yt-dlp Python API를 활용한 YouTube 영상 자동 미러링 스크립트 개발

핵심 기술

이 콘텐츠는 YouTube 영상 다운로드 및 관리를 자동화하기 위해 yt-dlp 라이브러리의 Python API를 활용하는 방법을 상세히 설명합니다. 기존의 shell script 명령어를 Python 코드로 변환하여 API의 유연성과 확장성을 활용하는 방법을 다룹니다.

기술적 세부사항

• Shell Script to Python API 변환: yt-dlp의 CLI 명령어를 Python 딕셔너리 형태의 API 옵션으로 변환하는 과정을 보여줍니다.
• yt-dlp Python API 사용법: YoutubeDL 클래스를 인스턴스화하고 .download() 메소드를 호출하여 영상을 다운로드하는 기본적인 방법을 안내합니다.
• postprocessors 활용: 영상 다운로드 후 메타데이터(제목, 설명)를 파일로 저장하기 위해 postprocessors와 exec_cmd 옵션을 사용하는 방법을 제시합니다.
• 경로 관리: pathlib 모듈을 사용하여 파일 경로를 효율적으로 관리하는 방법을 보여줍니다.
• 진행 상황 후킹 (Progress Hook): GPT의 예시를 통해 progress_hooks를 사용하여 다운로드 완료 시점을 감지하고 추가적인 작업을 수행하는 방법을 소개하지만, 최종적으로는 exec_cmd를 직접 사용하는 방식을 채택합니다.
• 옵션 검증 및 수정: cli_to_api.py 스크립트를 통해 shell 옵션이 Python API에서 어떻게 매핑되는지 확인하고, 잘못된 옵션 이름을 수정하는 과정을 보여줍니다. (예: recode_video, embed_subtitles, convert_thumbnails)
• 실행 예시: python -m mirror_yt "video or channel URL" 형태의 스크립트 실행 방법을 안내합니다.

개발 임팩트

• YouTube 영상 콘텐츠를 대량으로 효율적으로 다운로드하고 로컬에 보관하는 자동화 스크립트를 구축할 수 있습니다.
• yt-dlp Python API 활용법을 익혀 CLI 환경을 넘어선 유연한 제어가 가능해집니다.
• 개발 프로세스 자동화 및 워크플로우 개선에 기여합니다.

커뮤니티 반응

GPT와 같은 AI 도구를 활용하여 개발 코드를 생성하는 과정에서 발생하는 잠재적인 문제점(잘못된 옵션 등)을 지적하고, 이를 해결하기 위해 yt-dlp 저장소 내의 유틸리티 스크립트 (cli_to_api.py)를 활용하는 실용적인 접근 방식을 제시하여 개발 커뮤니티의 공감을 얻을 수 있습니다. 또한, "vibe coding"이 항상 완벽하지 않다는 점을 언급하며 개발자의 주의를 환기시킵니다.