Python을 사용하여 사용자 정의 스크래핑 도구 구축: 방법 가이드
게시 됨: 2024-05-31Python을 사용한 웹 스크래핑 소개
웹 스크래핑은 웹사이트에서 데이터를 추출하는 데 사용되는 전략적 기술입니다. 이 프로세스는 웹 페이지에서 정보 검색을 자동화하여 구조화되지 않은 데이터를 기업이 다양한 전략적 운영에 활용할 수 있는 구조화된 데이터로 변환합니다. 데이터 생성의 기하급수적인 증가와 데이터 기반 의사 결정이 제공하는 경쟁 우위를 고려할 때 Python을 사용한 웹 스크래핑은 이제 다양한 산업 분야의 운영 및 전략 프레임워크에 필수적입니다.
Python은 강력한 기능과 지원 생태계로 인해 맞춤형 웹 스크래핑 솔루션을 개발하는 데 선호되는 프로그래밍 언어입니다. Python이 비즈니스 애플리케이션에 특히 유리한 이유는 다음과 같습니다.
출처: redswitches
- 사용 용이성 및 가독성 : Python의 간단한 구문은 스크립트를 쉽게 작성하고 유지 관리할 수 있도록 보장하며, 이는 시장 변화에 빠르게 적응하려는 기업에 필수적입니다.
- 포괄적인 라이브러리 : Python은 BeautifulSoup, Scrapy 및 Selenium과 같은 특수 라이브러리를 제공합니다. 이러한 도구는 데이터 검색, HTML 구문 분석 및 브라우저 자동화와 관련된 작업을 단순화하여 개발 시간을 크게 단축합니다.
- 확장성 : Python의 유연성은 소규모 데이터 요구 사항을 위한 간단한 스크립트와 대규모 기업 데이터 처리를 위한 복잡한 시스템의 개발을 모두 지원합니다.
- 강력한 커뮤니티 지원 : 광범위한 Python 개발자 커뮤니티는 문제 해결, 업데이트 및 지속적인 학습을 위한 귀중한 리소스로서 비즈니스 솔루션을 최신 상태로 효과적으로 유지합니다.
Python 환경 설정
웹 스크래핑을 위해 Python을 시작하려면 적절하게 구성된 환경이 필요합니다. Python 프로젝트를 사용하여 웹 스크래핑을 위해 모든 것이 원활하게 실행되도록 시스템을 설정하는 방법은 다음과 같습니다.
파이썬 설치
먼저 Python을 설치해야 합니다. 공식 Python 웹사이트에서 최신 버전의 Python 3을 다운로드하는 것이 좋습니다. 이 버전에는 모든 최신 기능과 개선 사항이 포함되어 있습니다. 명령 프롬프트나 터미널을 열고 python –version을 입력하여 설치를 확인할 수 있습니다. 이 명령은 버전 번호를 표시하여 Python을 사용할 준비가 되었음을 확인합니다.
가상 환경 만들기
Python 프로젝트에는 가상 환경을 사용하는 것이 가장 좋습니다. 이렇게 하면 프로젝트의 라이브러리가 전역 Python 설치에서 격리되고 프로젝트 종속성 간의 충돌이 방지됩니다. 가상 환경을 만들려면 터미널에서 프로젝트 디렉터리로 이동하여 다음을 실행하세요.
파이썬 -m venv 환경
여기서 env는 가상 환경 폴더의 이름입니다. 원하는 대로 이름을 지정할 수 있습니다. 가상 환경을 활성화하려면 다음 명령을 사용하십시오.
Windows의 경우:
envScripts활성화
macOS 및 Linux의 경우:
소스 환경/bin/활성화
패키지 설치
환경이 설정되고 활성화되면 웹 스크래핑에 필요한 Python 패키지를 설치할 수 있습니다. 가장 일반적으로 사용되는 패키지는 HTTP 요청을 만들기 위한 요청과 HTML 및 XML 문서를 구문 분석하기 위한 BeautifulSoup입니다. 다음을 실행하여 이러한 패키지를 설치합니다.
pip 설치 요청 beautifulsoup4
이 명령은 최신 버전의 요청과 BeautifulSoup을 가져와서 가상 환경에 설치합니다.
Python 설치 확인
성공적으로 설치되고 패키지가 올바르게 설치되었는지 확인하려면 Python 셸에서 해당 패키지를 가져올 수 있습니다. 명령줄에 python을 입력하여 셸을 열고 다음을 입력하세요.
수입요청
import bs4 # bs4는 BeautifulSoup의 패키지 이름입니다.
오류가 없으면 패키지가 올바르게 설치된 것이며 Python으로 웹 스크래핑을 시작할 준비가 모두 완료된 것입니다!
이 설정은 Python 프로젝트를 사용한 모든 웹 스크래핑을 위한 강력한 기반을 제공하므로 Python을 효과적으로 사용하고 프로젝트 종속성을 깔끔하게 관리할 수 있습니다.
HTML 및 CSS 선택기의 기본
웹 페이지는 요소와 태그를 사용하여 콘텐츠를 구성하는 HTML(HyperText Markup Language)을 사용하여 구축됩니다. 이러한 요소는 제목과 단락부터 링크와 이미지까지 모든 것을 포함하는 모든 웹페이지의 구성 요소입니다. Python을 사용한 웹 스크래핑을 탐구하는 사람이라면 필요한 데이터를 찾고 추출하는 방법의 기초를 형성하는 HTML에 대한 기본적인 이해가 필수적입니다.
HTML 구조
HTML 문서는 <html> 태그로 시작하고 <head> 및 <body> 섹션이 이어지는 요소 트리로 구성됩니다. <head>에는 메타데이터와 스크립트 및 스타일시트에 대한 링크가 포함되어 있고, <body>에는 웹페이지에 표시되는 실제 콘텐츠가 포함되어 있습니다. <body> 내의 요소는 단락의 경우 <p>, 하이퍼링크의 경우 <a>, 표의 경우 <table> 등과 같은 태그를 사용하여 정의됩니다. 각 요소에는 요소에 대한 추가 정보를 제공하거나 요소의 모양과 동작을 변경하는 클래스, ID, 스타일과 같은 속성이 있을 수도 있습니다.
CSS 선택자
출처: 아타투스
CSS(Cascading Style Sheets) 선택기는 스타일을 지정하거나 조작하려는 요소를 선택하는 데 사용되는 패턴입니다. 웹 데이터를 스크랩할 때 CSS 선택기를 사용하면 정보를 추출하려는 특정 요소를 타겟팅할 수 있습니다. CSS 선택기에는 여러 유형이 있습니다.
- 유형 선택기는 태그 이름으로 요소를 대상으로 합니다. 예를 들어 p는 모든 <p> 요소를 선택합니다.
- 클래스 선택자는 선택을 위해 요소의 클래스 속성을 사용합니다. 예를 들어, .menu는 class="menu"인 모든 요소를 선택합니다.
- ID 선택기는 id 속성을 기반으로 요소를 대상으로 합니다. 예를 들어 #header는 id=”header”인 요소를 선택합니다.
- 속성 선택자는 주어진 속성의 존재 또는 값을 기반으로 요소를 찾습니다. 예를 들어 [href]는 href 속성이 있는 모든 요소를 선택합니다.
스크래핑을 위해 HTML 및 스타일 선택기 사용
웹페이지에서 데이터를 효율적으로 스크랩하려면 페이지를 검사하고 해당 구조를 이해해야 합니다. 이는 일반적으로 Chrome이나 Firefox와 같은 웹 브라우저의 개발자 도구를 사용하여 수행됩니다. 여기에서 HTML을 보고 스크랩하려는 데이터가 포함된 요소를 식별할 수 있습니다. 식별되면 CSS 선택기를 사용하여 이러한 요소를 정확히 찾아낼 수 있습니다.
예를 들어 웹페이지에서 뉴스 헤드라인 목록을 스크랩하는 데 관심이 있는 경우 각 헤드라인은 "news-item" 클래스가 있는 div 요소 내의 <h1> 태그로 래핑되어 있음을 알 수 있습니다. 이에 대한 CSS 선택자는 div.news-item h1일 수 있으며, 이는 "news-item" 클래스를 가진 <div> 요소의 하위 요소인 모든 <h1> 요소를 선택합니다.
첫 번째 Python 스크래핑 스크립트 만들기
웹페이지에서 데이터를 스크랩하는 Python 스크립트를 작성하는 것은 처음에는 어려워 보일 수 있지만 프로세스를 관리 가능한 단계로 나누면 즉시 데이터 스크랩을 시작할 수 있습니다. 요청 및 BeautifulSoup 라이브러리를 사용하여 첫 번째 Python 스크래핑 스크립트를 만드는 방법에 대한 간단한 가이드는 다음과 같습니다.
1단계: 필수 라이브러리 설치
시작하기 전에 시스템에 Python이 설치되어 있는지 확인하십시오. 그런 다음 웹페이지를 가져오기 위한 요청과 HTML 콘텐츠를 구문 분석하기 위한 BeautifulSoup라는 두 개의 Python 라이브러리를 설치해야 합니다. pip를 사용하여 다음 라이브러리를 설치하십시오.
pip 설치 요청 beautifulsoup4
2단계: 라이브러리 가져오기
필요한 라이브러리를 가져와서 스크립트를 시작하세요. 새 Python 파일을 만들고 맨 위에 다음 코드를 작성합니다.
수입요청
bs4에서 가져오기 BeautifulSoup
3단계: 웹페이지 가져오기
스크랩하려는 웹페이지의 URL을 선택하세요. 페이지를 가져오려면 request.get() 함수를 사용하세요. 이 함수는 웹페이지를 검색하고 응답을 변수에 저장합니다.
url = 'http://example.com' # 실제 URL로 대체
응답 = 요청.get(url)
4단계: HTML 콘텐츠 구문 분석
웹페이지가 있으면 HTML 콘텐츠를 구문 분석해야 합니다. BeautifulSoup을 사용하여 response.content를 구문 분석하고 BeautifulSoup 개체를 만듭니다.
수프 = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
5단계: 데이터 추출
어떤 데이터를 추출할지 결정하세요. 예를 들어, 웹페이지에서 모든 제목(<h1> 태그 내에 포함됨)을 긁어내려면 BeautifulSoup의 find_all() 메서드를 사용할 수 있습니다.
제목 = 수프.find_all('h1')
제목의 제목:
인쇄(heading.text.strip())
이 코드 조각은 모든 <h1> 태그를 찾아서 반복하고 각 태그 내부의 텍스트를 인쇄합니다.
6단계: 데이터 처리
데이터를 추출한 후에는 이를 파일이나 데이터베이스에 저장하거나 분석을 위해 정리할 수 있습니다. 단순화를 위해 제목을 텍스트 파일에 작성해 보겠습니다.
open('headings.txt', 'w')를 파일로 사용:
제목의 제목:
file.write(f”{heading.text.strip()}n”)
7단계: 스크립트 실행
스크립트를 저장하고 명령줄에서 실행합니다.
파이썬 your_script_name.py
your_script_name.py를 Python 파일 이름으로 바꿉니다. 출력을 확인하여 스크립트가 올바르게 작동하는지 확인하세요.
이 기본 스크립트는 다양한 웹사이트에서 다양한 유형의 데이터를 긁어내기 위해 확장 및 수정될 수 있습니다. 좀 더 익숙해지면 Python 기술과 도구를 사용하여 고급 웹 스크래핑을 탐색할 수 있습니다.
일반적인 데이터 추출 문제 극복
출처: 엑스트랙트
웹 스크래핑을 통한 데이터 추출은 특히 복잡한 웹사이트 구조나 동적 콘텐츠를 처리할 때 수많은 문제를 야기할 수 있습니다. 효과적인 데이터 수집을 위해서는 이러한 과제를 이해하고 해결 방법을 아는 것이 중요합니다. 다음은 발생할 수 있는 몇 가지 일반적인 문제와 이를 극복하기 위한 전략입니다.
- 페이지 매김 다루기
많은 웹사이트에서는 페이지 매김을 사용하여 여러 페이지에 걸쳐 대규모 데이터 세트를 구성하므로 데이터 추출 프로세스가 복잡해질 수 있습니다.
해결 방법: 페이지 매김을 처리하려면 각 페이지에 액세스하고 필요한 데이터를 추출하는 프로세스를 자동화해야 합니다. 여기에는 웹사이트가 페이지 매기기에 사용하는 URL 패턴을 식별하고 스크립트에 루프를 통합하여 모든 페이지를 반복하는 작업이 포함되는 경우가 많습니다. 예를 들어, 간단한 쿼리 매개변수(예: page=1, page=2)에 의해 URL이 변경되는 경우 스크립트에서 이러한 URL을 동적으로 구성할 수 있습니다.
base_url = 'http://example.com/items?page='
범위(1, number_of_pages + 1)에 있는 i의 경우:
URL = f”{base_url}{i}”
응답 = 요청.get(url)
# 앞서 설명한 대로 데이터를 구문 분석하고 추출합니다.
- 동적 콘텐츠 스크래핑
일부 웹사이트는 JavaScript를 사용하여 콘텐츠를 동적으로 로드합니다. 이는 필요한 데이터가 간단한 HTTP 요청에 의해 반환된 HTML에 없을 수도 있음을 의미합니다.
해결 방법: JavaScript에 크게 의존하는 웹 사이트의 경우 실제 브라우저를 자동화할 수 있는 Selenium 또는 Puppeteer와 같은 도구가 필요한 경우가 많습니다. 이러한 도구는 사용자가 하는 것처럼(버튼 클릭, 스크롤 등) 웹페이지와 상호 작용할 수 있으며 동적으로 로드되는 데이터를 스크랩할 수 있습니다.
셀레늄 가져오기 웹 드라이버에서
드라이버 = webdriver.Chrome() # 또는 webdriver.Firefox() 등
드라이버.get('http://example.com/dynamic_content')
# 페이지와 상호작용하는 코드가 여기에 들어갑니다.
데이터 = 드라이버.find_element_by_id('데이터').text
인쇄(데이터)
드라이버.종료()
- 속도 제한 및 IP 금지 처리
짧은 기간에 너무 많은 요청을 보내는 경우 웹 사이트에서 속도 제한을 구현하거나 IP를 차단할 수 있습니다.
해결 방법: 금지되거나 비율이 제한되는 것을 방지하려면 다음을 수행해야 합니다.
- 더 느린 속도로 요청하세요. 스크래핑 루프에 지연 또는 절전 간격을 구현합니다.
- IP 주소와 사용자 에이전트를 교체합니다. 프록시를 사용하고 사용자 에이전트를 변경하면 다른 사용자를 모방하고 차단될 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
수입 시간
무작위로 가져오기
URL의 URL:
time.sleep(random.randint(1, 5)) # 인간 행동을 모방하기 위한 무작위 수면
response = 요청.get(url, headers={'User-Agent': '사용자 에이전트 문자열'})
# 응답 분석
스크랩된 데이터 저장 및 관리
웹에서 데이터를 성공적으로 스크랩한 후 중요한 다음 단계는 데이터를 효과적으로 저장하고 관리하는 것입니다. 적절한 데이터 저장은 데이터를 체계적으로 정리하고 액세스할 수 있도록 보장할 뿐만 아니라 데이터 처리 워크플로우의 확장성을 향상시킵니다. 다음은 스크랩한 데이터를 저장하고 관리하기 위한 몇 가지 팁과 모범 사례입니다.
올바른 저장 형식 선택
스크랩한 데이터를 저장하는 형식은 나중에 데이터를 사용하는 방법에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 일반적인 형식은 다음과 같습니다.
- CSV(Comma-Separated Values) : 간단한 구조의 표 형식 데이터에 적합합니다. 널리 지원되며 스프레드시트 소프트웨어나 데이터베이스로 쉽게 가져올 수 있습니다.
- JSON(JavaScript Object Notation) : 계층적 또는 중첩된 데이터에 가장 적합합니다. JSON은 웹 애플리케이션에서 매우 선호되며 JavaScript 환경에서 직접 사용할 수 있습니다.
- XML(eXtensible Markup Language) : 구조가 복잡한 데이터나 메타데이터를 지원하는 자체 설명 형식이 필요한 경우에 유용합니다.
대규모 데이터에 데이터베이스 사용
보다 광범위하거나 복잡한 데이터 수집의 경우 확장성과 고급 쿼리 기능으로 인해 데이터베이스가 더 적합합니다.
- 관계형 데이터베이스(예: MySQL, PostgreSQL) : 테이블과 행에 잘 맞는 구조화된 데이터에 적합합니다. SQL 데이터베이스는 복잡한 쿼리를 지원하며 데이터 무결성 및 트랜잭션 작업에 이상적입니다.
- NoSQL 데이터베이스(예: MongoDB, Cassandra) : 비정형 또는 반정형 데이터 또는 시간이 지남에 따라 데이터 스키마가 발전할 수 있는 경우에 더 적합합니다. 이는 확장성이 뛰어나고 대규모 데이터 세트에서 고성능을 위해 설계되었습니다.
데이터 무결성 및 검증
스크랩한 데이터의 정확성과 완전성을 보장하는 것이 중요합니다.
- 데이터 형식(예: 날짜, 숫자)의 유효성을 검사하기 위해 스크래핑 프로세스 중에 검사를 구현합니다.
- 소스 웹사이트의 레이아웃이나 스키마 변경 사항에 맞게 데이터 스크래핑 스크립트를 정기적으로 업데이트하세요.
효율적인 데이터 관리 관행
대규모 데이터 세트를 효과적으로 관리하는 것은 성능을 유지하는 데 중요합니다.
- 정기 백업 : 데이터 손실을 방지하기 위해 정기적으로 데이터 백업을 예약하세요.
- 데이터 인덱싱 : 데이터베이스에서 인덱싱을 사용하여 쿼리 시간을 단축하고 액세스 패턴을 개선합니다.
- 일괄 처리 : 대규모 데이터 조작 또는 분석의 경우 Apache Hadoop 또는 Spark와 같은 일괄 처리 프레임워크를 사용하는 것이 좋습니다.
데이터 업데이트 자동화
웹 데이터는 자주 변경될 수 있으므로 정기적으로 데이터를 업데이트하도록 자동화된 스크립트를 설정하는 것이 좋습니다.
- 크론 작업(Linux) 또는 작업 스케줄러(Windows)를 사용하여 스크래핑 스크립트를 주기적으로 실행하세요.
- 스크래핑 작업의 상태와 성능을 모니터링하여 오류를 즉시 포착하고 해결하세요.
보안 고려 사항
민감한 데이터나 개인 데이터를 저장할 때 보안을 염두에 두세요.
- 데이터를 합법적으로 처리하려면 데이터 보호 규정(예: GDPR, CCPA)을 준수하세요.
- 전송 중 및 저장 중인 민감한 데이터를 암호화합니다.
Python을 사용하여 CSV에 데이터를 저장하는 예:
- 다음은 Python을 사용하여 스크랩된 데이터를 CSV 파일에 저장하는 방법에 대한 간단한 예입니다.
CSV 가져오기
data = [{'name': '제품 A', 'price': '10'}, {'name': '제품 B', 'price': '20'}]
키 = 데이터[0].keys()
open('products.csv', 'w', newline=”)을 출력_파일로 사용:
dict_writer = csv.DictWriter(output_file, 키)
dict_writer.writeheader()
dict_writer.writerows(데이터)
결론적으로
이제 도구 키트에 포함된 효과적인 웹 스크래핑, 데이터 저장 및 관리의 기반을 통해 원시 데이터를 귀중한 통찰력으로 전환할 수 있는 준비가 잘 갖추어져 있습니다. 데이터 수집부터 이를 실행 가능한 인텔리전스로 변환하는 과정은 비즈니스 결정과 전략적 이니셔티브를 추진하는 데 중추적인 역할을 합니다. 맞춤형 데이터 솔루션으로 비즈니스를 향상시킬 준비가 되셨습니까? 지금 PromptCloud에 문의하여 당사의 맞춤형 데이터 스크래핑 서비스가 귀하의 프로젝트에 어떻게 힘을 실어줄 수 있는지 알아보세요. 지금 바로 데이터 기반 의사결정의 세계에 대해 자세히 알아보고 데이터에 대한 접근 방식을 혁신해 보세요.