Scrapy를 이용한 G2.com 웹 스크래핑: 안티봇 방어 및 데이터 추출

핵심 기술

이 콘텐츠는 Scrapy 프레임워크를 사용하여 G2.com에서 제품 정보와 리뷰를 추출하는 웹 스크래핑 기술을 소개합니다. 복잡한 안티봇(anti-bot) 측정 기술을 우회하고, 프록시 로테이션, 중복 제거, 데이터 유효성 검사 등을 통해 안정적이고 깨끗한 데이터를 추출하는 방법을 다룹니다.

기술적 세부사항

• 두 개의 스파이더 사용: 카테고리 페이지에서 제품 목록을 추출하는 'Category Spider'와 개별 제품 페이지에서 상세 리뷰를 수집하는 'Product Reviews Spider'로 구성됩니다.
• 안티봇 측정 회피:
  • RandomUserAgentMiddleware: 다양한 브라우저 시그니처를 사용합니다.
  • RandomDelayMiddleware: 자연스러운 요청 간격 시간을 적용합니다.
  • AntiBotDetectionMiddleware: G2.com의 안티봇 탐지를 처리합니다.
  • ScrapeOpsScrapyProxySdk: 프록시 로테이션 및 IP 관리를 통해 차단을 방지합니다.
• 동적 레이아웃 대응: 여러 CSS 셀렉터를 시도하고 콘텐츠를 검증하는 폴백(fallback) 시스템을 구현하여 G2.com의 페이지 레이아웃 변경에 유연하게 대처합니다.
• 고유 식별자를 통한 중복 제거: 리뷰어 이름, 날짜, 리뷰 내용 일부를 조합하여 중복을 정확하게 식별합니다.
• 조건부 파일 내보내기: 실제 데이터가 있는 아이템 유형(제품, 리뷰, 카테고리)에 대해서만 파일을 생성하여 출력 디렉토리를 깔끔하게 유지합니다.
• 스크래핑 명령어 예시: 특정 카테고리 상위 제품 추출 (scrapy crawl g2_category -a category=system-security -a limit=5) 및 특정 제품 리뷰 추출 (scrapy crawl g2_product_reviews -a product_url="...") 명령어를 제공합니다.
• JavaScript 렌더링 지원: render_js=true 파라미터를 통해 동적으로 로드되는 콘텐츠를 처리합니다.
• 오류 복구 및 속도 제한: 지수 백오프(exponential backoff) 및 재시도 메커니즘, 존중하는 지연 시간과 자동 스로틀링을 구현합니다.

개발 임팩트

• 데이터 기반 의사결정: G2.com의 경쟁사 및 시장 동향 데이터를 자동으로 수집하여 시장 조사 및 경쟁 분석에 활용할 수 있습니다.
• 효율적인 데이터 수집: 안티봇 기술을 성공적으로 우회함으로써 안정적이고 높은 성공률로 데이터를 수집할 수 있습니다.
• 확장성 있는 아키텍처: 모듈식 설계로 다른 웹사이트에도 적용 가능하며, 프로덕션 환경에서 신뢰성 있는 운영이 가능합니다.

커뮤니티 반응

• 작성자는 무료 프록시의 낮은 성공률을 경험한 후 ScrapeOps API 키를 사용했을 때 성공률이 95% 이상으로 급증했다고 언급합니다. 프록시 로테이션과 지오로케이션 기능이 차단 문제를 해결했고, 모니터링 대시보드가 스크래핑 전략 최적화에 도움이 되었다고 합니다.