[Python] python fomatter: ruff와 black

🔵 파이썬 포맷팅

예전에 조교를 할때 이 사람이 코드를 좀 하는 사람인지 아닌지 아는 방법은 코드의 포맷을 지키는지 보는 것이었다. 그런데 요즘은 시대가 좋아진 것인지 VScode에는 포매터가 자동으로 포맷팅을 해준다… 그동안 나는 뭘 위해서 포맷팅 공부하면서 일일이 고치고 앉아 있었던 것인가ㅜ

아무튼 VScode 사용자가 파이썬 코드 스타일을 깔끔하게 유지하고 싶다면 코드 포매터(formatter)는 필수 익스텐션이다.

최근엔 ruff가 엄청나게 핫해지면서, 기존의 black과 같이 쓰면 꿀이라는 정보를 얻어서
이번 글에선 VSCode 기준으로 추천하는 포매터 조합과 설정법을 간단히 정리해보았다.

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⚪ 주요 파이썬 포매터 비교

Formatter	주요 특징	장점	단점
black	코드 스타일을 엄격하게 통일해줌	- 설정 거의 없이 깔끔한 스타일 - 일관성 최고	- 너무 고정된 스타일이라 커스터마이징 어려움
ruff	포매팅 + 린팅 + 코드 수정까지 통합 Rust로 구현되어 매우 빠름	- 속도 최강 - flake8, isort, black 등 대체 가능 - 거의 모든 린터 룰 포함	- 아직 포매팅 기능은 black만큼 완성되진 않음 (2025년 기준)
autopep8	PEP8에 맞춰 코드 수정	- 가볍고 간단	- 요즘은 거의 사용 안 함 - 커뮤니티 지원 약함

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⚪ 린터(Linter)란?

린터는 ‘코드용 맞춤법 & 문법 검사기’

• 린터가 “이 문장은 주어와 서술어가 맞지 않고, 저 단어는 오타가 났네요.” 라고 알려주는 깐깐한 교정 전문가라면, 포매터는 “글자 간격, 줄 바꿈, 들여쓰기를 규칙에 맞게 자동으로 맞춰주는 편집 디자이너” 같은 느낌.

import os, sys # 1. 한 줄에 여러 모듈 import
def myFunction(name): # 2. 함수 이름이 snake_case가 아님
    unused_variable = "hello" # 3. 사용되지 않는 변수
    if name == "chris":
      return "Hello Chris" # 4. 들여쓰기가 2칸임 (PEP 8은 4칸 권장)

1): 한 줄에 여러 모듈을 import하는 건 좋지 않음. (E401) 2): 함수 이름은 my_function처럼 snake_case로 써야 함. (N802) 3): unused_variable이 선언됐지만 사용되지 않음. (F841) 4): 들여쓰기가 4칸이 아님. (E111)

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⚪ 추천 세팅: Ruff + Black 조합

Ruff는 빠르고 유연하지만 아직 포매팅 완성도 측면에서는 black이 더 안정적. 그래서 두 개를 함께 쓰는 조합이 가장 널리 쓰이고 있음.

1. VSCode 확장 설치

• ms-python.python
• charliermarsh.ruff (Ruff 확장)

2. VSCode settings.json 설정

{
  "python.formatting.provider": "black",
  "python.linting.enabled": true,
  "python.linting.ruffEnabled": true,
  "python.linting.ruffArgs": ["--fix"],
  "editor.formatOnSave": true,
  "[python]": {
    "editor.defaultFormatter": "ms-python.black-formatter"
  }
}

이 설정은 저장 시 black으로 포매팅되고, ruff는 자동으로 코드 린트 및 수정(–fix)까지 처리해줌.

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⚪ 동작 예시 코드: 포매팅과 린트 에러가 섞인 상태

아래 코드를 그대로 test_formatter.py 같은 파일로 저장하면:

• 들여쓰기 틀림
• import 순서 안 맞음
• 줄 너무 긺
• 괄호 스타일 안 맞음
• 쓰이고 있지 않은 변수 포함

import sys,os
import numpy as np
import pandas as pd

def    long_function_name( a,b ):
  x =    1+2
  unused_var = 42
  return a+b+ x +   np.sum(np.random.rand(100,100)) + pd.DataFrame({"a":[1,2,3]})

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⚪ 저장 후 기대 효과: 포매팅과 린트 에러가 섞인 상태

import os
import sys

import numpy as np
import pandas as pd


def long_function_name(a, b):
    x = 1 + 2
    return (
        a
        + b
        + x
        + np.sum(np.random.rand(100, 100))
        + pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3]})
    )

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🔵 정리

• Black: 안정적이고 일관된 스타일. 보수적인 선택.
• Ruff: 빠르고 강력한 통합 도구. 최근 트렌드. 단독으로 쓰여도 충분히 강력함

python 포매팅을 통해서 이제 스트레스 받지 말고 자동 포맷팅을 하자.