특히 대량으로 제공되는 관련 정보에 대한 액세스는 올바른 비즈니스 및 분석적 의사결정을 내리는 데 매우 중요합니다. 마케팅 조사, 재무 분석, 경쟁사 모니터링, 심지어 머신 러닝과 같은 분야에서는 데이터 수집이 가장 중요합니다. 이 프로세스를 수동으로 수행하는 것은 불가능하기 때문에 자동화된 기술을 사용하며, 그 중 하나가 데이터 파싱입니다.
이 글은 구문 분석이 무엇인지에 대한 포괄적인 개요를 제공하는 것을 목표로 합니다. 또한 맞춤형 및 기성 구문 분석기와 같은 데이터 구문 분석 소프트웨어와 도구에 대해서도 다룹니다.
이 기술은 웹사이트, 데이터베이스 또는 API와 같은 여러 소스에서 자료를 검색하는 데 사용됩니다. 대부분의 경우, 자료는 원시 상태이며 다른 요소로 가득 차 있어 추후 활용이 용이하지 않습니다. 구문 분석은 보다 사용하기 쉬운 방식으로 출력 형식을 지정하여 추가 프로세스에 편리하게 사용할 수 있는 솔루션을 제공합니다.
다양한 도메인에서 정리되지 않은 단편적인 정보들은 흔히 볼 수 있습니다. 서로 다른 출처에서 가져온 세부 정보에는 중복되거나 관련 없는 부분이 포함될 가능성이 높습니다. 웹 스크래핑을 예로 들어보면, 관련 웹사이트 콘텐츠를 스크랩하여 얻기 위해 서비스를 구매하고 그 대가로 복잡한 HTML, 광고, 매력적이지 않은 탐색 인터페이스를 얻게 됩니다. 파서는 텍스트를 스캔하여 원치 않거나 관련 없는 부분을 제거한 후 보다 읽기 쉬운 방식으로 정리합니다.
프로그래밍 스크립트에서 구문 분석이 유용한 이유입니다:
따라서 데이터 구문 분석은 필요한 캡처를 수집할 뿐만 아니라 구조화되고 사용 가능하며 추가 프로세스에 쉽게 사용할 수 있도록 함으로써 가치를 더한다는 점에서 다른 목적을 가지고 있습니다.
구문 분석기의 워크플로는 특정 요구사항과 관련된 세부 정보를 캡처하기 위한 일련의 단계로 구성됩니다.
구문 분석기는 작업의 특정 성격과 소스에 맞게 준비된 스크립트 또는 스크래핑 소프트웨어의 형태를 취할 수 있습니다. 필요에 따라 Octoparse나 ParseHub와 같은 보다 일반적인 도구를 사용할 수도 있고, Scrapy나 BeautifulSoup와 같은 개발자를 위한 보다 유연한 도구를 사용할 수도 있습니다.
이것은 잘 구조화된 스크립트를 통해 유럽 중앙 은행의 데이터를 파싱하는 방법에 대한 예제입니다. 이 스크립트의 목적은 환율에 대한 세부 정보를 수집하는 것입니다.
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import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 유럽 중앙 은행의 환율이 포함된 URL
url = "https://www.ecb.europa.eu/stats/eurofxref/eurofxref-daily.xml"
# GET 요청 보내기
response = requests.get(url)
# XML 응답 구문 분석
soup = BeautifulSoup(response.content, "xml")
# 통화 및 환율 속성이 있는 모든 태그 찾기
currencies = soup.find_all("Cube", currency=True)
# 환율 표시
for currency in currencies:
name = currency["currency"] # 통화 코드(USD, GBP 등)
value = currency["rate"] # 유로화 대비 환율
print(f"{name}: {value} EUR")
이 스크립트는 ECB의 공식 웹사이트로 자동 HTTP 요청을 생성하여 유로화 환율이 포함된 XML 문서를 다운로드합니다. 그런 다음 BeautifulSoup을 사용하여 문서를 파싱하고 가장 관련성이 높은 정보를 추출하여 사용자 친화적인 방식으로 표시합니다.
샘플 출력:
USD: 1.0857 EUR
GBP: 0.8579 EUR
JPY: 162.48 EUR
API는 여러 프로그램이 전용 서버를 통해 데이터를 교환할 수 있는 애플리케이션 인터페이스 역할을 합니다. HTML 페이지 대신 JSON, XML 또는 CSV 형식으로 직접 액세스할 수 있는 정보로 파싱됩니다.
이 도구를 사용하면 더 빠르고 정확하게 구문 분석할 수 있습니다:
데이터 추출을 위한 API의 분류는 다음과 같습니다:
API 키가 필요하고 서비스 요금이 부과되는 Google 지도와 같이 일부 서비스는 무료인 동시에 유료일 수도 있습니다.
API는 웹 스크래핑, 봇 방지 장치 활용, 요청 제한 및 권한 부여로부터 고도로 보호되는 서비스에 사용하기에 가장 적합한 데이터 파싱 도구 옵션입니다. 또한 차단 위험 없이 합법적으로 작업할 수 있습니다.
또한 세부 정보를 실시간으로 변경해야 할 때 선호되는 선택입니다. 예를 들어 트레이더와 금융 회사는 최신 주식 시세에 지속적으로 액세스할 수 있어야 하고, 여행 서비스에서는 항공권 가격을 모니터링해야 합니다.
NewsAPI를 예로 들어보겠습니다. 이것은 다양한 곳에서 정보를 가져와 JSON 형식으로 컴파일하는 서비스입니다. 웹사이트의 디자인이 다양하고 스크래핑 방지 조치가 일반적으로 배포되어 있기 때문에 뉴스 스크래핑은 간단하지 않습니다. 하지만 이 서비스는 특정 키워드, 날짜, 출처를 사용하여 뉴스 기사를 쉽게 필터링할 수 있는 옵션을 제공합니다.
뉴스API에서 세부 정보를 추출하려면:
import requests
api_key = "YOUR_API_KEY"
url = "https://newsapi.org/v2/everything"
params = {
"q": "technology",
"language": "ru",
"sortBy": "publishedAt",
"apiKey": api_key
}
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()
# 뉴스 헤드라인 표시
for article in data["articles"]:
print(f"{article['title']} - {article['source']['name']}")
이 코드의 기능:
구문 분석된 응답은 뉴스 기사의 제목, 출처의 이름 및 게시된 날짜와 시간을 반환합니다. 또한 유용한 주요 자료에 대한 링크, 설명 또는 기사의 전문, 카테고리 또는 토픽 포인터도 포함될 수 있습니다. 또한 응답에는 작성자의 이름, 태그, 이미지 및 기타 데이터가 포함될 수 있습니다.
전문 구문 분석기는 특정 소스 형식이나 정보 유형에 사용되는 도구입니다. 전체적인 솔루션과 달리 이러한 파서는 복잡한 구조, 동적으로 로드되는 콘텐츠, 심지어 자동화된 요청으로부터 보호되는 웹사이트를 위해 만들어졌습니다.
특수 구문 분석은 다음과 같은 경우에 스크래핑에 사용됩니다:
참고. 파일 구문 분석이란 무엇인가요? 파일 구문 분석은 파일을 평가하고 파일에서 정보를 얻는 방식입니다. 여기에는 파일을 읽고 그 내용을 데이터 처리에서 분석에 이르기까지 모든 작업에 적합한 형식으로 변환하는 작업이 포함되지만 이에 국한되지 않습니다.
전문화된 도구는 스캐너로 보호되는 복잡한 리소스에서 구조화된 세부 정보를 간단하고 직관적으로 추출할 수 있도록 보장합니다. 예를 들어, 이 글에서는 알리익스프레스 스크래핑을 위한 전문 파서를 설정하는 방법에 대해 알아봅니다.
사용자 정의 파서는 특수한 작업과 비즈니스 요구 사항을 위해 설계된 도구입니다. 데이터 구조, 업데이트 빈도, CRM, ERP 또는 BI 도구와 같은 다른 시스템과의 연동 기능을 염두에 두고 만들어집니다.
특정 구문 분석기가 포함된 사용자 정의 스크립트는 다음과 같은 경우에 적합합니다:
사용자 정의 구문 분석기의 설계는 비즈니스 목적에 맞게 정보 수집 프로세스를 최대한 유연하게 조정하고 효율성과 사용 편의성을 극대화합니다.
일반적으로 사용자 정의 구문 분석기를 구축하는 것은 전문 구문 분석기를 구축하는 것보다 더 어렵습니다. 요청 재시도와 같은 일부 기능이 있으면 더 안정적일 수 있습니다. 이는 파이썬 기반 데이터 구문 분석의 맥락에서 중요하며, 특히 끊임없이 변화하는 환경에서 처리할 때 더욱 그렇습니다. 이 접근 방식은 요청 재전송을 허용하므로 일시적인 서버 장애나 차단에 도움이 되며 정보 손실 가능성을 줄여줍니다. 이 문제를 해결하는 방법 중 하나는 파이썬에서 반복 요청을 구현하는 문제와 관련된 문서에서 제시된 방법 중 하나입니다. 오류 대처 메커니즘과 함께 기본 및 고급 재시도 패턴을 연구합니다.
전문 구문 분석기와 사용자 정의 구문 분석기의 보다 근본적인 차이점과 각각의 구문 분석에 가장 적합한 구문 분석기를 이해하려면 아래 표를 참조하세요.
| 구문 분석기 유형 | 전문화 | 사용자 지정 |
|---|---|---|
| 사용 목표 | 특정 복잡한 세부 사항 작업 | 비즈니스 작업에 대한 개별 조정 |
| 유연성 | 제한: 고정 구조 및 기능 | 최대: 로직 및 처리 형식 변경 기능 |
| 다른 시스템과의 통합 | 항상 제공되는 것은 아니며 추가 모듈이 필요할 수 있습니다. | CRM, ERP, BI와의 손쉬운 통합 및 API 지원 |
| 사용 사례 | 미디어 콘텐츠 파싱, 보호 우회하기 | 가격 목록, API 요청 수집 |
데이터 구문 분석은 다양한 소스에서 모든 종류의 세부 정보를 빠르게 수집하여 사용 가능한 형식으로 변환하는 데 사용됩니다. 물리적으로 정보를 검색하고 복사하는 대신 애플리케이션 자체가 필요한 정보를 가져와 수집하고 정리합니다. 이 작업에 사용할 수 있는 다양한 독점 및 맞춤형 구문 분석기나 사용자 친화적인 시각적 도구(예: Octoparse 또는 ParseHub)가 있습니다. 자료의 종류와 발견되는 리소스의 특성에 따라 가장 적절한 선택이 이루어집니다. CRM, ERP 및 기타 비즈니스 도구와의 통합에 특히 유리하며, API는 HTML 코드 없이 구조화된 정보를 제공하기 때문에 데이터 구문 분석과 관련된 많은 번거로움을 제거하여 보다 간단한 시스템 통합을 가능하게 해줍니다.
오늘날 구문 분석은 비즈니스 분석, 마케팅, 재무 감시 및 기타 여러 분야에서 여전히 중요한 측면으로 남아 있습니다. 자료 수집을 자동화하는 기업은 정보에 입각한 정확한 의사 결정을 내릴 수 있는 실시간 정보를 적극적으로 활용하기 때문에 경쟁사보다 확실히 우위를 점할 수 있습니다.
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