웹 스크래핑 배우기: 초보자 가이드

웹 스크래핑을 배우는 것이 좋은 생각일까요? 수백 시간의 작업을 줄이고 싶다면 배워야 합니다. 프로그래머라면 갖고 있을 만한 멋진 기술이기도 하죠.

웹 스크래핑은 웹사이트에서 데이터를 추출하는 과정입니다. 데이터는 어디에나 있으므로, 기본 및 고급 기법을 익히면 데이터를 가져와 효율적으로 처리할 수 있습니다.

웹사이트 구조를 이해하는 것부터 기본 기법을 살펴보고 고급 웹 스크래핑 개념까지 다루는 초보자 가이드를 준비했습니다. 이 가이드를 통해 전문가가 될 수 있습니다.

웹사이트 구조 이해하기

스크래핑에 뛰어들기 전에 웹사이트가 어떻게 구성되어 있는지 이해해야 합니다.

먼저 웹사이트는 코드로 만들어집니다. 가장 일반적인 언어는 HTML(Hypertext Markup Language), CSS(Cascading Style Sheet), JavaScript입니다.

HTML은 사용하기 쉽기 때문에 가장 널리 사용됩니다. 태그로 표현되는 요소를 사용해 웹 페이지의 구조와 콘텐츠를 정의합니다.

예를 들면 다음과 같습니다.

<h1>은 제목에,
<p>는 단락에 사용됩니다.

그 밖에도 정말 많습니다.

HTML 코드가 어떻게 생겼는지 예를 들어 보겠습니다.

<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 정의하고, JavaScript는 웹사이트의 동적 동작을 담당합니다.

우리가 사용할 스크래핑 도구는 웹사이트의 구조를 따라 페이지를 탐색하고 추출할 콘텐츠를 찾아냅니다. 구조가 더 체계적이고 설명이 명확한 사이트일수록 스크래핑하기 쉽습니다. 초보자인 여러분도 이 점이 반갑겠죠?

개발 환경 설정하기

좋습니다. 이제 웹사이트 구조를 대략 이해했으니 개발 환경 설정을 시작해 보겠습니다.

먼저 프로그래밍 언어를 선택해야 합니다. 모든 언어가 이 작업에 적합한 것은 아니기 때문입니다. Python은 고급 언어이고 사용하기 쉬우며 훌륭한 라이브러리와 프레임워크, 내장 도구도 갖추고 있어 스크래핑에 가장 널리 사용됩니다.

이러한 도구를 사용하면 다음과 같이 스크래핑과 관련된 특정 작업을 해결할 수 있습니다.

Requests: 대상 웹사이트에 HTTP 요청을 보내는 작업을 간편하게 해줍니다.
BeautifulSoup: HTML 및 XML 문서를 파싱하는 데 사용되는 라이브러리입니다. 잠깐, 파싱이란 무엇일까요? 구조화된 데이터를 분석하고 해석하는 과정입니다.
Selenium: 사람의 상호작용을 모방하는 작업을 수행하도록 웹 브라우저를 자동화합니다.
Scrapy: 이 종합 프레임워크는 URL을 검색해 데이터를 추출하는 웹 크롤링, 데이터 마이닝, 자동화된 테스트 등 다양한 작업에 사용할 수 있습니다.

시작하는 방법

환경 설정: 최신 버전의 Python을 다운로드하여 설치합니다. 정말 간단하죠.
가상 환경 설정: 프로젝트의 종속성을 분리해 관리할 수 있도록 가상 환경을 만듭니다. 터미널을 열고 다음 명령어를 실행하세요.

python -m venv myenv source myenv/bin/activate # For Unix/Linux myenv\Scripts\activate.bat # For Windows

3. 라이브러리와 도구 설치: 우선 Requests, Selenium, BeautifulSoup, Scrapy를 설치하는 것을 추천합니다. 터미널을 열고 “pip install” 명령어를 사용해 다음을 실행하면 설치할 수 있습니다.

pip install requests beautifulsoup4 scrapy selenium

웹 스크래핑 입문: 윤리와 모범 사례

잠깐만요. 기술적인 내용으로 넘어가기 전에 웹 스크래핑의 윤리적 의미와 모범 사례를 살펴보겠습니다.

스크래퍼라면 대부분 알고 있겠지만, 초보자는 허용된 범위 안에서 작업하기 위해 다음 지침을 이해해야 합니다.

Robots.txt 준수: 스크래핑의 첫 번째 원칙은 Robots.txt를 준수하는 것입니다. 모든 사이트에 있는 텍스트 파일로, 기본적으로 무엇을 스크래핑할 수 있고 무엇을 할 수 없는지 알려줍니다.
사이트 이용 약관 준수: 웹 스크래핑이 허용되는지 확인하려면 사이트의 이용 약관을 확인하세요.
스크래핑 빈도와 서버에 미치는 영향 제한: 짧은 시간에 너무 많은 요청을 보내지 마세요. 요청 사이에 지연 시간을 두어 서버에 과부하가 걸리지 않도록 하세요.
API 사용(제공되는 경우): 스크래핑하기 전에 사이트에서 데이터 액세스를 위한 API를 제공하는지 확인하세요. API가 있는 줄도 모르고 확인하지 않은 채 스크래퍼 작업을 했다가 뒤늦게 알게 된 적이 몇 번인지 모릅니다. API는 구조화된 데이터를 제공하므로 사용하기가 훨씬 쉽습니다(정말이에요).
법적 고려 사항: 지식 재산권을 침해하거나 규정을 위반하지 않도록 관련 법률을 확인하세요. 확신이 서지 않는다면 먼저 변호사와 상담하는 편이 좋습니다.

웹 스크래핑 시작하기: 기본 기법

좋습니다. 이론과 개념은 충분히 살펴봤으니 이제 시작해 보겠습니다. 먼저 HTTP 요청을 보내는 방법을 배워보겠습니다.

Python의 Requests 라이브러리로 HTTP 요청(GET, POST) 보내기

여기서는 Python의 Requests 라이브러리를 사용하겠습니다. 예를 살펴보겠습니다.

import requests url = 'https://example.com' response = requests.get(url) html_content = response.text

여기서 스크래핑하려는 페이지의 URL을 지정합니다. requests.get ()을 사용해 GET 요청을 보내고, 페이지의 HTML 콘텐츠는 html_content 변수에 저장됩니다.

BeautifulSoup으로 HTML 파싱하기

HTML 콘텐츠를 확보한 후에는 BeautifulSoup 라이브러리를 사용해 파싱하여 특정 데이터를 추출할 수 있습니다. 예시는 다음과 같습니다.

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 파서(이 경우 ‘html.parser‘)를 지정하여 BeautifulSoup 객체를 만듭니다. 그런 다음 find() 및 find_all()과 같은 메서드를 사용해 태그나 속성을 기준으로 특정 요소를 찾을 수 있습니다.

CSS 선택자와 find(), find_all() 같은 메서드로 데이터 추출하기

CSS 선택자는 웹 페이지에서 요소를 찾는 강력한 방법입니다. BeautifulSoup을 사용하면 CSS 선택자로 데이터를 추출할 수 있습니다.

예시는 다음과 같습니다.

links = soup.select('a.external-link') for link in links: href = link['href'] text = link.text print(f"Link: {href}, Text: {text}")

이 코드에서는 select() 메서드를 사용해 “external-link“ 클래스를 가진 모든 태그를 찾습니다. 그런 다음 선택한 요소를 반복하며 원하는 속성이나 텍스트를 추출할 수 있습니다.

스크래핑한 데이터를 파일로 저장하기

원하는 데이터를 추출한 후에는 추가 분석이나 처리를 위해 파일에 저장할 수 있습니다. 데이터를 CSV 파일에 저장하는 예시는 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 코드에서는 데이터 행의 목록을 정의하고, “output.csv”라는 파일을 쓰기 모드로 연 다음, CSV 작성기 객체를 만들고 데이터 행을 파일에 기록합니다.

여기까지는 익혀 두어야 할 기본적인 기법입니다. 계속 진행하다 보면 동적 웹사이트나 페이지네이션처럼 스크래핑이 어려워지는 경우도 있습니다.

걱정하지 마세요. 올바른 기법을 알고 적절한 도구를 갖추고 있다면 (거의) 모든 사이트를 스크래핑할 수 있습니다.

페이지네이션과 여러 페이지 처리하기

“페이지네이션”은 콘텐츠가 여러 페이지에 나뉘어 있는 사이트를 의미합니다. 모든 페이지의 데이터를 스크래핑하려면 페이지네이션 패턴을 파악해야 합니다. 이렇게 하면 스크래핑 반복문을 수정해 결과를 얻을 수 있습니다.

다음 기법을 확인해 보세요.

URL에서 페이지네이션 패턴 식별하기: 페이지 번호를 나타내는 URL 구조의 패턴을 찾습니다. 예를 들어 https://example.com/page/1, https://example.com/page/2 등과 같은 URL은 명확한 페이지네이션 패턴을 따릅니다.
스크래핑 반복문 수정하기: 페이지 번호 범위를 반복하도록 스크래핑 반복문을 조정합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

for page in range(1, 11): url = f"https://example.com/page/{page}" # Scrape data from each page

이 코드에서는 1부터 10까지의 페이지 번호를 반복하며 각 페이지의 URL을 동적으로 구성합니다.

3. “다음” 버튼이 있는지 확인하기: 일부 웹사이트는 명시적인 페이지 번호 대신 “다음” 버튼을 사용합니다. 이런 경우 “다음” 버튼이 있는지 확인하고 버튼이 사라질 때까지 스크래핑을 계속할 수 있습니다.

동적 웹사이트 및 JavaScript 렌더링 다루기

스크레이퍼라면 사용자 경험을 향상하기 위해 상호작용이 많고 복잡한 웹사이트를 분명 접하게 됩니다. 이러한 유형의 사이트는 JavaScript에 크게 의존하며 일반적으로 동적 콘텐츠가 있는 웹사이트라고 합니다.

그런데 왜 이게 문제가 될까요? 이러한 사이트에서는 소스 코드에 원하는 데이터가 포함되어 있지 않을 수 있으며, 스크래핑하기가 까다롭습니다.

이럴 때 Selenium 같은 도구를 사용해야 합니다.

Selenium은 웹 브라우저를 자동화하는 강력한 도구입니다. 웹 페이지와 상호작용하고, 양식을 작성하고, 버튼을 클릭하며, 동적으로 렌더링된 콘텐츠에서 데이터를 추출할 수 있습니다.

Selenium 설정하기

Selenium을 이미 설치했다면, 다음으로 선호하는 브라우저용 웹 드라이버를 설치해야 합니다. 예를 들어 Google Chrome용 ChromeDriver가 있습니다.

사용 방법은 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 드라이버 인스턴스를 만들고, driver.get()을 사용해 특정 URL로 이동한 다음, find_element_by_tag_name() 같은 Selenium 메서드를 사용해 작업을 수행하고 데이터를 추출합니다.

요소가 로드될 때까지 기다리기

동적 사이트에서는 콘텐츠가 동시에 로드되지 않는 경우가 많습니다. 따라서 페이지가 로드될 때 일부 요소를 바로 사용할 수 없을 수 있습니다. Selenium의 명시적 대기 및 암시적 대기를 사용하면 이 문제를 해결할 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 코드에서는 제한 시간이 10초인 WebDriverWait 객체를 만듭니다. 그런 다음 until() 메서드를 사용해 특정 ID를 가진 요소가 나타날 때까지 기다립니다.

Selenium의 대안

많은 사용자가 동적 사이트에 가장 적합한 도구는 Selenium이라고 생각하지만, 무엇이 가장 적합한지 알아보려면 대안도 살펴보는 것이 좋습니다.

Scrapy-Splash를 사용할 수도 있습니다. 헤드리스 브라우저와 Scrapy 프레임워크를 통합한 것입니다. Scrapy의 비차단 네트워크 인프라와 Splash의 동적 웹 페이지 고속 렌더링 기능 덕분에 데이터를 더욱 효율적으로 추출할 수 있습니다.

Requests-html도 또 다른 대안입니다. requests 라이브러리의 기능을 확장해 JavaScript 렌더링 및 웹 페이지 상호작용을 지원합니다.

고급 웹 스크래핑 기법

진행을 시작하면 일부 스크래핑 시나리오는 처리할 수 있지만, 더욱 고급 기법이 필요한 복잡한 상황에도 직면하게 됩니다.

인증 및 쿠키 처리하기

일부 웹사이트는 인증을 요구하거나 쿠키를 사용해 사용자 세션을 관리합니다. 요청에 로그인 자격 증명을 보내 인증을 처리하고, requests 또는 http.cookiejar 같은 라이브러리로 쿠키를 관리할 수 있습니다.

탐지 및 차단 피하기

웹사이트는 웹 스크래핑 활동을 탐지하고 차단하기 위한 조치를 취할 수 있습니다. 탐지를 피하려면 사용자 에이전트 순환, 프록시 사용, 요청 사이에 무작위 지연 시간 추가 등의 기법을 사용할 수 있습니다.

데이터베이스에 데이터 저장하기

스크래핑한 데이터를 파일에 저장하는 대신 데이터베이스에 저장하면 더욱 효율적으로 보관하고 검색할 수 있습니다. 널리 사용되는 데이터베이스에는 MySQL 및 PostgreSQL 같은 SQL 데이터베이스와 MongoDB 같은 NoSQL 데이터베이스가 있습니다.

API 스크래핑 및 JSON 데이터 처리하기

아, API를 찾으셨군요. 그런데 JSON 형식입니다. 어떻게 하면 될까요? requests 같은 라이브러리로 API 요청을 보내고 Python의 json 모듈을 사용해 JSON 응답을 파싱할 수 있습니다.

병렬 및 비동기 스크래핑

스크래핑 속도를 높이려면 병렬 처리 및 비동기 프로그래밍 기법을 활용할 수 있습니다. Python의 multiprocessing, threading, asyncio 같은 라이브러리를 사용하면 이를 구현할 수 있습니다.

모든 것을 종합하기: 실제 웹 스크래핑 프로젝트

초보자였던 저는 스크래핑 학습을 시작했을 때 해야 할 일을 완전히 알고 있다고 생각했지만, 막상 직접 해보기 전까지는 아니었습니다. 읽기만 해서는 소용이 없습니다. 연습을 통해 실력을 시험해 봐야 합니다.

실제 프로젝트를 진행하는 것보다 더 좋은 방법이 있을까요?

단계별 절차와 함께 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

예제 1: 뉴스 기사 스크래핑 및 감성 분석

스크래핑 과정 계획하기:
- 스크래핑할 뉴스 웹사이트 식별하기
- 기사의 구조(제목, 내용, 날짜 등) 파악하기
- 데이터 저장 형식 계획하기(예: CSV, 데이터베이스)
스크래퍼 구현하기:
- requests를 사용해 뉴스 웹사이트의 HTML 콘텐츠 가져오기
- BeautifulSoup으로 HTML을 파싱해 기사 정보 추출하기
- 페이지네이션을 처리하고 여러 페이지 탐색하기
- 스크래핑한 데이터를 선택한 형식으로 저장하기
스크래핑한 데이터 분석 및 시각화하기:
- NLTK 또는 TextBlob 같은 라이브러리를 사용해 기사 콘텐츠의 감성 분석 수행하기
- Matplotlib 또는 Plotly 같은 라이브러리를 사용해 감성 점수 시각화하기
- 시간에 따른 뉴스 감성의 추세와 패턴 파악하기

예제 2: 가격 모니터링 도구 만들기

전자상거래 웹사이트에서 제품 정보 스크래핑하기:
- 스크래핑할 전자상거래 웹사이트 식별하기
- 제품 정보의 구조(이름, 가격, 재고 여부 등) 파악하기
- 웹 스크래핑 기법을 사용해 여러 웹사이트에서 제품 데이터 추출하기
알림 설정하기:
- 각 제품의 가격 기준 또는 재고 여부 조건 정의하기
- 스크래핑한 가격과 정의한 기준을 비교하는 메커니즘 구현하기
- 가격이 내려가거나 제품이 입고되면 사용자에게 알리도록 이메일 또는 SMS 알림 설정하기
스크래퍼를 클라우드에 배포하기:
- 클라우드 플랫폼 선택하기(예: AWS, Google Cloud, Heroku)
- 필요한 환경 및 종속성 구성하기
- 정기적으로 실행되도록 스크래퍼 예약하기
- 손쉽게 접근하고 모니터링할 수 있도록 스크래핑한 데이터를 클라우드 기반 데이터베이스에 저장하기

웹 스크래핑 프레임워크 및 도구

“프레임워크”와 “라이브러리”라는 용어는 서로 바꿔 쓰이기도 하지만, 두 용어는 의미가 다르고 용도도 다릅니다.

Request나 BeautifulSoup 같은 라이브러리를 사용하면 웹 스크래퍼를 처음부터 만들 수 있습니다. 반면 프레임워크는 여러 도구와 라이브러리를 모아 놓은 것이므로 작업 과정을 간소화할 수 있습니다.

이렇게 생각해 보세요. 라이브러리는 수동 변속 차량과 같아서 운전자가 모든 것을 제어할 수 있지만, 운전하는 데 더 많은 노력과 기술이 필요합니다. 반면 프레임워크는 자동 변속 차량과 같습니다. 스크래핑의 번거로운 부분을 간소화해 더 매끄럽고 효율적인 경험을 제공합니다.

가장 널리 사용되는 옵션은 다음과 같습니다.

Scrapy

Scrapy는 확장 가능하고 효율적인 웹 스크래퍼를 구축하기 위한 완전한 생태계를 갖춘 Python 프레임워크입니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

설계 단계부터 빠른 속도를 고려했습니다.
CSV, JSON 및 기타 파일을 생성하기 위한 코드를 추가할 필요가 없습니다.
XPath 및 CSS 선택자를 지원합니다.
미들웨어 지원을 포함해 확장 기능 생태계가 뛰어납니다.
데이터 처리 및 저장을 위한 아이템 파이프라인과 통합됩니다.

PySpider

PySpider 역시 Python 프레임워크이지만, Scrapy와 달리 JavaScript와 호환된다는 점이 더 강력한 기능입니다. 초보자에게도 적합합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

PhantomJS 또는 Puppeteer를 사용한 JavaScript 렌더링 지원
작업 대기열 및 스케줄러 내장
데이터베이스 및 메시지 큐와 통합
동시성 지원

웹 스크래핑 도구 및 서비스

프레임워크 외에도 스크래핑을 더 쉽게 해주는 도구와 서비스가 있습니다. 가장 좋은 점은 코딩을 거의 하지 않아도 된다는 것입니다. 몇 가지 옵션은 다음과 같습니다.

Octoparse: 웹사이트에서 데이터를 추출할 수 있는 포인트 앤 클릭 인터페이스를 제공하는 클라우드 기반 웹 스크래핑 도구입니다.
ParseHub: 웹 페이지에서 요소를 시각적으로 선택해 웹 스크래퍼를 만들 수 있는 데스크톱 애플리케이션입니다.
Import.io: 웹사이트와 API에서 데이터를 추출하는 도구를 제공하는 웹 기반 플랫폼입니다.

웹 스크래핑 기본 사항 요약

이 가이드에서는 웹사이트 구조 이해, 윤리적 고려 사항, 기본 및 고급 기법, 추가 도구와 프레임워크 등 웹 스크래핑의 기본 사항을 폭넓게 살펴보았습니다.

이제 시작할 준비가 되었습니다. 하지만 라이브러리와 프레임워크의 공식 문서, 웹 스크래핑 튜토리얼과 같은 추가 자료를 읽으며 지식을 넓혀 보세요.

또한 스크래핑 커뮤니티와 포럼에서 경험 많은 스크래퍼에게 조언을 구해 보세요. 서로에게 필요한 존재인 만큼 혼자 고립되지 마세요.

우리도 모두 한때는 초보자였습니다. 그러니 스스로에게 너그럽게 대하고, 작은 것부터 시작해 꾸준히 연습하세요. 충분히 연습하고 열정을 쏟으면, 실력이 늘수록 더 복잡한 프로젝트도 다룰 수 있게 될 것입니다.