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웹 스크래핑의 예술: 파이썬 라이브러리로 데이터 수집하기

hopergy42 2025. 6. 28. 02:47

파이썬 라이브러리로 웹 스크래핑 하기

웹 스크래핑(Web Scraping)은 인터넷 상의 데이터를 자동으로 수집하고 분석하는 과정입니다. 이 기술은 다양한 분야에서 유용하게 활용되고 있으며, 데이터 분석, 시장 조사, 가격 비교 등의 용도로 사용됩니다. 본 글에서는 파이썬을 이용한 웹 스크래핑의 기초부터 실습까지 단계별로 설명하겠습니다. 초보자도 따라 할 수 있도록 쉽게 설명할 예정이니, 끝까지 읽어보시기 바랍니다.

웹 스크래핑의 기초

웹 스크래핑이란?

웹 스크래핑은 웹페이지에서 정보를 추출하기 위해 프로그램을 사용하는 것을 의미합니다. 웹페이지는 HTML 형식으로 작성되어 있으며, 이를 통해 필요한 데이터를 파싱하여 수집합니다. 이 과정에서 웹 브라우저가 아닌 백그라운드에서 작동하는 스크립트나 프로그램을 사용합니다.

웹 스크래핑의 활용 분야

  • 데이터 수집: 시장 조사 및 경쟁 분석을 위한 데이터 수집.
  • 가격 비교: 다양한 온라인 쇼핑몰의 가격 정보를 비교.
  • 뉴스 수집: 최신 뉴스 기사를 자동으로 모아볼 수 있음.
  • 소셜 미디어 데이터 분석: 소셜 미디어 플랫폼에서 사용자 데이터를 수집.

파이썬으로 웹 스크래핑을 시작하기

필요한 라이브러리

파이썬을 이용한 웹 스크래핑을 위해 주로 사용되는 라이브러리는 다음과 같습니다.

  • Beautiful Soup: HTML과 XML 문서를 파싱하는 데 유용한 라이브러리입니다.
  • Requests: HTTP 요청을 보내고 응답을 받을 수 있게 해주는 라이브러리입니다.
  • Pandas: 수집한 데이터를 분석하고 처리하는 데 유용한 데이터 분석 라이브러리입니다.

라이브러리 설치하기

다음 명령어를 사용하여 필요한 라이브러리를 설치할 수 있습니다.

pip install beautifulsoup4 requests pandas

웹 스크래핑 실습

간단한 웹 스크래핑 예제

이제 우리는 간단한 웹 스크래핑 예제를 통해 이론을 실제로 적용해보겠습니다. 데이터를 수집할 웹사이트로는 http://quotes.toscrape.com를 사용하겠습니다. 이 웹사이트는 다양한 명언을 제공합니다.

1단계: 라이브러리 임포트

먼저 필요한 라이브러리를 임포트합니다.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

2단계: 웹페이지 요청

다음으로, Requests 라이브러리를 사용하여 웹페이지의 HTML 소스를 요청합니다.

url = 'http://quotes.toscrape.com'
response = requests.get(url)
_content = response.text

3단계: Beautiful Soup으로 파싱하기

받은 HTML 소스를 Beautiful Soup을 이용하여 파싱합니다.

soup = BeautifulSoup(_content, '.parser')

4단계: 필요한 데이터 추출하기

명언과 저자 정보를 추출해 보겠습니다.

quotes = soup.findall('div', class='quote')
for quote in quotes:
    text = quote.find('span', class='text').gettext()
    author = quote.find('small', class='author').gettext()
    print(f'{text}
  • {author}')

5단계: 결과 확인하기

위의 코드를 실행하면, 해당 웹사이트에 있는 명언과 저자 이름이 출력됩니다.

데이터를 파일로 저장하기

CSV 파일로 저장하기

수집한 데이터는 CSV 파일로 저장하여 나중에 쉽게 사용할 수 있습니다. Pandas 라이브러리를 사용해보겠습니다.

import pandas as pd

data = []
for quote in quotes:
    text = quote.find('span', class='text').gettext()
    author = quote.find('small', class='author').gettext()
    data.append({'quote': text, 'author': author})

df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('quotes.csv', index=False)

결과 확인하기

위의 코드를 실행하면, 현재 작업 디렉토리에 'quotes.csv'라는 파일이 생성됩니다. 이 파일을 열어보면, 수집한 명언과 저자가 잘 정리되어 있을 것입니다.

웹 스크래핑 시 주의사항

법적 이슈

웹 스크래핑을 할 때는 해당 웹사이트의 이용 약관을 준수해야 합니다. 웹스크래핑이 금지되어 있는 사이트가 많으니 반드시 사전에 확인해 주시기 바랍니다.

로봇 배제 표준(Robots.txt)

많은 웹사이트는 robots.txt 파일을 통해 스크래핑 허용 범위를 명시하고 있습니다. 이 파일을 확인하고 규정을 준수해야 합니다.

사이트에 과도한 요청 보내기?

웹사이트에 과도한 요청을 보내면 서버에 부하를 줄 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 적절한 요청 간격을 두고 스크래핑해야 합니다.

고급 스크래핑 기법

동적 웹페이지 스크래핑하기

일부 웹페이지는 JavaScript로 동적 생성된 데이터를 포함하고 있습니다. 이러한 경우, Selenium이라는 도구를 사용하여 웹브라우저를 자동화하고 데이터를 수집할 수 있습니다.

Selenium 설치하기

Selenium 라이브러리를 설치하기 위해 다음 명령어를 사용할 수 있습니다.

pip install selenium

간단한 Selenium 스크래핑 예제

다음은 Selenium을 이용한 간단한 스크래핑 예제입니다.

from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()
driver.get('http://quotes.toscrape.com')

quotes = driver.findelementsbyclassname('quote')
for quote in quotes:
    text = quote.findelementbyclassname('text').text
    author = quote.findelementbyclassname('author').text
    print(f'{text}
  • {author}')


driver.quit()

결론

이 글에서는 파이썬을 이용한 웹 스크래핑의 기초부터 고급 기술까지 알아보았습니다. 웹 스크래핑은 데이터 수집과 분석을 도와주는 유용한 도구입니다. 그러나 사용 시 주의 사항을 반드시 숙지하고 지속적으로 학습해나가길 바랍니다. 앞으로 파이썬과 웹 스크래핑을 통해 유용한 정보를 많이 얻을 수 있기를 바랍니다.

참고 문헌

  • Pro Web Scraping with Python
    • 유용한 자료와
  • Beautiful Soup Documentation
    • Beautiful Soup 사용법에 대한 공식 문서
  • Requests Documentation
    • Requests 라이브러리 사용법에 대한 공식 문서
  • Selenium Documentation
    • Selenium 설치 및 사용법에 대한 공식 문서

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