웹 스크래핑이란 무엇이며 어떻게 작동할까요?

웹 스크래핑이 도대체 무엇이고 어떻게 작동하는지 몰라 혼란스러우신가요?

잘 찾아오셨습니다. 지금부터 모든 것을 자세히 설명해 드릴게요.

자세히 알아보기 전에, 먼저 짧게 설명해 드리겠습니다.

웹 스크래핑은 웹사이트에서 공개적으로 이용할 수 있는 데이터를 추출하는 과정입니다.

웹 스크래핑의 구체적인 내용과 작동 방식, 그리고 널리 사용되는 라이브러리에 대해 알아보세요.

웹 스크래핑이란?

기본적으로 웹 스크래핑은 웹사이트에서 대량의 데이터를 추출할 수 있게 해주는 절차입니다. 그러려면 ParseHub와 같은 “웹 스크레이퍼”를 사용하거나, 코딩을 할 줄 안다면 다양한 오픈 소스 라이브러리 중 하나를 사용하면 됩니다.

설정하고 조정하는 데 시간을 조금 들이면(처음이라면 Python 라이브러리나 노코드 도구를 사용하세요) 새로운 도구가 웹사이트를 탐색하며 원하는 데이터를 찾아 추출하기 시작합니다. 그런 다음 CSV와 같은 특정 형식으로 변환되므로 모든 데이터에 접근해 살펴보고 관리할 수 있습니다.

그렇다면 웹 스크레이퍼는 제품이나 연락처의 특정 데이터를 어떻게 가져올까요?

이쯤에서 궁금해하실 수도 있겠네요…

HTML이나 CSS를 조금만 알면 가능합니다. 스크래핑하려는 페이지를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 “요소 검사”를 선택한 다음 사용 중인 ID 또는 클래스를 확인하면 됩니다.

XPath나 정규 표현식을 사용하는 방법도 있습니다.

코딩을 못 하시나요? 걱정하지 마세요!

많은 웹 스크래핑 도구는 스크래핑하려는 요소를 선택하고 추출할 데이터를 지정할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. 일부 도구에는 필요한 요소를 자동으로 찾아주는 기능도 내장되어 있습니다.

계속 읽어보세요. 다음 섹션에서 이 내용을 더 자세히 살펴보겠습니다.

웹 스크래핑은 어떻게 작동하나요?

웹사이트에서 데이터를 수집해야 하는데 하나씩 직접 입력하면 시간이 너무 오래 걸린다고 가정해 보세요. 이럴 때 웹 스크래핑이 유용합니다.

웹사이트에서 원하는 특정 정보를 손쉽게 가져오는 작은 로봇이 있다고 생각하면 됩니다. 일반적으로 이 과정은 다음과 같이 진행됩니다.

대상 웹사이트에 HTTP 요청 보내기: 이 단계에서 모든 과정이 시작됩니다. HTTP 요청을 통해 웹 스크레이퍼는 해당 웹사이트가 호스팅된 서버에 요청을 보낼 수 있습니다. URL을 입력하거나 링크를 클릭할 때 요청이 전송됩니다. 요청에는 사용 중인 기기와 브라우저에 관한 세부 정보가 포함됩니다.
HTML 소스 코드 파싱하기: 서버는 웹페이지의 구조와 텍스트, 이미지, 링크 등의 콘텐츠가 포함된 HTML 코드를 돌려보냅니다. 웹 스크레이퍼는 Python을 사용한다면 BeautifulSoup과 같은 라이브러리를, JavaScript를 사용한다면 DOMParser를 이용해 이를 처리합니다. 이를 통해 관심 있는 값이 들어 있는 필요한 요소를 식별할 수 있습니다.
데이터 추출: 요소를 식별한 후 웹 스크레이퍼가 필요한 데이터를 가져옵니다. 여기에는 HTML 구조를 탐색하고 특정 태그나 속성을 선택한 다음 해당 태그나 속성에서 텍스트 또는 기타 데이터를 가져오는 과정이 포함됩니다.
데이터 변환: 추출한 데이터가 원하는 형식이 아닐 수도 있습니다. 웹 데이터는 정리하고 정규화한 뒤 CSV 파일, JSON 객체 또는 데이터베이스 레코드와 같은 형식으로 변환됩니다. 불필요한 문자를 지우거나, 데이터 유형을 변경하거나, 표 형식으로 정리할 수 있습니다.
데이터 저장: 데이터를 저장하기 전에 향후 분석이나 활용을 위해 정리하고 구조화합니다. 파일에 저장하거나 데이터베이스에 넣거나 API로 전송하는 등 여러 방법을 사용할 수 있습니다.
여러 페이지에서 반복하기: 스크레이퍼에 여러 페이지의 데이터를 수집하도록 요청하면 링크를 따라가거나 페이지네이션을 사용해 각 페이지에서 1~5단계를 반복합니다. 일부 도구(전부는 아닙니다!)는 동적 콘텐츠나 JavaScript로 렌더링된 페이지도 처리할 수 있습니다.
후처리(선택 사항): 모든 과정이 끝난 후 추출한 정보에서 인사이트를 얻으려면 필터링, 정리 또는 중복 제거 작업을 해야 할 수도 있습니다.

웹 스크래핑의 활용 분야

이커머스 가격 모니터링 및 경쟁사 분석

이커머스 사업을 운영하고 있다면 이와 같은 상황에서 웹 스크래핑이 유용할 수 있습니다.

맞습니다.

이 도구를 사용하면 지속적으로 가격을 모니터링하고 경쟁사의 제품 재고 현황과 프로모션을 추적할 수 있습니다. 또한 웹 스크래핑으로 추출한 데이터를 활용해 트렌드를 추적하고 새로운 시장 기회를 발견할 수도 있습니다.

잠재 고객 발굴 및 영업 인텔리전스

잠재 고객 목록을 만들고 싶지만, 이 작업에 걸릴 시간을 생각하면 한숨부터 나오시나요? 웹 스크래핑을 이용하면 이 작업을 빠르게 처리할 수 있습니다.

이 도구가 수많은 웹사이트를 스캔해 연락처 정보와 회사 세부 정보 등 고객 목록에 필요한 모든 데이터를 추출하도록 설정하면 됩니다. 따라서 웹 스크래핑을 활용하면 분석할 수 있는 방대한 데이터를 확보해 영업 목표를 더욱 명확히 설정하고, 간절히 원하던 잠재 고객을 찾을 수 있습니다.

부동산 매물 및 시장 조사

부동산은 웹 스크래핑의 장점을 활용할 수 있는 또 다른 분야입니다. 이 도구를 사용하면 부동산 관련 웹사이트를 광범위하게 살펴 매물 목록을 만들 수 있습니다.

이후 이 데이터를 활용해 시장 동향을 추적하고(구매자 선호도 조사), 저평가된 부동산을 파악할 수 있습니다. 데이터 분석은 해당 분야의 투자 및 개발 결정에도 중요한 역할을 할 수 있습니다.

소셜 미디어 감성 분석

특정 브랜드나 제품에 대한 소비자들의 감정을 파악하거나, 소셜 네트워크에서 특정 분야의 트렌드를 확인하고 싶다면 웹 스크래핑을 활용하는 것이 가장 좋습니다.

이를 위해 스크래퍼를 작동시켜 게시물, 댓글, 리뷰를 수집하세요. 소셜 네트워크에서 추출한 데이터를 NLP 또는 AI와 함께 활용하면 마케팅 전략을 수립하고 브랜드 평판을 확인할 수 있습니다.

학술 및 과학 연구

의심할 여지 없이 경제학, 사회학, 컴퓨터 과학은 웹 스크래핑의 가장 큰 혜택을 누리는 분야입니다.

이들 분야의 연구자라면 이 도구로 얻은 데이터를 연구하거나 문헌 검토를 수행하는 데 활용할 수 있습니다. 또한 머신러닝에 중점을 둔 통계 모델과 프로젝트를 만들기 위해 대규모 데이터 세트를 생성할 수도 있습니다.

웹 스크래핑을 위한 주요 도구 및 라이브러리

Python

웹 스크래핑 프로젝트를 하기로 했다면 Python을 선택해도 절대 후회하지 않을 거예요!

BeautifulSoup: HTML 및 XML 문서를 파싱하는 라이브러리이며, 다양한 파서와도 호환됩니다.
Scrapy: 강력하고 빠른 웹 스크래핑 프레임워크입니다. 데이터 추출을 위한 고수준 API를 제공합니다.
Selenium: 소스 코드에 상당한 양의 JavaScript가 포함된 웹사이트를 처리할 수 있는 도구입니다. 동적 콘텐츠를 스크래핑하는 데도 사용할 수 있습니다.
Requests: 이 라이브러리를 사용하면 간단하고 세련된 인터페이스로 HTTP 요청을 보낼 수 있습니다.
Urllib: URL을 열고 읽습니다. Requests처럼 인터페이스를 제공하지만 더 저수준이므로 기본적인 웹 스크래핑 작업에만 사용할 수 있습니다.

JavaScript

JavaScript는 웹 스크래핑 분야에서 두 번째로 훌륭한 선택지이며, 특히 Playwright를 사용하면 좋습니다.

Puppeteer: 고수준 API를 갖춘 이 Node.js 라이브러리를 사용하면 웹 스크래핑을 위해 Chrome 또는 Chromium 브라우저의 헤드리스 버전을 관리할 수 있습니다.
Cheerio: jQuery와 비슷한 이 라이브러리를 사용하면 HTML을 파싱하고 조작할 수 있습니다. 익히기 쉬운 구문을 제공합니다.
Axios: 널리 쓰이는 이 라이브러리는 HTTP 요청을 수행할 수 있는 간단한 API를 제공합니다. Node.js에 내장된 HTTP 모듈의 대안으로도 사용할 수 있습니다.
Playwright: Puppeteer와 비슷한 Node.js 라이브러리지만, 더 새롭고 뛰어납니다. Microsoft가 개발했으며 Windows 11이나 Edge Browser와 달리 형편없지 않습니다! 브라우저 간 호환성 및 자동 대기 같은 기능을 제공합니다.

Ruby

저는 살면서 Ruby 코드를 한 줄도 작성해 본 적이 없지만, 이 글을 조사하다 보니 Reddit에서 일부 사용자가 스크래핑에는 Python보다 Ruby가 낫다고 장담하는 걸 봤습니다. 이유는 묻지 마세요.

Mechanize: 데이터를 추출하는 것 외에도 이 Ruby 라이브러리를 사용해 양식을 작성하고 링크를 클릭하도록 설정할 수 있습니다. JavaScript 페이지 관리와 인증에도 사용할 수 있습니다.
Nokogiri: HTML 및 XML 소스 코드를 처리할 수 있는 라이브러리입니다. XPath 및 CSS 선택기를 지원합니다.
HTTParty: 직관적인 인터페이스를 통해 서버에 HTTP 요청을 쉽게 보낼 수 있으므로 웹 스크래핑 프로젝트의 기반으로 사용할 수 있습니다.
Kimurai: Mechanize와 Nokogiri를 기반으로 합니다. 구조가 더 나으며 여러 페이지 크롤링, 쿠키 관리, JavaScript 처리 등의 작업을 수행합니다.
Wombat: 웹 스크래핑을 위해 특별히 설계된 Ruby 젬입니다. 스크래핑 규칙을 더 쉽게 정의할 수 있도록 DSL(도메인 특화 언어)을 제공합니다.

PHP

완전한 글을 만들기 위해 목록에만 넣었지만, 스크래핑에 PHP를 사용하지 마세요.

Goutte: Symfony의 BrowserKit 및 DomCrawler 구성 요소를 기반으로 설계되었습니다. 이 라이브러리는 웹사이트를 탐색하고, 링크를 클릭하고, 데이터를 수집하는 데 사용할 수 있는 API를 제공합니다.
Simple HTML DOM Parser: 이 라이브러리를 사용하면 HTML 및 XML 문서를 파싱할 수 있습니다. jQuery와 비슷한 구문 덕분에 DOM을 조작하는 데 사용할 수 있습니다.
Guzzle: 고수준 API를 사용하여 HTTP 요청을 보내고 반환되는 다양한 응답을 처리할 수 있습니다.

Java

웹 스크래핑을 위해 Java에서 사용할 수 있는 라이브러리에는 어떤 것이 있을까요? 살펴보겠습니다.

JSoup: 간단한 API로 작업을 도와주는 이 라이브러리를 사용하면 웹 페이지의 요소를 분석하고 추출하는 일이 어렵지 않습니다.
Selenium: 소스 코드에 JavaScript가 많이 포함된 웹사이트를 관리할 수 있으므로, 관심 있는 형식의 데이터를 모두 추출할 수 있습니다.
Apache HttpClient: 이 라이브러리가 제공하는 저수준 API를 사용해 HTTP 요청을 보내세요.
HtmlUnit: 이 라이브러리는 그래픽 인터페이스가 없는 웹 브라우저(즉, 헤드리스 브라우저)를 시뮬레이션하며, 프로그래밍 방식으로 웹사이트와 상호작용할 수 있게 해줍니다. JavaScript를 많이 사용하는 사이트에서 특히 유용하며, 버튼 클릭이나 양식 입력 같은 사용자 동작을 모방할 수 있습니다.

웹 스크래핑에 관한 이야기의 마무리

이제 분명히 알겠죠. 웹 스크래핑은 제대로 활용하면 매우 강력합니다!

웹 스크래핑이 무엇인지, 기본적으로 어떻게 작동하는지 알게 되었으니 이제 작업 흐름에 구현하는 방법을 배울 차례입니다. 기업이 웹 스크래핑을 활용해 이점을 얻는 방법은 다양합니다.

Python, JavaScript, Ruby 같은 프로그래밍 언어는 웹 스크래핑 분야에서 단연 최고입니다. PHP로도 할 수는 있겠죠… 그런데 왜요? 도대체 왜요!?

진심으로, 웹 스크래핑에는 PHP를 사용하지 마세요. WordPress와 Magento에서나 쓰도록 두세요.