안녕하세요, 여러분! 이번 블로그 포스트에서는 파이썬의 강력한 GUI 라이브러리인 PyQt를 사용하여 MacOS의 Spotlight 기능과 유사한 검색 기능을 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다. PyQt는 Python 언어로 크로스 플랫폼 GUI 애플리케이션을 개발할 수 있는 툴킷으로, 다양한 위젯과 레이아웃을 제공합니다. 강의의 목표는 기본 검색 화면을 디자인하고, 사용자 입력에 따라 실시간으로 결과를 필터링하는 기능을 구현하는 것입니다.
PyQt 소개
PyQt는 Qt 프레임워크의 파이썬 바인딩으로, 데스크탑 애플리케이션을 만들 때 널리 사용됩니다. PyQt는 다양한 위젯, 이벤트 및 레이아웃을 제공하여 빠르게 복잡한 사용자 인터페이스를 구축할 수 있게 도와줍니다. PyQt는 또한 매우 직관적인 API를 제공하며, 다양한 플랫폼에서 작동합니다.
Spotlight 기능 개요
MacOS의 Spotlight는 사용자가 입력한 키워드에 따라 파일, 애플리케이션, 그리고 기타 리소스를 검색할 수 있는 기능입니다. 이 기능을 구현하기 위해서는 사용자 입력을 받는 텍스트 필드, 검색 결과를 표시하는 리스트뷰, 그리고 그 외의 몇 가지 UI 요소가 필요합니다. 사용자가 입력하는 대로 결과가 실시간으로 업데이트되어야 합니다.
PyQt 설치하기
시작하기 위해 먼저 PyQt를 설치해야 합니다. 파이썬이 설치되어 있다면, 다음 pip 명령어를 사용하여 PyQt를 설치할 수 있습니다:
pip install PyQt5기본 검색 화면 디자인하기
이제 본격적으로 PyQt를 사용하여 기본 검색 화면을 디자인해보겠습니다. 우리는 QMainWindow를 사용하여 메인 윈도우를 만들고, QWidget을 통해 각 요소를 배치할 것입니다. 전체 구조는 다음과 같습니다:
- QLineEdit – 사용자가 검색할 키워드를 입력하는 필드
- QListView – 검색 결과를 표시하는 리스트 뷰
이제 기본적인 코드 구조를 설정하겠습니다:
import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLineEdit, QListView, QVBoxLayout, QWidget, QStringListModel
class SpotlightSearch(QMainWindow):
def __init__(self):
super(SpotlightSearch, self).__init__()
self.setWindowTitle('Spotlight Search')
self.setGeometry(300, 300, 600, 400)
self.central_widget = QWidget()
self.setCentralWidget(self.central_widget)
self.layout = QVBoxLayout()
self.central_widget.setLayout(self.layout)
self.search_box = QLineEdit(self)
self.search_box.setPlaceholderText('검색할 내용을 입력하세요...')
self.layout.addWidget(self.search_box)
self.result_list = QListView(self)
self.layout.addWidget(self.result_list)
self.model = QStringListModel()
self.result_list.setModel(self.model)
self.search_box.textChanged.connect(self.update_results)
def update_results(self, text):
# 여기에 검색 결과를 필터링하는 로직 추가
pass
if __name__ == '__main__':
app = QApplication(sys.argv)
window = SpotlightSearch()
window.show()
sys.exit(app.exec_())
검색 결과 필터링 로직 추가하기
이제 사용자가 입력하는 키워드에 따라 검색 결과를 필터링하는 로직을 추가할 것입니다.
def update_results(self, text):
all_items = ['Python', 'PyQt', 'Java', 'JavaScript', 'C++', 'C#', 'Ruby']
filtered_items = [item for item in all_items if text.lower() in item.lower()]
self.model.setStringList(filtered_items)
위의 코드는 사용자가 입력한 텍스트가 포함된 항목들만 리스트에 추가하는 역할을 합니다. 리스트에는 ‘Python’, ‘PyQt’, ‘Java’, ‘JavaScript’, ‘C++’, ‘C#’, 그리고 ‘Ruby’와 같은 프로그래밍 언어들이 포함되어 있습니다.
전체 코드
이제까지 구현한 코드를 한 곳에 모아보겠습니다:
import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLineEdit, QListView, QVBoxLayout, QWidget, QStringListModel
class SpotlightSearch(QMainWindow):
def __init__(self):
super(SpotlightSearch, self).__init__()
self.setWindowTitle('Spotlight Search')
self.setGeometry(300, 300, 600, 400)
self.central_widget = QWidget()
self.setCentralWidget(self.central_widget)
self.layout = QVBoxLayout()
self.central_widget.setLayout(self.layout)
self.search_box = QLineEdit(self)
self.search_box.setPlaceholderText('검색할 내용을 입력하세요...')
self.layout.addWidget(self.search_box)
self.result_list = QListView(self)
self.layout.addWidget(self.result_list)
self.model = QStringListModel()
self.result_list.setModel(self.model)
self.search_box.textChanged.connect(self.update_results)
def update_results(self, text):
all_items = ['Python', 'PyQt', 'Java', 'JavaScript', 'C++', 'C#', 'Ruby']
filtered_items = [item for item in all_items if text.lower() in item.lower()]
self.model.setStringList(filtered_items)
if __name__ == '__main__':
app = QApplication(sys.argv)
window = SpotlightSearch()
window.show()
sys.exit(app.exec_())
결과 실행
코드를 실행해 보시면, 검색 창에 텍스트를 입력할 때마다 필터링된 결과가 리스트 뷰에 표시되는 것을 확인할 수 있습니다. 이는 MacOS의 Spotlight 검색 기능과 유사한 동작입니다. 사용자가 입력하는 단어에 따라 실시간으로 검색 결과가 업데이트되며, 결과가 리스트에 동적으로 반영됩니다.
개선할 점
이번 강좌에서 구현한 기본적인 검색 기능은 간단하고 유용하지만, 몇 가지 개선 사항을 고려해볼 수 있습니다:
- 데이터베이스 연결: 현재는 하드코딩된 데이터를 사용하고 있지만, 실제 애플리케이션에서는 데이터베이스와 연결하여 검색할 수 있도록 하는 것이 좋습니다.
- 비동기 검색: 검색 기능이 무거워질 경우, 사용자가 입력하는 동안 애플리케이션이 멈추지 않도록 비동기적으로 검색을 처리할 수 있는 방법을 고민해볼 필요가 있습니다.
- 스타일 개선: PyQt의 다양한 스타일을 활용하여 UI를 더욱 세련되게 만들 수 있습니다. QSS 파일을 통해 CSS처럼 스타일을 적용할 수 있습니다.
마무리
이번 포스팅에서는 PyQt를 활용하여 MacOS의 Spotlight와 유사한 검색 기능을 구현해보았습니다. PyQt의 다양한 기능과 강력함을 활용하여 좀 더 복잡한 애플리케이션으로 발전시킬 수 있습니다. 앞으로도 PyQt를 활용한 더 많은 프로젝트를 구현해보시길 바랍니다. 감사합니다!