[문화] 웹 스크래핑

 

 

 

웹 스크래핑(Web Scraping)은 웹 페이지에서 데이터를 자동으로 추출하는 기술입니다. 이를 통해 사용자는 웹 페이지에 표시된 텍스트, 이미지, 표 등 다양한 데이터를 수집하여 분석하거나 다른 용도로 활용할 수 있습니다. 웹 스크래핑에는 여러 가지 방법과 도구가 있으며, Python을 사용하는 경우 가장 흔히 사용되는 라이브러리는 다음과 같습니다:

 

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주요 웹 스크래핑 라이브러리 및 도구

 

1. BeautifulSoup

• HTML 및 XML 파일을 파싱하여 데이터를 추출하는 데 사용됩니다.
• 간단한 웹 스크래핑 작업에 적합하며 Python의 requests와 자주 함께 사용됩니다.

사용 예:

from bs4 import BeautifulSoup import requests url = "https://example.com" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 제목 태그 추출 titles = soup.find_all('h1') for title in titles:     print(title.text)

 

 

2. Selenium

• 동적으로 생성되는 웹 페이지(JavaScript 기반)에서 데이터를 추출할 때 사용됩니다.
• 웹 브라우저를 자동화하여 사용자와 동일한 방식으로 웹 페이지와 상호작용합니다.

사용 예:

from selenium import webdriver driver = webdriver.Chrome() driver.get("https://example.com") # 버튼 클릭 button = driver.find_element("id", "myButton") button.click() # 페이지 내용 추출 content = driver.page_source driver.quit()

 

 

3. Scrapy

• 고급 웹 스크래핑 프레임워크로, 대규모 데이터 수집 및 크롤링 프로젝트에 적합합니다.
• 비동기적 크롤링을 지원하며 효율적인 데이터 수집에 강점이 있습니다.

사용 예:

scrapy startproject myproject

 

 

 

 

4. Playwright

• Selenium과 유사하지만, 더 빠르고 간단한 코드 구조를 제공합니다.
• 최신 브라우저 엔진을 지원하며 Node.js 및 Python으로 사용 가능합니다.

 

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웹 스크래핑의 주의점

• 법적 문제: 스크래핑을 수행하기 전에 대상 웹 사이트의 이용 약관을 확인해야 합니다. 데이터를 무단으로 수집하면 법적 문제가 발생할 수 있습니다.
• robots.txt 파일: 대상 사이트가 스크래핑을 허용하는지 확인하려면 robots.txt 파일을 검토하세요.
• 과도한 요청: 너무 많은 요청은 서버에 부담을 줄 수 있으므로, 적절한 대기 시간을 설정하여 트래픽을 분산시켜야 합니다.