches found:", matches)마스킹 처리 (예: 개인정보 보호)
masked = re.sub(r'\d+', '****', text)
print("Replaced text:", masked)그룹핑 및 검색
print(re.match('(23)', text)) # None
print(re.search('(23)', text)) # Match 객체 반환
print(re.findall('(23)', text)) # ['23', '23', ...]
print(re.fullmatch('(23)', text)) # None캡처 및 포맷팅
pattern = r'(\d{4})'
match = re.findall(pattern, text)
if match:
print(f"{match[0]}-{match[1]}-{match[2]}-{match[3]}")정규표현식 컴파일: 속도 최적화
pattern = re.compile(r'\b\w{2}\b') # 두 글자 단어만
matches = pattern.findall(text)
print("2-letter words:", matches) # ['My', 'is']문자열 시작/끝 검사
if re.match(r'^My', text):
print("The string starts with 'My'")
if re.search(r'.$', text):
print("The string ends with '.'")여러 줄 텍스트 처리
text = """first line
second line
third line"""
# 각 줄의 첫 단어
matches = re.findall(r'^\w+', text, re.MULTILINE)
print("Words at the start of each line:", matches)
# 비어 있지 않은 줄
matches = re.findall(r'^.+$', text, re.MULTILINE)
print("Non-empty lines:", matches)실무에서의 활용 사례
개인정보 마스킹
text = "My SSN is 123-45-6789"
masked = re.sub(r'\d{3}-\d{2}-\d{4}', '***-**-****', text)이메일 주소 찾기
email_text = "Contact us at support@example.com"
emails = re.findall(r'[\w\.-]+@[\w\.-]+\.\w+', email_text)로그 파일에서 에러 라인 추출
with open("log.txt") as f:
errors = [line for line in f if re.search(r'ERROR', line)]정규표현식 + 보안 이야기
최근에는 개인정보보호법(GDPR, 개인정보보호법 등) 강화로 인해, 기업 내부에서도 로그, 텍스트, 파일 내에 개인정보가 포함되어 있는지 탐지하는 기술이 중요해졌습니다.
그러나 단순한 Regular expression 만으로는 모든 개인정보를 식별하는 데 한계가 있기 때문에, 최근에는 정규표현식 + 머신러닝(ML) 기반으로 탐색하는 방식이 늘고 있습니다.
하지만 속도나 처리 비용 측면에서 부담이 크기 때문에, 입력 단에서 가볍게 막아주는 필터링도 중요합니다. 예를 들어, 사용자가 주민등록번호를 입력하려는 순간 차단하는 로직을 프론트/백엔드에 동시에 걸어두는 방식입니다.
생산성과 보안의 균형
보안을 강화하면 생산성은 감소합니다. 너무 강한 필터링 정책은 업무에 불편을 주고, 반대로 허술한 정책은 정보 유출 위험을 키우죠. 그래서 저는 이렇게 생각합니다:
“생산성과 보안은 물리적으로 분리된 환경에서 동시에 지켜져야 한다.”
예를 들어, 개발 환경은 자유롭게, 운영 환경은 강력한 통제로 나누는 방식이 현실적이면서 효율적인 대안입니다.
마무리
Python의 re 모듈을 이용한 정규표현식은 초보자에게는 다소 어려울 수 있지만, 코드 한 줄로 복잡한 패턴을 처리할 수 있는 강력한 도구입니다. 텍스트 기반 데이터가 넘쳐나는 2025년, 정규표현식은 개발자에게 반드시 익혀야 할 필수 기술입니다.
Regular expression은 문법이 아니라 문제 해결 도구입니다. 직접 만들기 어렵다면 기존 패턴을 참고해서 커스터마이징하세요. 그렇게 익숙해지다 보면 어느새 자신만의 패턴도 만들 수 있게 됩니다.
에러 분석과 해결 방법
에러 1: 포커스 키워드 위치가 뒤에 있음
- 문제: “Python 정규표현식”이 제목 중간 이후에 위치함.
- 해결 방법: 포커스 키워드를 제목 가장 앞으로 이동
→ 예:Python 정규표현식 실전 활용법: 패턴 매칭과 개인정보 마스킹 전략
에러 2: 영어 병기 괄호가 흐름을 방해함
- 문제:
정규표현식(Regular expression)표현은 가독성 저해 - 해결 방법: 한 가지 언어로 통일하거나, 서브타이틀에서 병기
→ 예:Python 정규표현식 실전 활용 전략(본문에서 영어 설명)
에러 3: Power Word 부족
- 문제: ‘실전’, ‘전략’은 약한 표현
- 해결 방법: ‘완벽한’, ‘강력한’, ‘궁극의’, ‘효율적인’ 등의 강한 단어 추가
→ 예:Python 정규표현식 완벽 가이드: 패턴 매칭과 민감 정보 보호
에러 4: 숫자 없음
- 문제: 숫자는 클릭률을 높이는 데 효과적
- 해결 방법: 예제 개수, 팁 개수 등 명시
→ 예:Python 정규표현식으로 배우는 7가지 패턴 매칭 & 마스킹 기술