웹 크롤러 구축을 위한 단계별 가이드

게시 됨: 2023-12-05

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웹 크롤러란 무엇입니까?

웹 크롤러의 작동 방식

웹 크롤링과 웹 스크래핑

웹 크롤러 구축

1단계: 환경 설정

2단계: 라이브러리 가져오기

3단계: 크롤러 기능 정의

4단계: 크롤러 테스트

5단계: 크롤러 실행

Scrapy를 이용한 웹 크롤링

설치:

Scrapy 프로젝트 만들기:

Scrapy 프로젝트 시작:

스파이더를 정의합니다:

데이터 추출:

선택기 사용:

다음 링크:

스파이더 실행:

대규모 웹 크롤링

요약하자면

정보가 수많은 웹사이트에 분산되어 있는 복잡한 인터넷 환경에서 웹 크롤러는 알려지지 않은 영웅으로 등장하여 이러한 풍부한 데이터를 구성하고 색인화하고 액세스할 수 있도록 하기 위해 부지런히 노력하고 있습니다. 이 기사에서는 웹 크롤러에 대한 탐색을 시작하고 기본 작동 방식을 조명하며 웹 크롤링과 웹 스크래핑을 구별하고 간단한 Python 기반 웹 크롤러 제작에 대한 단계별 가이드와 같은 실용적인 통찰력을 제공합니다. 더 깊이 탐구하면서 Scrapy와 같은 고급 도구의 기능을 발견하고 PromptCloud가 웹 크롤링을 산업 규모로 향상시키는 방법을 발견할 것입니다.

웹 크롤러란 무엇입니까?

출처: https://www.researchgate.net/Figure/Working-model-of-web-crawler_fig1_316089973

스파이더 또는 봇이라고도 알려진 웹 크롤러는 광대한 월드 와이드 웹(World Wide Web)을 체계적이고 자율적으로 탐색하도록 설계된 특수 프로그램입니다. 주요 기능은 검색 엔진 최적화, 콘텐츠 인덱싱 또는 데이터 추출과 같은 다양한 목적을 위해 웹사이트를 탐색하고, 데이터를 수집하고, 정보를 색인화하는 것입니다.

기본적으로 웹 크롤러는 인간 사용자의 행동을 모방하지만 속도는 훨씬 빠르고 효율적입니다. 이는 시드 URL이라고도 하는 지정된 시작 지점에서 여정을 시작한 다음 한 웹 페이지에서 다른 웹 페이지로 하이퍼링크를 따라갑니다. 링크를 따라가는 이 프로세스는 반복적이므로 크롤러가 인터넷의 상당 부분을 탐색할 수 있습니다.

크롤러는 웹페이지를 방문할 때 텍스트, 이미지, 메타데이터 등을 포함할 수 있는 관련 데이터를 체계적으로 추출하고 저장합니다. 그런 다음 추출된 데이터는 구성되고 색인화되어 검색 엔진이 쿼리 시 관련 정보를 사용자에게 더 쉽게 검색하고 표시할 수 있도록 합니다.

웹 크롤러는 Google, Bing, Yahoo와 같은 검색 엔진의 기능에서 중추적인 역할을 합니다. 지속적이고 체계적으로 웹을 크롤링함으로써 검색 엔진 색인을 최신 상태로 유지하고 사용자에게 정확하고 관련성 높은 검색 결과를 제공합니다. 또한 웹 크롤러는 콘텐츠 수집, 웹사이트 모니터링, 데이터 마이닝 등 다양한 기타 애플리케이션에서 활용됩니다.

웹 크롤러의 효율성은 다양한 웹 사이트 구조를 탐색하고, 동적 콘텐츠를 처리하고, 크롤링할 수 있는 사이트 부분을 설명하는 robots.txt 파일을 통해 웹 사이트에서 설정한 규칙을 준수하는 능력에 달려 있습니다. 웹 크롤러의 작동 방식을 이해하는 것은 방대한 정보 웹을 접근 가능하고 체계적으로 만드는 데 있어 웹 크롤러의 중요성을 인식하는 데 필수적입니다.

웹 크롤러의 작동 방식

스파이더 또는 봇이라고도 알려진 웹 크롤러는 웹사이트에서 정보를 수집하기 위해 World Wide Web을 탐색하는 체계적인 프로세스를 통해 작동합니다. 웹 크롤러의 작동 방식에 대한 개요는 다음과 같습니다.

시드 URL 선택:

웹 크롤링 프로세스는 일반적으로 시드 URL로 시작됩니다. 이는 크롤러가 이동을 시작하는 초기 웹페이지 또는 웹사이트입니다.

HTTP 요청:

크롤러는 웹페이지의 HTML 콘텐츠를 검색하기 위해 시드 URL에 HTTP 요청을 보냅니다. 이 요청은 웹사이트에 액세스할 때 웹 브라우저에서 수행하는 요청과 유사합니다.

HTML 구문 분석:

HTML 콘텐츠를 가져오면 크롤러는 이를 구문 분석하여 관련 정보를 추출합니다. 여기에는 크롤러가 탐색하고 분석할 수 있는 구조화된 형식으로 HTML 코드를 나누는 작업이 포함됩니다.

URL 추출:

크롤러는 HTML 콘텐츠에 있는 하이퍼링크(URL)를 식별하고 추출합니다. 이러한 URL은 크롤러가 나중에 방문하게 될 다른 페이지에 대한 링크를 나타냅니다.

대기열 및 스케줄러:

추출된 URL은 큐 또는 스케줄러에 추가됩니다. 대기열은 크롤러가 특정 순서로 URL을 방문하도록 보장하며 종종 새 URL이나 방문하지 않은 URL의 우선순위를 먼저 지정합니다.

재귀:

크롤러는 대기열의 링크를 따라가며 HTTP 요청 전송, HTML 콘텐츠 구문 분석, 새 URL 추출 프로세스를 반복합니다. 이 재귀 프로세스를 통해 크롤러는 웹 페이지의 여러 계층을 탐색할 수 있습니다.

데이터 추출:

크롤러는 웹을 탐색하면서 방문한 각 페이지에서 관련 데이터를 추출합니다. 추출되는 데이터 유형은 크롤러의 목적에 따라 다르며 텍스트, 이미지, 메타데이터 또는 기타 특정 콘텐츠가 포함될 수 있습니다.

콘텐츠 인덱싱:

수집된 데이터는 정리되고 색인화됩니다. 인덱싱에는 사용자가 쿼리를 제출할 때 정보를 쉽게 검색하고 표시할 수 있는 구조화된 데이터베이스를 만드는 작업이 포함됩니다.

Robots.txt 존중:

웹 크롤러는 일반적으로 웹사이트의 robots.txt 파일에 지정된 규칙을 준수합니다. 이 파일은 크롤링할 수 있는 사이트 영역과 제외해야 하는 영역에 대한 지침을 제공합니다.

크롤링 지연 및 공손함:

서버 과부하 및 중단을 방지하기 위해 크롤러는 크롤링 지연 및 정중함을 위한 메커니즘을 통합하는 경우가 많습니다. 이러한 조치를 통해 크롤러는 정중하고 방해받지 않는 방식으로 웹사이트와 상호 작용할 수 있습니다.

웹 크롤러는 체계적으로 웹을 탐색하고, 링크를 따라가고, 데이터를 추출하고, 정리된 색인을 구축합니다. 이 프로세스를 통해 검색 엔진은 사용자의 쿼리를 기반으로 사용자에게 정확하고 관련성 높은 결과를 제공할 수 있으므로 웹 크롤러는 현대 인터넷 생태계의 기본 구성 요소가 됩니다.

웹 크롤링과 웹 스크래핑

출처: https://research.aimultiple.com/web-crawling-vs-web-scraping/

웹 크롤링과 웹 스크래핑은 종종 같은 의미로 사용되지만 서로 다른 목적으로 사용됩니다. 웹 크롤링은 웹을 체계적으로 탐색하여 정보를 색인화하고 수집하는 반면, 웹 스크래핑은 웹 페이지에서 특정 데이터를 추출하는 데 중점을 둡니다. 본질적으로 웹 크롤링은 웹을 탐색하고 매핑하는 반면, 웹 스크래핑은 타겟 정보를 수집하는 것입니다.

웹 크롤러 구축

Python에서 간단한 웹 크롤러를 구축하려면 개발 환경 설정부터 크롤러 논리 코딩까지 여러 단계가 필요합니다. 다음은 HTTP 요청을 위한 요청 라이브러리와 HTML 구문 분석을 위한 BeautifulSoup을 활용하여 Python을 사용하여 기본 웹 크롤러를 만드는 데 도움이 되는 자세한 가이드입니다.

1단계: 환경 설정

시스템에 Python이 설치되어 있는지 확인하십시오. python.org에서 다운로드할 수 있습니다. 또한 필수 라이브러리를 설치해야 합니다.

pip install requests beautifulsoup4

2단계: 라이브러리 가져오기

새 Python 파일(예: simple_crawler.py)을 만들고 필요한 라이브러리를 가져옵니다.

import requests from bs4 import BeautifulSoup

3단계: 크롤러 기능 정의

URL을 입력으로 사용하고, HTTP 요청을 보내고, HTML 콘텐츠에서 관련 정보를 추출하는 함수를 만듭니다.

def simple_crawler(url):

# Send HTTP request to the URL

response = requests.get(url)

# Check if the request was successful (status code 200)

if response.status_code == 200:

# Parse HTML content with BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# Extract and print relevant information (modify as needed)

title = soup.title.text

print(f'Title: {title}')

# Additional data extraction and processing can be added here

else:

print(f'Error: Failed to fetch {url}')

4단계: 크롤러 테스트

샘플 URL을 제공하고 simple_crawler 함수를 호출하여 크롤러를 테스트합니다.

if __name__ == "__main__": sample_url = 'https://example.com' simple_crawler(sample_url)

5단계: 크롤러 실행

터미널이나 명령 프롬프트에서 Python 스크립트를 실행합니다.

python simple_crawler.py

크롤러는 제공된 URL의 HTML 콘텐츠를 가져와서 구문 분석하고 제목을 인쇄합니다. 다양한 유형의 데이터를 추출하기 위한 더 많은 기능을 추가하여 크롤러를 확장할 수 있습니다.

Scrapy를 이용한 웹 크롤링

Scrapy를 사용한 웹 크롤링은 효율적이고 확장 가능한 웹 스크래핑을 위해 특별히 설계된 강력하고 유연한 프레임워크를 제공합니다. Scrapy는 웹 크롤러 구축의 복잡성을 단순화하고, 웹 사이트를 탐색하고, 데이터를 추출하고, 체계적인 방식으로 저장할 수 있는 스파이더 제작을 위한 구조화된 환경을 제공합니다. Scrapy를 사용한 웹 크롤링에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

설치:

시작하기 전에 Scrapy가 설치되어 있는지 확인하세요. 다음을 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install scrapy

Scrapy 프로젝트 만들기:

Scrapy 프로젝트 시작:

터미널을 열고 Scrapy 프로젝트를 생성하려는 디렉터리로 이동합니다. 다음 명령을 실행하십시오.

scrapy startproject your_project_name

그러면 필요한 파일이 포함된 기본 프로젝트 구조가 생성됩니다.

스파이더를 정의합니다:

프로젝트 디렉터리 내에서 spiders 폴더로 이동하여 스파이더용 Python 파일을 만듭니다. scrapy.Spider를 하위 클래스로 분류하고 이름, 허용된 도메인, 시작 URL과 같은 필수 세부 정보를 제공하여 스파이더 클래스를 정의합니다.

import scrapy

class YourSpider(scrapy.Spider):

name = 'your_spider'

allowed_domains = ['example.com']

start_urls = ['http://example.com']

def parse(self, response):

# Define parsing logic here

pass

데이터 추출:

선택기 사용:

Scrapy는 HTML에서 데이터를 추출하기 위해 강력한 선택기를 사용합니다. 특정 요소를 캡처하기 위해 스파이더의 구문 분석 메서드에서 선택기를 정의할 수 있습니다.

def parse(self, response):

title = response.css('title::text').get()

yield {'title': title}

이 예에서는 <title> 태그의 텍스트 콘텐츠를 추출합니다.

다음 링크:

Scrapy는 링크를 따라가는 과정을 단순화합니다. 다른 페이지로 이동하려면 다음 방법을 사용하세요.

def parse(self, response):

for next_page in response.css('a::attr(href)').getall():

yield response.follow(next_page, self.parse)

스파이더 실행:

프로젝트 디렉터리에서 다음 명령을 사용하여 스파이더를 실행합니다.

scrapy crawl your_spider

Scrapy는 스파이더를 시작하고 링크를 따라가며 구문 분석 메서드에 정의된 구문 분석 논리를 실행합니다.

Scrapy를 사용한 웹 크롤링은 복잡한 스크래핑 작업을 처리하기 위한 강력하고 확장 가능한 프레임워크를 제공합니다. 모듈식 아키텍처와 내장 기능으로 인해 정교한 웹 데이터 추출 프로젝트에 참여하는 개발자가 선호하는 선택이 됩니다.

대규모 웹 크롤링

대규모 웹 크롤링은 특히 수많은 웹사이트에 분산된 방대한 양의 데이터를 처리할 때 고유한 과제를 제시합니다. PromptCloud는 웹 크롤링 프로세스를 대규모로 간소화하고 최적화하도록 설계된 전문 플랫폼입니다. PromptCloud가 대규모 웹 크롤링 이니셔티브를 처리하는 데 도움을 줄 수 있는 방법은 다음과 같습니다.

확장성
데이터 추출 및 강화
데이터 품질 및 정확성
인프라 관리
사용의 용이성
규정 준수 및 윤리
실시간 모니터링 및 보고
지원 및 유지 관리

PromptCloud는 대규모 웹 크롤링을 수행하려는 조직과 개인을 위한 강력한 솔루션입니다. 대규모 데이터 추출과 관련된 주요 과제를 해결함으로써 플랫폼은 웹 크롤링 이니셔티브의 효율성, 안정성 및 관리 용이성을 향상시킵니다.

요약하자면

웹 크롤러는 광대한 디지털 환경에서 알려지지 않은 영웅으로 서서 부지런히 웹을 탐색하여 정보를 색인화하고, 수집하고, 정리합니다. 웹 크롤링 프로젝트의 규모가 확장됨에 따라 PromptCloud는 확장성, 데이터 강화 및 윤리 준수를 제공하여 대규모 이니셔티브를 간소화하는 솔루션으로 등장합니다. [email protected] 으로 문의하세요.