웹 스크래핑의 작동 방식과 사용할 도구에 대해 알아보세요.

혼란스럽고 웹 스크래핑이 무엇이며 어떻게 작동하는지 알고 싶으십니까?

우리가 당신을 위해 모든 것을 내려 놓을 것이기 때문에 당신은 올바른 장소에 왔습니다.

자세히 알아보기 전에 이미 짧은 버전을 말씀드릴 수 있습니다.

웹 스크래핑은 웹사이트에서 공개적으로 사용 가능한 데이터를 추출하는 프로세스입니다.

우리와 함께 구체적인 내용, 작동 방식, 인기 있는 라이브러리에 대해 자세히 알아보세요.

웹 스크래핑이란 무엇입니까?

기본적으로 웹 스크래핑은 웹사이트에서 대량의 데이터를 추출할 수 있는 절차입니다. 이를 위해서는 ParseHub와 같은 "웹 스크레이퍼"를 사용해야 하며, 코딩 방법을 알고 있다면 시중에 나와 있는 많은 오픈 소스 라이브러리 중 하나를 사용하세요.

설정하고 조정하는 데 약간의 시간이 소요된 후(여기에 처음 온 경우 Python 라이브러리 또는 코드 없는 도구를 사용) 새 장난감이 웹 사이트를 탐색하여 원하는 데이터를 찾아 추출하기 시작합니다. 그런 다음 CSV와 같은 특정 형식으로 변환되므로 모든 항목에 액세스하고 검사하고 관리할 수 있습니다.

그리고 웹 스크레이퍼는 제품이나 연락처의 특정 데이터를 어떻게 얻습니까?

이 시점에서 궁금하실 수도 있습니다.

글쎄, 이것은 약간의 html이나 css 지식이 있으면 가능합니다. 스크랩하려는 페이지를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 "요소 검사"를 선택한 다음 사용 중인 ID 또는 클래스를 식별하면 됩니다.

또 다른 방법은 XPath 또는 정규식을 사용하는 것입니다.

코더가 아니신가요? 걱정 마!

많은 웹 스크래핑 도구는 스크래핑하려는 요소를 선택하고 추출하려는 데이터를 지정할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. 그 중 일부에는 모든 것을 식별하는 프로세스를 자동화하는 기능이 내장되어 있습니다.

계속해서 읽어보세요. 다음 섹션에서 이에 대해 더 자세히 설명하겠습니다.

웹 스크래핑은 어떻게 작동하나요?

웹사이트에서 데이터를 수집해야 하는데 이를 하나씩 입력하면 시간이 많이 소모된다고 가정해 보겠습니다. 글쎄, 그것이 웹 스크래핑이 등장하는 곳입니다.

이는 웹사이트에서 원하는 특정 정보를 쉽게 가져올 수 있는 작은 로봇을 갖는 것과 같습니다. 이 프로세스의 일반적인 작동 방식은 다음과 같습니다.

  1. 대상 웹사이트에 HTTP 요청 보내기: 이것이 모든 것이 발전하는 기반이다. HTTP 요청을 사용하면 웹 스크레이퍼가 문제의 웹사이트가 호스팅되는 서버에 요청을 보낼 수 있습니다. 이는 URL을 입력하거나 링크를 클릭할 때 발생합니다. 요청은 귀하가 사용하고 있는 장치 및 브라우저의 세부정보로 구성됩니다.
  2. HTML 소스 코드 분석: 서버는 페이지 구조와 텍스트, 이미지, 링크 등을 포함한 페이지 콘텐츠로 구성된 웹 페이지의 HTML 코드를 다시 보냅니다. 웹 스크래퍼는 Python을 사용하는 경우 BeautifulSoup, 사용하는 경우 DOMParser와 같은 라이브러리를 사용하여 이를 처리합니다. 자바스크립트. 이는 관심 있는 값을 포함하는 필수 요소를 식별하는 데 도움이 됩니다.
  3. 데이터 추출: 식별된 요소 후에 웹 스크래퍼는 필요한 데이터를 캡처합니다. 여기에는 HTML 구조를 통해 이동하고 특정 태그나 속성을 선택한 다음 해당 태그/속성에서 텍스트나 기타 데이터를 가져오는 작업이 포함됩니다.
  4. 데이터 변환: 추출된 데이터는 선호되지 않는 형식일 수 있습니다. 이 웹 데이터는 정리되고 표준화된 후 CSV 파일, JSON 개체 또는 데이터베이스의 레코드와 같은 형식으로 변환됩니다. 이는 필요하지 않은 일부 문자를 지우거나 데이터 유형을 변경하거나 표 형식으로 넣는 것을 의미할 수 있습니다.
  5. 데이터 저장고: 데이터는 저장되기 전에 향후 분석이나 사용을 위해 정리되고 구조화됩니다. 예를 들어 파일, 데이터베이스에 저장하거나 API로 보내는 등 여러 가지 방법으로 이를 수행할 수 있습니다.
  6. 여러 페이지에 대해 반복: 스크래퍼에게 여러 페이지에서 데이터를 수집하도록 요청하면 각 페이지에 대해 링크를 탐색하거나 페이지 매김을 사용하여 1~5단계를 반복합니다. 그 중 일부(전부는 아님!)는 동적 콘텐츠나 JavaScript로 렌더링된 페이지도 처리할 수 있습니다.
  7. 후처리(선택 사항): 모든 작업이 완료되면 추출된 정보에서 통찰력을 얻으려면 필터링, 정리 또는 중복 제거를 수행해야 할 수도 있습니다.

웹 스크래핑의 응용

전자상거래 가격 모니터링 및 경쟁사 분석

전자상거래 사업을 운영하는 경우 이 시나리오에서는 웹 스크래핑이 도움이 될 수 있습니다.

좋아요.

이 도구를 사용하면 지속적으로 가격을 모니터링하고 경쟁업체가 제공하는 제품 가용성 및 프로모션을 추적할 수 있습니다. 또한 웹 스크래핑으로 추출된 데이터를 활용하여 추세를 추적하고 새로운 시장 기회를 발견할 수도 있습니다.

리드 생성 및 판매 인텔리전스

잠재 고객 목록을 작성하려고 하는데 이 작업을 수행하는 데 시간이 걸릴 것이라는 생각에 깊은 한숨을 쉬고 있습니까? 웹 스크래핑을 통해 이 작업을 빠르게 수행할 수 있습니다.

많은 웹사이트를 스캔하고 연락처 정보, 회사 세부정보 등 고객 목록에 관심이 있는 모든 데이터를 추출하도록 이 도구를 프로그래밍하기만 하면 됩니다. 따라서 웹 스크래핑을 사용하면 분석할 대량의 데이터를 얻고, 판매 목표를 더 잘 정의하고, 원하는 리드를 얻을 수 있습니다.

부동산 목록 및 시장 조사

부동산은 웹 스크래핑의 장점을 활용하는 또 다른 시나리오입니다. 이 도구를 사용하면 방대한 양의 부동산 관련 웹사이트를 탐색하여 부동산 목록을 생성할 수 있습니다.

그런 다음 이 데이터를 사용하여 시장 추세를 추적하고(구매자 선호도 연구) 어떤 부동산이 과소평가되었는지 인식할 수 있습니다. 이 데이터의 분석은 해당 부문 내 투자 및 개발 결정에 결정적인 역할을 할 수도 있습니다.

소셜 미디어 감정 분석

특정 브랜드, 제품에 대한 소비자의 감정을 이해하거나 소셜 네트워크 내 특정 부문의 동향을 간단히 확인하려는 경우 이 모든 작업을 수행하는 가장 좋은 방법은 웹 스크래핑을 사용하는 것입니다.

이를 달성하려면 스크레이퍼를 실행하여 게시물, 댓글 및 리뷰를 수집하세요. 소셜 네트워크에서 추출된 데이터는 NLP나 AI와 함께 활용되어 마케팅 전략을 준비하고 브랜드 평판을 확인할 수 있습니다.

학술 및 과학 연구

의심할 여지 없이 경제학, 사회학, 컴퓨터 과학은 웹 스크래핑으로 가장 큰 혜택을 받는 분야입니다.

이러한 분야의 연구자로서 귀하는 이 도구를 통해 얻은 데이터를 사용하여 해당 분야를 연구하거나 서지 검토를 할 수 있습니다. 또한 대규모 데이터 세트를 생성하여 기계 학습에 초점을 맞춘 통계 모델 및 프로젝트를 만들 수도 있습니다.

최고의 웹 스크래핑 도구 및 라이브러리

파이썬

웹 스크래핑 프로젝트를 수행하기로 결정했다면 Python을 사용하면 문제가 생길 수 없습니다!

  1. 아름다운수프: 이 라이브러리는 HTML 및 XML 문서 구문 분석을 담당하며 다양한 구문 분석기와도 호환됩니다.
  2. 긁는: 강력하고 빠른 웹 스크래핑 프레임워크입니다. 데이터 추출을 위해 높은 수준의 API가 있습니다.
  3. 셀렌: 이 도구는 소스 코드에 상당한 JavaScript 로드가 있는 웹사이트를 처리할 수 있습니다. 동적 콘텐츠를 스크랩하는 데에도 사용할 수 있습니다.
  4. 요청: 이 라이브러리를 통해 간단하고 우아한 인터페이스로 HTTP 요청을 할 수 있습니다.
  5. Urllib: URL을 열고 읽습니다. 요청과 마찬가지로 인터페이스가 있지만 수준이 낮기 때문에 기본적인 웹 스크래핑 작업에만 사용할 수 있습니다.

자바스크립트

JavaScript는 특히 Playwright의 경우 웹 스크래핑을 위한 매우 좋은 두 번째 경쟁자입니다.

  1. 인형사: 고급 API가 탑재된 이 Node.js 라이브러리 덕분에 웹 스크래핑을 위해 헤드리스 버전의 Chrome 또는 Chromium 브라우저를 관리할 수 있는 기회를 가질 수 있습니다.
  2. 안녕: jQuery와 유사하게 이 라이브러리를 사용하면 HTML을 구문 분석하고 조작할 수 있습니다. 그러기 위해, 익숙해지기 쉬운 구문을 가지고 있습니다.
  3. 액시오스: 이 인기 있는 라이브러리는 HTTP 요청을 수행하기 위한 간단한 API를 제공합니다. Node.js에 내장된 HTTP 모듈 대신 사용할 수도 있습니다.
  4. 극작가: Puppeteer와 유사하며 Node.js 라이브러리이지만 더 새롭고 더 좋습니다. Microsoft에서 개발했으며 Windows 11이나 Edge Browser와는 달리 별로 좋지 않습니다! 브라우저 간 호환성 및 자동 대기와 같은 기능을 제공합니다.

루비

나는 평생 Ruby 코드 한 줄도 건드려본 적이 없지만, 이 게시물을 조사하는 동안 Reddit의 일부 사용자가 스크래핑에 Python보다 낫다고 맹세하는 것을 보았습니다. 이유는 묻지 마세요.

  1. 기계화: 데이터 추출 외에도 이 Ruby 라이브러리는 양식을 작성하고 링크를 클릭하도록 프로그래밍할 수 있습니다. JavaScript 페이지 관리 및 인증에도 사용할 수 있습니다.
  2. 노코기리: HTML 및 XML 소스 코드를 처리할 수 있는 라이브러리입니다. XPath 및 CSS 선택기를 지원합니다.
  3. HTTP파티: 서버에 HTTP 요청을 더 쉽게 할 수 있는 직관적인 인터페이스가 있으므로 웹 스크래핑 프로젝트의 기반으로 사용할 수 있습니다.
  4. 키무라이: Mechanize와 Nokogiri를 기반으로 합니다. 더 나은 구조를 갖고 있으며 여러 페이지 크롤링, 쿠키 관리, JavaScript 처리와 같은 작업을 처리합니다.
  5. 웜뱃: 웹 스크래핑을 위해 특별히 설계된 Ruby gem입니다. 스크래핑 규칙을 더 쉽게 정의할 수 있는 DSL(도메인 특정 언어)을 제공합니다.

PHP

완전한 기사를 작성하기 위해 나열하고 스크래핑에 PHP를 사용하지 마십시오.

  1. 통풍: Symfony의 BrowserKit 및 DomCrawler 구성 요소를 기반으로 설계되었습니다. 이 라이브러리에는 웹사이트를 탐색하고, 링크를 클릭하고, 데이터를 수집하는 데 사용할 수 있는 API가 있습니다.
  2. 간단한 HTML DOM 파서: 이 라이브러리를 사용하면 HTML 및 XML 문서를 구문 분석할 수 있습니다. jQuery와 유사한 구문 덕분에 DOM을 조작하는 데 사용할 수 있습니다.
  3. 목구멍: 높은 수준의 API를 사용하면 HTTP 요청을 만들고 응답받을 수 있는 다양한 응답을 관리할 수 있습니다.

자바

Java가 웹 스크래핑에 사용할 수 있는 라이브러리는 무엇입니까? 보자:

  1. JSoup: 웹 페이지의 요소를 분석하고 추출하는 것은 이 임무를 수행하는 데 도움이 되는 간단한 API가 있는 이 라이브러리에서는 문제가 되지 않습니다.
  2. 셀렌: 을 사용하면 소스 코드에 JavaScript가 많이 포함된 웹사이트를 관리할 수 있으므로 관심 있는 모든 데이터를 이 형식으로 추출할 수 있습니다.
  3. 아파치 Http클라이언트: HTTP 요청을 하려면 이 라이브러리에서 제공하는 저수준 API를 사용하세요.
  4. Html단위: 이 라이브러리는 그래픽 인터페이스(헤드리스라고도 함) 없이 웹 브라우저를 시뮬레이션하고 프로그래밍 방식으로 웹 사이트와 상호 작용할 수 있도록 해줍니다. JavaScript가 많은 사이트에 특히 유용하며 버튼 클릭이나 양식 작성과 같은 사용자 동작을 모방하는 데 유용합니다.

이 전체 웹 스크래핑 작업에 대한 최종 생각

이제 명확해졌기를 바랍니다. 웹 스크래핑은 올바른 사람의 손에서 매우 강력합니다!

이제 이것이 무엇인지, 어떻게 작동하는지에 대한 기본 사항을 알았으므로 이제 이를 워크플로우에 구현하는 방법을 배울 차례입니다. 비즈니스가 이를 통해 이익을 얻을 수 있는 방법은 여러 가지가 있습니다.

Python, JavaScript 및 Ruby와 같은 프로그래밍 언어는 웹 스크래핑의 확실한 왕입니다. PHP를 사용할 수도 있습니다… 그런데 왜 그럴까요? 왜!?

진지하게, 웹 스크래핑에 PHP를 사용하지 말고 WordPress와 Magento에 두십시오.

알렉산더 슈미트

Alexander Schmidt는 더 열심히 일하는 것이 아니라 더 똑똑하게 일하는 것을 믿는 소프트웨어 엔지니어입니다. 분석 및 연구를 위한 자동화 및 웹 데이터 추출을 다루는 12년의 경험을 바탕으로 그는 다른 사람들이 프록시 솔루션의 가치와 성능을 극대화할 수 있도록 재미있고 읽기 쉬운 방식으로 전달되는 실용적인 팁과 귀중한 통찰력을 기업에 제공합니다. Alexander가 설정을 조정하거나 중소기업을 위한 컨설팅을 하지 않을 때는 최신 기술 뉴스와 AI 발전에 대해 관심을 갖고 있는 것을 볼 수 있습니다.

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