웹 스크래핑과 웹 크롤링 비교: 장점과 단점

정보를 수집해야 할 때 구문 분석은 웹사이트의 복잡한 구조를 구성 요소로 세분화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 효과적인 구문 분석을 위해서는 웹 크롤링과 웹 스크래핑의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다.

먼저 이러한 용어를 정의하고 웹 크롤링과 웹 스크래핑이 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다:

웹 크롤링은 봇(또는 스파이더)이 웹 페이지를 크롤링하여 웹사이트 링크를 수집하고 저장 및 분석을 위한 데이터 네트워크를 구축하는 자동화된 프로세스입니다.

웹 스크래핑은 웹 페이지에서 특정 정보를 수집하는 것입니다.

웹 스크래핑과 웹 크롤링의 차이점

웹 스크래핑과 웹 크롤링은 비슷한 목적을 가지고 있지만 뚜렷한 특징이 있습니다. 먼저 두 가지의 주요 용도에 대해 자세히 알아보겠습니다:

• 온라인 모니터링: 두 가지 모두 가격 업데이트, 프로모션 및 뉴스와 같은 웹사이트의 변경 사항을 추적하는 데 사용되며, 이는 경쟁력을 유지하는 데 매우 중요할 수 있습니다.
• 데이터 수집: 인터넷 소스에서 데이터베이스를 생성하여 프로젝트 효율성을 높이는 데 사용됩니다.
• 시장 분석: 두 가지 모두 경쟁 정보를 수집하여 성공적인 비즈니스 전략을 개발하는 데 사용됩니다.
• SEO 개선: 두 프로세스 모두 사이트를 스캔함으로써 백링크 품질 및 기타 요소를 평가하여 사이트 색인 및 검색 결과 순위를 개선하는 데 도움을 줍니다.

두 프로세스의 목적은 일치하지만 몇 가지 주요 측면에서는 차이가 있습니다:

범위: 웹 크롤링은 링크를 따라 웹 페이지를 체계적으로 탐색하여 검색 엔진의 콘텐츠 색인을 생성하기 위해 대량의 페이지를 포괄합니다. 그러나 웹 스크래핑은 사용자 요구사항에 따라 특정 웹 페이지에서 특정 데이터를 추출하는 보다 타깃화된 방식입니다.

빈도: 크롤러는 검색 엔진 색인을 업데이트하기 위해 지속적으로 작동하며, 정기적으로 웹사이트를 방문하여 콘텐츠를 검색하고 업데이트합니다. 스크래핑은 특정 목표에 따라 일회성 또는 주기적으로 수행될 수 있습니다.

데이터와의 상호 작용: 크롤러는 데이터 검색과 분류에 중점을 두고 웹 페이지 콘텐츠를 항상 상호 작용하지 않고 다운로드하고 색인을 생성합니다. 반면 스크래핑은 특정 정보를 추출하는 작업을 포함하며, 특정 HTML 요소에서 데이터를 식별하고 추출하는 등 페이지 구조와 보다 심층적인 상호작용을 필요로 하는 경우가 많습니다.

웹 스크래핑의 장단점

웹 스크래핑은 데이터 추출을 위한 유용한 도구로 장단점을 모두 제공합니다. 다음은 주요 장단점에 대한 분석입니다:

장점:

• 빠른 데이터 검색: 웹 스크래핑은 수동 데이터 수집에 비해 웹 사이트에서 대량의 데이터를 더 빠르고 효율적으로 수집할 수 있는 방법입니다.
• 자동화: 자동화된 스크래핑은 인적 오류를 줄여 웹사이트 업데이트를 정확하게 모니터링할 수 있습니다.
• 경쟁 우위: 기업은 경쟁사 정보, 시장 동향, 가격 데이터를 수집하여 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
• 연구: 학술, 마케팅 및 대규모 데이터 세트의 분석이 필요한 기타 연구에 유용합니다.

단점:

• 서버 부담: 스크래핑은 웹사이트 서버에 부담을 주어 성능 문제나 충돌을 일으킬 수 있습니다.
• 동적 콘텐츠의 어려움: 자바스크립트와 동적 콘텐츠를 많이 사용하는 웹사이트는 콘텐츠 업데이트로 인해 스크래핑이 어려울 수 있습니다.
• IP 차단: 웹사이트가 스크래퍼를 차단하여 탐지를 피하기 위해 프록시 또는 기타 방법을 사용해야 할 수 있습니다.
• 웹사이트 구조에 대한 종속성: 웹사이트의 구조를 변경하면 기존 스크래핑 스크립트가 손상될 수 있으므로 잦은 업데이트와 유지보수가 필요합니다.

웹 크롤링의 장단점

웹 크롤링은 웹 스크래핑과 마찬가지로 나름대로의 장단점이 있습니다. 다음은 주요 장단점에 대한 분석입니다:

장점:

• 효율적인 데이터 수집: 웹 크롤링은 다양한 웹사이트에서 대량의 데이터 수집을 자동화하여 광범위한 정보를 빠르게 찾을 수 있도록 해줍니다.
• 실시간 모니터링: 크롤러가 웹사이트를 정기적으로 방문하도록 프로그래밍하여 콘텐츠의 실시간 변경 및 추가 사항을 추적할 수 있으므로 정보 소스를 신속하게 업데이트하는 데 유용합니다.
• 링크 분석: 크롤러는 웹사이트의 링크 구조를 분석하여 서로 다른 페이지 간의 관계를 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 다양한 도구: Sequntum, Opensearchserver, Apache Nutch, Stormcrawler 등 다양한 웹 크롤링 애플리케이션을 사용할 수 있어 크롤링 프로세스를 간단하고 편리하게 만들 수 있습니다.

단점:

• 법적 및 윤리적 문제: 일부 사이트는 크롤러 사용을 명시적으로 금지하거나 제한하기 때문에 웹 크롤링은 특히 웹사이트 소유자의 허가 없이 수행되는 경우 법적 및 윤리적 문제를 일으킬 수 있습니다.
• 리소스 집약도: 대규모 웹사이트 크롤링은 리소스 집약적일 수 있으므로 상당한 컴퓨팅 성능이 필요하고 크롤러와 대상 웹사이트 모두에 서버 부하를 증가시킬 수 있습니다.
• AJAX 통합 페이지: AJAX로 생성된 콘텐츠가 있는 웹사이트는 크롤러가 이 데이터를 색인하는 데 어려움을 겪을 수 있으므로 크롤러에게 문제가 될 수 있습니다.
• "딥 웹"의 한계: 장점에도 불구하고 웹 크롤러는 인터넷의 모든 부분에 액세스할 수 없으며, 웹 페이지의 약 60%만 크롤링할 수 있습니다.

Python에서 파서 구성에 대한 단계별 가이드

Python을 사용한 웹 스크래핑은 웹 사이트에서 정보를 수집하는 강력한 방법입니다. 이 문서에서는 Python을 사용하여 웹 스크래핑을 위한 파서를 설정하는 방법에 대한 단계별 자습서를 안내합니다.

나만의 Python 파서를 만들려면 다음 단계를 따르세요:

1. 문제 정의: 10페이지로 구성된 온라인 스토어에서 제품 정보를 추출해야 하는 시나리오를 생각해 보세요.
2. 필요한 라이브러리를 설치합니다: pip를 사용하여 요청 및 beautifulsoup4 라이브러리를 설치합니다(pip install requests 및 pip install beautifulsoup4).
3. 코드 작성으로 넘어가 보겠습니다. 마지막 페이지 번호를 입력으로 받아 제품 카드의 URL을 수집하고 반환하는 첫 번째 함수를 선언하겠습니다:

crawl_products(pages_count):

urls = [ ]

return urls

4. 제품 카드의 URL을 입력으로 받아 각 카드를 방문하고 관심 있는 데이터를 구문 분석하여 공통 배열에 추가하는 두 번째 함수를 작성해 보겠습니다:

parse_products(urls):

data = [ ]

return data

5. 이 작업에서는 10페이지를 파싱해야 합니다. 전역 변수 PAGES_COUNT = 10을 선언하면 메인 코드는 다음과 같이 됩니다:

def main():

urls = crawl_products(PAGES_COUNT)

data = parse_products(urls)

6. 특정 페이지의 URL 주소가 어떻게 형성되는지 살펴보고 다음 템플릿을 작성해 보겠습니다:

fmt = ‘https://site's url/?page={page}’

for page_n in range(1, 1 + pages_count):

page_url = fmt.format(page=page_n)

7. 요청 가져오기 명령을 사용하여 요청 라이브러리를 가져옵니다. 그런 다음 GET 요청을 하고 결과를 응답 변수에 저장합니다:

response = requests.get(page_url)

8. Import another library with the import BeautifulSoup command. We'll move the functionality that we'll need for further parsing into a separate method. In the end, the code should look like this:

def get_soup(url, **kwargs):

response = requests.get(url, **kwargs)

if response.status_code = 200;

soup = BeautifulSoup(response.text, features=’html.parser’)

else:

soup = None

return soup

—---------

print(‘page: {}’.format(page_n))

page_url = fmt.format(page=page_n)

soup = get_soup(page_url)

if soup is None:

break

for tag in soup.select(‘.product-card .title’):

href = tag.attrs[‘href’]

url = ‘https://site's url.format(href)

urls.append(url)

return urls

9. URL을 한 줄에 하나씩 인쇄하는 코드를 추가해 보겠습니다: print('\n'.join(urls))
10. parse_products 함수를 구현해 보겠습니다. 다음은 각 상품의 가격, 특성, 이름을 파싱하는 코드입니다:

def parse_products(urls):

data = [ ]

for url in urls:

soup = get_soup(url)

if soup is Non:

break

name = soup.select_one(‘#️product_name’).text.strip()

amount = soup.select_one(‘#️product_amount’).text.strip()

techs = {}

for row in soup.select(‘#️characteristics tbody tr’):

cols = row.select(‘td’)

cols = [c.text.strip() for c in cols]

techs[cols[0]] = cols[1]

11. 특정 제품의 파싱 데이터가 저장될 항목 객체를 만듭니다. 그런 다음 이 항목을 공통 배열에 추가합니다:

item = {

‘name’: name,

‘amount’: amount,

‘techs’: techs,

)

data.append(item)

또한 현재 처리 중인 제품의 URL을 인쇄하여 구문 분석 과정을 확인해 보겠습니다: print('\product: {}'.format(url))

12. import json으로 파일 저장을 위한 라이브러리를 가져옵니다. 전역 변수 OUT_FILENAME = 'out.json'을 선언하고 구문 분석 결과를 저장하는 코드를 작성합니다:

with open(OUT_FILENAME, ‘w’) as f:

json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=1)

13. 두 페이지에 대해 구문 분석기를 실행하도록 PAGES_COUNT = 2 변수를 설정해 보겠습니다. 그런 다음 구문 분석 결과가 있는 파일을 열어 보겠습니다. 모든 것이 올바르게 작동하며 파서를 더 사용할 준비가 되었습니다:

    

Python을 사용한 웹 스크래핑용 라이브러리

Python의 웹 스크래핑 기능은 전문 라이브러리를 사용하면 크게 향상됩니다. 스크래핑을 처음 사용하든 숙련된 개발자이든 이러한 라이브러리를 숙지하는 것이 효과적인 웹 스크래핑의 핵심입니다. 여기에서는 요청, 셀레늄, BeautifulSoup 등 세 가지 필수 라이브러리를 자세히 살펴봅니다.

Request

요청 라이브러리는 많은 웹 스크래핑 프로젝트의 초석입니다. 요청 라이브러리는 웹사이트에 요청을 보내는 데 사용되는 강력한 HTTP 라이브러리입니다. 단순하고 사용자 친화적이기 때문에 웹 페이지에서 HTML 콘텐츠를 추출하는 데 이상적입니다. 단 몇 줄의 코드만으로 GET 또는 POST 요청을 전송하고 응답 데이터를 처리할 수 있습니다.

Selenium

Selenium은 브라우저 상호 작용을 자동화하기 위한 다목적 프레임워크를 제공하는 Python의 웹 스크래핑을 위한 중요한 도구입니다. 브라우저 간 호환성을 보장하며 특히 자동화된 테스트 및 웹 페이지 탐색과 같은 작업에 유용합니다. 웹 애플리케이션에 기능을 추가하거나, 웹사이트에서 데이터를 추출하거나, 반복적인 작업을 자동화하는 데 셀레늄을 사용할 수 있습니다.

Beautiful Soup

Beautiful Soup은 Python에서 웹 스크래핑을 위한 또 다른 필수 라이브러리입니다. HTML 또는 XML 문서에서 데이터를 추출하고 구문 분석할 수 있습니다. 태그 검색, 문서 구조 탐색, 일반적인 패턴에 기반한 콘텐츠 필터링과 같은 기능을 사용하여 웹 페이지에서 정보를 효율적으로 추출할 수 있습니다. Beautiful Soup은 요청과 같은 다른 Python 라이브러리와 함께 사용할 수도 있어 유연성을 더합니다.

소싱을 위한 최고의 웹 스크래핑 도구

특히 소싱을 위한 전문적인 구문 분석의 경우, 추가적인 웹 스크래핑 서비스가 필요합니다. 아래 나열된 도구는 최고 수준의 도구로 정보 수집 프로세스를 크게 간소화하고 최적화하여 후보 검색 또는 기타 데이터 분석 작업의 속도를 높여줍니다.

AutoPagerize

AutoPagerize는 웹사이트 콘텐츠를 탐색하는 지루한 과정을 자동화하여 스크래핑 기능을 향상시키는 브라우저 확장 프로그램입니다. 수많은 웹 페이지에서 다양한 데이터 패턴을 지능적으로 식별하고 처리하는 기능이 AutoPagerize를 차별화합니다. 따라서 각각의 고유한 사이트 구조에 맞게 스크립트를 사용자 정의할 필요가 없으므로 다양한 사이트에서 사용하는 다양한 형식에 적용할 수 있는 다목적 솔루션입니다.

Instant Data Scraper

인스턴트 데이터 스크레이퍼는 간편한 웹 스크래핑을 위해 설계된 또 다른 사용자 친화적인 도구입니다. 직관적인 인터페이스를 통해 복잡한 코딩이나 기술 지식 없이도 데이터 수집 프로세스를 탐색할 수 있습니다. 이 도구는 다양한 웹사이트와 플랫폼을 지원하므로 소셜 네트워크부터 뉴스 사이트까지 다양한 소스에서 정보를 추출할 수 있는 다재다능함이 돋보입니다. 또한 인스턴트 데이터 스크레이퍼는 텍스트, 이미지, 링크를 포함한 다양한 데이터 유형을 추출할 수 있습니다.

PhantomBuster

PhantomBuster는 다양한 설정을 제공하여 사용자의 필요에 맞게 조정할 수 있습니다. 데이터 소스 선택부터 출력 구조 정의까지 정보 수집 프로세스를 완벽하게 제어할 수 있습니다. PhantomBuster는 다양한 API와 원활하게 통합되어 데이터 처리를 위한 추가 기능을 제공합니다. 따라서 다른 플랫폼과의 원활한 상호 운용이 가능하여 웹 API 스크래핑을 위한 탁월한 도구입니다.

결론적으로 웹 스크래핑과 웹 크롤링은 정보 수집의 자동화를 구현하는 데 필수적인 도구입니다. 이러한 기술은 비즈니스 프로젝트, 과학 연구 또는 대량의 데이터를 처리하고 분석해야 하는 기타 모든 분야를 향상시킵니다.