웹 스크래핑을 배우는 게 좋은 생각일까요? 수백 시간의 작업을 절약하고 싶다면 그래야 합니다. 또한 프로그래머로서 멋진 기술이기도 합니다.
웹 스크래핑은 웹사이트에서 데이터를 추출하는 프로세스이며, 데이터는 어디에서나 얻을 수 있으므로 기본 및 고급 기술을 익히면 데이터를 얻고 효과적으로 처리할 수 있습니다.
우리는 웹사이트 구조 이해, 기본 기술부터 고급 웹 스크래핑 개념까지, 필수 내용을 모두 포함한 초보자 가이드를 준비했으므로, 전문가가 될 수 있습니다.
웹사이트 구조 이해
스크래핑을 시작하기 전에 웹사이트의 구조를 이해해야 합니다.
첫째, 웹사이트는 코드를 사용하여 구축됩니다. 가장 흔한 것은 HTML(Hypertext Markup Language), CSS(Cascading Style Sheet) 및 JavaScript입니다.
HTML은 사용하기 쉽기 때문에 가장 인기가 많습니다. HTML은 태그로 표현되는 요소를 사용하여 웹 페이지의 구조와 내용을 정의합니다.
예를 들어,
- <h1> 제목의 경우,
- <p> 문단의 경우,
몇 가지 예를 들자면(정말 많습니다).
HTML 코드가 어떤 모습인지 보여주는 예는 다음과 같습니다.
<html>
<head>
<title>Example Website</title>
</head>
<body>
<h1>Welcome to my website!</h1>
<p>This is a paragraph of text.</p>
<ul>
<li>Item 1</li>
<li>Item 2</li>
<li>Item 3</li>
</ul>
</body>
</html>
</body>
</html>마지막으로, CSS는 HTML 요소의 스타일을 정의하는 반면, JavaScript는 웹사이트의 동적 동작을 담당합니다.
우리가 사용할 스크래핑 도구는 구조를 사용하여 페이지를 탐색하고 추출할 콘텐츠를 식별합니다. 더 체계적이고 설명적인 구조를 가진 사이트는 스크래핑하기가 더 쉬운 경향이 있습니다. 그리고 초보자로서, 당신은 분명히 그것을 감사하게 생각할 것입니다, 맞죠?
개발 환경 설정
이제 웹사이트 구조에 대한 아이디어를 얻었으니, 개발 환경을 설정할 수 있습니다.
첫째, 모든 프로그래밍 언어가 이 작업에 적합한 것은 아니므로 프로그래밍 언어를 선택해야 합니다. Python은 스크래핑에 가장 인기 있는 선택으로, 고급이고 사용하기 쉬우며 훌륭한 라이브러리, 프레임워크 및 내장 도구가 있습니다.
이를 통해 다음과 같이 스크래핑과 관련된 특정 작업을 해결할 수 있습니다.
- Requests: 대상 웹사이트에 대한 HTTP 요청을 보다 쉽게 생성할 수 있습니다.
- BeautifulSoup: 이 라이브러리는 HTML과 XML 문서를 파싱하는 데 사용됩니다. 하지만 잠깐만요, 파싱이란 무엇일까요? 구조화된 데이터를 분석하고 해석하는 과정입니다.
- Selenium: 웹 브라우저를 자동화하여 인간 상호작용을 시뮬레이션하는 작업을 수행합니다.
- Scrapy: 이 포괄적인 프레임워크는 웹 크롤링(URL을 검색하여 데이터 추출), 데이터 마이닝, 자동화 테스트 등 다양한 작업에 사용할 수 있습니다.
어떻게 시작하나요?
- 환경 설정: 최신 버전의 Python을 다운로드하고 설치하세요. 정말 간단합니다.
- 가상 환경 설정: 프로젝트의 종속성을 격리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 터미널을 열고 다음 명령을 실행합니다.
python -m venv myenv
source myenv/bin/activate # For Unix/Linux
myenv\Scripts\activate.bat # For Windows3. 라이브러리와 도구 설치: 시작하려면 Requests, Selenium, BeautifulSoup, Scrapy를 설치하는 것이 좋습니다. "pip install” 명령을 사용하려면 터미널을 열고 다음을 실행하세요.
pip install requests beautifulsoup4 scrapy selenium웹 스크래핑 101: 윤리와 모범 사례
잠깐만요. 기술적 측면으로 들어가기 전에 웹 스크래핑의 윤리적 의미와 모범 사례를 살펴보겠습니다.
모든 스크래퍼는 이 사실을 어느 정도 알고 있지만, 초보자는 다음 지침을 이해하여 제한 내에 머물러야 합니다.
- Robots.txt를 존중하세요: 스크래핑의 첫 번째 규칙은 Robots.txt를 존중해야 한다는 것입니다. 모든 사이트에 있는 텍스트 파일로, 기본적으로 무엇을 스크래핑할 수 있고 무엇을 스크래핑할 수 없는지 모든 사람에게 알려줍니다.
- 사이트의 서비스 약관을 준수하세요. 웹 스크래핑이 허용되는지 확인하려면 사이트의 서비스 약관을 확인하세요.
- 스크래핑 빈도와 서버에 미치는 영향을 제한합니다. 짧은 기간에 너무 많은 요청을 하지 않도록 합니다. 또한 요청 사이에 지연을 구현하여 서버에 과부하가 걸리지 않도록 합니다.
- API 사용(사용 가능한 경우): 스크래핑하기 전에 사이트에서 데이터에 액세스하기 위한 API를 제공하는지 확인하세요. 스크래퍼에서 작업하다가 API를 사용할 수 있다는 것을 알게 된 적이 있지만 확인하지 않은 적이 있습니다. API를 사용하는 것이 훨씬 쉽습니다(저를 믿으세요). 구조화된 데이터를 제공하기 때문입니다.
- 법적 고려 사항: 지적 재산권을 침해하거나 규칙을 위반하지 않는지 확인하기 위해 법률을 확인하세요. 확신할 수 없다면 먼저 변호사와 상의하는 것이 좋습니다.
웹 스크래핑 시작하기: 기본 기술
좋아요, 이론과 개념은 끝났으니, 작업을 시작해 봅시다. 가장 먼저 배울 것은 HTTP 요청을 보내는 방법입니다.
Python의 Requests 라이브러리를 사용하여 HTTP 요청(GET, POST) 보내기
여기서는 Python의 Requests 라이브러리를 사용할 것입니다. 예를 들어 보겠습니다.
import requests
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
html_content = response.text여기서 스크래핑하려는 페이지의 URL을 지정합니다. requests.get () GET 요청을 보내고 해당 페이지의 HTML 콘텐츠는 html_content 변수에 저장됩니다.
BeautifulSoup로 HTML 파싱하기
HTML 콘텐츠가 있으면 BeautifulSoup 라이브러리를 사용하여 구문 분석하여 특정 데이터를 추출할 수 있습니다. 다음은 예입니다.
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
title = soup.find('h1').text
paragraphs = soup.find_all('p')이 코드에서는 HTML 콘텐츠를 전달하고 파서를 지정하여(이 경우 ') BeautifulSoup 객체를 생성합니다.html.parser'). 그런 다음 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다. find() 그리고 find_all() 태그나 속성을 기준으로 특정 요소를 찾습니다.
CSS 선택기 및 find() 및 find_all()과 같은 메서드를 사용하여 데이터 추출
CSS 선택자는 웹 페이지에서 요소를 찾는 강력한 방법을 제공합니다. BeautifulSoup를 사용하면 CSS 선택자를 사용하여 데이터를 추출할 수 있습니다.
다음은 그 예입니다.
links = soup.select('a.external-link')
for link in links:
href = link['href']
text = link.text
print(f"Link: {href}, Text: {text}")이 코드에서는 다음을 사용합니다. select() "클래스"를 갖는 모든 태그를 찾는 방법external-link". 그런 다음 선택한 요소를 반복하고 원하는 속성이나 텍스트를 추출할 수 있습니다.
스크래핑된 데이터를 파일에 저장
원하는 데이터를 추출한 후 추가 분석이나 처리를 위해 파일에 저장할 수 있습니다. CSV 파일에 데이터를 저장하는 예는 다음과 같습니다.
import csv
data = [
['Name', 'Age', 'City'],
['John', '25', 'New York'],
['Alice', '30', 'London'],
]
with open('output.csv', 'w', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerows(data)이 코드에서 우리는 데이터 행의 목록을 정의하고 "라는 이름의 파일을 엽니다.output.csv쓰기 모드에서 CSV 작성기 객체를 생성하고 데이터 행을 파일에 씁니다.
이것들은 당신이 연습해야 할 기본 기술입니다. 계속 진행하면서 동적 웹사이트나 페이징과 같이 스크래핑이 어려워지는 경우가 있다는 것을 알게 될 것입니다.
걱정하지 마세요. 올바른 기술과 적절한 도구가 있다면 (거의) 모든 사이트를 스크래핑할 수 있습니다.
페이지 번호 매기기 및 여러 페이지 처리
용어 "쪽수 매기기"는 콘텐츠를 여러 페이지에 걸쳐 나누는 사이트를 말합니다. 모든 페이지에서 데이터를 스크래핑하려면 페이지 매김 패턴을 식별해야 합니다. 이렇게 하면 스크래핑 루프를 수정하고 결과를 얻을 수 있습니다.
다음 기술을 확인해 보세요.
- URL에서 페이지 번호 패턴 식별: 페이지 번호를 나타내는 URL 구조의 패턴을 찾습니다. 예를 들어, 다음과 같은 URL https://example.com/page/1, https://example.com/page/2등은 명확한 페이지 번호 패턴을 따릅니다.
- 스크래핑 루프 수정: 스크래핑 루프를 조정하여 페이지 번호 범위를 반복합니다. 예를 들어:
for page in range(1, 11):
url = f"https://example.com/page/{page}"
# Scrape data from each page이 코드에서는 1부터 10까지 페이지 번호를 반복하면서 각 페이지의 URL을 동적으로 구성합니다.
3. “의 존재를 감지합니다.Next” 버튼: 일부 웹사이트는 “Next" 버튼을 명시적인 페이지 번호 대신 사용할 수 있습니다. 그런 경우 "Next” 버튼을 클릭하고 사라질 때까지 계속 스크래핑합니다.
동적 웹사이트 및 JavaScript 렌더링 처리
스크래퍼로서, 당신은 사용자 경험을 향상시키기 위한 목적으로 고도로 상호 작용적이고 복잡한 웹사이트를 틀림없이 접하게 될 것입니다. 이러한 유형의 사이트는 JavaScript에 크게 의존하며 일반적으로 동적 콘텐츠가 있는 웹사이트라고 합니다.
하지만, 그게 무슨 소란인가? 문제는 이런 사이트에서 소스 코드에 원하는 데이터가 들어 있지 않을 수 있고, 스크래핑하기 어렵다는 것이다.
이럴 때 Selenium과 같은 도구를 사용해야 합니다.
Selenium은 웹 브라우저를 자동화하는 강력한 도구입니다. 웹 페이지와 상호 작용하고, 양식을 작성하고, 버튼을 클릭하고, 동적으로 렌더링된 콘텐츠에서 데이터를 추출할 수 있습니다.
셀레늄 설정하기
이미 Selenium을 설치했다면 다음으로 해야 할 일은 선호하는 브라우저에 대한 웹 드라이버를 설치하는 것입니다. 예를 들어, Google Chrome용 ChromeDriver입니다.
이를 사용하는 방법의 예는 다음과 같습니다.
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome() # Assumes ChromeDriver is installed and in PATH
driver.get('https://example.com')
# Perform actions and extract data
title = driver.find_element_by_tag_name('h1').text
driver.quit()이 코드에서는 Chrome 웹 드라이버의 인스턴스를 생성하고 다음을 사용하여 특정 URL로 이동합니다. driver.get()그런 다음 Selenium의 메서드와 같은 방법을 사용하여 작업을 수행하고 데이터를 추출합니다. find_element_by_tag_name().
요소가 로드될 때까지 기다리기
동적 사이트에서는 종종 콘텐츠가 동시에 로드되지 않습니다. 따라서 일부 요소는 페이지가 로드될 때 즉시 사용할 수 없을 수 있습니다. Selenium의 명시적 및 암시적 대기를 사용하여 이를 처리할 수 있습니다.
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
wait = WebDriverWait(driver, 10)<br>element = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'my-element-id')))이 코드에서 우리는 10초의 타임아웃을 가진 WebDriverWait 객체를 생성합니다. 그런 다음 until() 메서드를 사용하여 특정 ID를 가진 요소의 존재를 기다립니다.
셀레늄의 대안
많은 사용자는 Selenium이 동적 사이트에 가장 적합하다고 생각하지만, 자신에게 가장 적합한 대안을 알아보려면 다른 대안을 살펴봐야 합니다.
Scrapy-Splash가 옵션이 될 수 있습니다. Scrapy 프레임워크와 헤드리스 브라우저를 통합한 것입니다. Scrapy의 비차단 네트워크 인프라와 동적 웹 페이지를 빠르게 렌더링하는 Splash의 고급 기능으로 인해 데이터를 보다 효율적으로 추출할 수 있습니다.
Requests-html은 JavaScript 렌더링과 웹 페이지와의 상호작용에 대한 지원을 추가하여 requests 라이브러리의 기능을 확장하므로, 또 다른 대안입니다.
고급 웹 스크래핑 기술
진행을 시작하면 일부 스크래핑 시나리오를 처리하게 되지만, 보다 고급 기술이 필요한 복잡한 시나리오에도 직면하게 됩니다.
인증 및 쿠키 처리
일부 웹사이트는 사용자 세션을 관리하기 위해 인증이 필요하거나 쿠키를 사용합니다. 요청과 함께 로그인 자격 증명을 보내 인증을 처리하고 다음과 같은 라이브러리를 사용하여 쿠키를 관리할 수 있습니다. requests 또는 http.쿠키자르.
탐지 및 금지 방지
웹사이트는 웹 스크래핑 활동을 감지하고 차단하기 위한 조치를 취할 수 있습니다. 감지를 피하기 위해 사용자 에이전트를 회전하고, 프록시를 사용하고, 요청 사이에 무작위 지연을 도입하는 것과 같은 기술을 사용할 수 있습니다.
데이터베이스에 데이터 저장
스크래핑된 데이터를 파일에 저장하는 대신, 더 효율적인 저장 및 검색을 위해 데이터베이스에 저장할 수 있습니다. 인기 있는 선택 사항으로는 MySQL 및 PostgreSQL과 같은 SQL 데이터베이스와 MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스가 있습니다.
API 스크래핑 및 JSON 데이터 처리
안녕하세요! API를 찾았어요. 하지만 JSON 형식이에요. 무엇을 할 수 있나요? 다음과 같은 라이브러리를 사용할 수 있습니다. requests Python의 json 모듈을 사용하여 API 요청을 하고 JSON 응답을 구문 분석합니다.
병렬 및 비동기 스크래핑
스크래핑 프로세스를 가속화하려면 병렬 처리 및 비동기 프로그래밍 기술을 활용할 수 있습니다. Python의 multiprocessing, threading, asyncio와 같은 라이브러리가 이를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
모두 합치기: 실제 웹 스크래핑 프로젝트
초보자로서 스크래핑 훈련을 시작했을 때, 해야 할 일을 완전히 알고 있다고 느꼈지만, 실제로 해야 할 때까지는요. 그저 읽는 것만으로는 의미가 없습니다. 연습을 통해 자신의 기술을 시험해야 합니다.
그러면 실제 프로젝트를 진행하는 것보다 더 나은 방법이 있을까요?
단계별 프로세스에 따른 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.
예제 1: 뉴스 기사 스크래핑 및 감정 분석
- 스크래핑 프로세스 계획:
- 스크래핑할 뉴스 웹사이트 식별
- 기사의 구조(제목, 내용, 날짜 등)를 결정합니다.
- 데이터 저장 형식(예: CSV, 데이터베이스)을 계획합니다.
- 스크래퍼 구현:
- 요청을 사용하여 뉴스 웹사이트의 HTML 콘텐츠를 가져옵니다.
- BeautifulSoup를 사용하여 HTML을 구문 분석하여 기사 정보를 추출합니다.
- 페이지 매김을 처리하고 여러 페이지를 탐색합니다.
- 선택한 형식으로 스크래핑된 데이터를 저장합니다.
- 스크래핑된 데이터 분석 및 시각화:
- NLTK 또는 TextBlob과 같은 라이브러리를 사용하여 기사 콘텐츠에 대한 감정 분석을 수행합니다.
- Matplotlib 또는 Plotly와 같은 라이브러리를 사용하여 감정 점수를 시각화합니다.
- 시간 경과에 따른 뉴스 감정의 추세와 패턴을 파악합니다.
예제 2: 가격 모니터링 도구 구축
- 전자상거래 웹사이트에서 제품 정보 스크래핑:
- 스크래핑할 전자상거래 웹사이트 식별
- 제품 정보의 구조(이름, 가격, 재고 등)를 결정합니다.
- 웹 스크래핑 기술을 사용하여 여러 웹사이트에서 제품 데이터를 추출합니다.
- 알림 및 알림 설정:
- 각 제품에 대한 가격 임계값 또는 가용성 기준을 정의합니다.
- 스크래핑된 가격을 정의된 임계값과 비교하는 메커니즘을 구현합니다.
- 가격이 하락하거나 제품이 출시되면 사용자에게 알리기 위해 이메일이나 SMS 알림을 설정합니다.
- 스크래퍼를 클라우드에 배포:
- 클라우드 플랫폼 선택(예: AWS, Google Cloud, Heroku)
- 필요한 환경 및 종속성 구성
- 스크래퍼가 정기적으로 실행되도록 예약합니다.
- 스크래핑된 데이터를 클라우드 기반 데이터베이스에 저장하여 쉽게 액세스하고 모니터링할 수 있습니다.
웹 스크래핑 프레임워크 및 도구
"프레임워크"와 "라이브러리"라는 용어가 서로 바꿔 쓰인다는 걸 알고 있지만, 그 의미는 다르고, 다른 목적으로 쓰입니다.
Request나 BeautifulSoup와 같은 라이브러리를 사용하면 처음부터 웹 스크래퍼를 빌드할 수 있습니다. 그러나 프레임워크를 사용하면 도구와 라이브러리의 모음이므로 프로세스를 단순화할 수 있습니다.
이렇게 생각해 봅시다. 라이브러리는 수동 주행 자동차와 같아서 완전한 제어권을 주지만 탐색하는 데 더 많은 노력과 기술이 필요합니다. 반면 프레임워크는 자동 주행 자동차와 같아서 스크래핑의 지루한 측면을 많이 단순화하여 더 부드럽고 효율적인 경험을 제공합니다.
가장 인기 있는 옵션은 다음과 같습니다.
Scrapy
Scrapy는 확장 가능하고 효율적인 웹 스크래퍼를 구축하기 위한 완벽한 생태계를 갖춘 Python 프레임워크입니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 빠른 속도로 설계되었습니다.
- CSV, JSON 및 기타 파일을 생성하는 데 코드를 추가할 필요가 없습니다.
- XPath와 CSS 선택기 지원.
- 미들웨어 지원과 같은 뛰어난 확장 생태계.
- 데이터 처리 및 저장을 위한 항목 파이프라인과의 통합
PySpider
PySpider도 Python 프레임워크이지만 Scrapy와 달리 JavaScript와 호환되며, 이는 더 강력한 기능입니다. 초보자에게도 좋습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.
- PhantomJS 또는 Puppeteer를 사용한 JavaScript 렌더링 지원
- 내장된 작업 대기열 및 스케줄러
- 데이터베이스 및 메시지 큐와의 통합
- 동시성을 지원합니다
웹 스크래핑 도구 및 서비스
프레임워크 외에도 스크래핑을 더 쉽게 만드는 데 도움이 되는 몇 가지 도구와 서비스가 있습니다. 가장 좋은 점은 최소한의 코딩이 필요하다는 것입니다. 몇 가지 옵션은 다음과 같습니다.
- Octoparse: 웹사이트에서 데이터를 추출하기 위한 포인트 앤 클릭 인터페이스를 갖춘 클라우드 기반 웹 스크래핑 도구입니다.
- ParseHub: 웹 페이지의 요소를 시각적으로 선택하여 웹 스크래퍼를 만들 수 있는 데스크톱 애플리케이션입니다.
- Import.io: 웹사이트와 API에서 데이터를 추출하기 위한 도구를 제공하는 웹 기반 플랫폼입니다.
웹 스크래핑 기본 사항 요약
이 가이드에서는 웹사이트 구조 이해, 윤리적 고려 사항, 기본 및 고급 기술, 추가 도구 및 프레임워크 등 웹 스크래핑의 기본 사항을 광범위하게 다루었습니다.
이제 시작할 준비가 되었지만, 라이브러리와 프레임워크의 공식 문서, 웹 스크래핑 튜토리얼 등 추가 리소스를 읽어 지식을 넓혀보는 것도 좋습니다.
또한, 스크래핑 커뮤니티와 포럼에서 경험이 풍부한 스크래퍼에게 지침을 구하십시오. 우리는 서로가 필요하므로 고립시키지 마십시오.
우리 모두는 한때 초보자였으므로 자신에게 관대하고 작게 시작해서 정기적으로 연습하세요. 충분한 연습과 헌신으로 진행하면서 더 복잡한 프로젝트를 어떻게 다룰 수 있는지 알게 될 것입니다.
