웹 스크래핑 API 성능 비교: HasData vs Oxylabs vs ScrapingBee (비용, 안정성, 출력 품질)
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웹 스크래핑 API 선택을 고민하는 백엔드 개발자, 데이터 엔지니어, 혹은 웹 스크래핑 자동화를 구축하려는 모든 개발자에게 유용합니다.
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웹 스크래핑 API 성능 비교: HasData, Oxylabs, ScrapingBee
이 글은 웹 스크래핑 API 선택에 있어 속도뿐만 아니라 비용, 안정성, 출력 품질 등 다양한 요소를 종합적으로 고려하여 각 서비스를 비교 분석합니다. 지난 게시글에서 테스트한 API 속도 결과를 바탕으로, HasData, Oxylabs, ScrapingBee 세 가지 주요 서비스의 특징을 심층적으로 다룹니다.
핵심 기술
- 웹 스크래핑 API 비교: 속도(p50, p75, p95), 비용(CPM), 안정성, 출력 품질, JavaScript 렌더링 지원 여부, 커스텀 추출 기능 등을 기준으로 서비스별 장단점 분석.
기술적 세부사항
- HasData:
- 빠른 속도(P95: 3.55s), 높은 신뢰성, 자동 재시도.
- 구조화된 JSON 형식 반환 (HTML, 메타데이터, 추출 필드).
- JS 렌더링, CSS 선택자, AI 규칙, JS 시나리오 통한 커스텀 추출 지원.
- Python, NodeJS SDK, 플레이그라운드, 깔끔한 문서 제공.
- 신뢰도 높은 평가 (Trustpilot 4.4, Clutch 5.0, Capterra 5.0).
- Oxylabs:
- JS 렌더링, 프록시 지원, CAPTCHA 우회, 유연한 요청 커스터마이징.
- 구조화된 JSON 반환 (raw HTML, 전체 메타데이터).
- 커스텀 파싱 규칙, 지오 타겟팅, 브라우저 명령어 지원.
- Python, Go 공식 SDK, 단순 API 플레이그라운드 제공.
- 안정적인 성능(P95: 4.3s), 부하 시 안정성, 재시도 포함.
- Trustpilot 4.1, Capterra 4.7 평가.
- ScrapingBee:
- 헤드리스 스크래핑 API, JS 렌더링, CAPTCHA 우회, 프록시 지원, 스크린샷 캡처.
- 구조화된 HTML/JSON 출력, AI 기반 추출 및 커스터마이징 (헤더, 딜레이, 차단, JS 시나리오 등).
- Python, NodeJS SDK, 플레이그라운드 제공.
- 안정적인 성능(P95: 4.234s), 높은 성공률.
- Capterra 4.9 평가.
공통 및 추가 정보
- 최소 월간 요금: 세 서비스 모두 $49부터 시작.
- 요금 모델: 크레딧 기반 모델 (HasData, ScrapingBee) 또는 별도 문의 (Oxylabs).
- Request Failure: 테스트 중 요청 실패 사례 없음.
- 데이터 형식: 세 서비스 모두 구조화된 JSON 반환.
- JS 렌더링: 세 서비스 모두 지원.
개발 임팩트
- 각 API의 성능, 비용, 기능적 차이점을 명확히 인지하여 프로젝트 요구사항에 맞는 최적의 웹 스크래핑 솔루션을 선택할 수 있습니다.
- 데이터 추출의 효율성과 자동화를 높여 개발 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
- JavaScript 렌더링, CAPTCHA 우회 등 고급 기능을 통해 복잡한 웹사이트에서도 안정적으로 데이터를 수집할 수 있습니다.
커뮤니티 반응
- 원문에서는 커뮤니티 Discord 참여를 독려하며, 독자들에게 최고의 웹 스크래핑 API에 대한 의견을 묻고 있습니다. 이는 개발자 커뮤니티의 참여를 유도하고 실질적인 피드백을 얻으려는 시도로 볼 수 있습니다.
📚 관련 자료
Scrapy
Python 기반의 강력한 웹 크롤링 및 스크래핑 프레임워크로, 직접 구축 시 비교 대상이 되는 핵심 기술 스택입니다. 본문에서 언급된 API들이 제공하는 기능(JS 렌더링, 프록시 지원 등)은 Scrapy와 같은 프레임워크를 통해 구현하거나 보완할 수 있습니다.
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Playwright
Microsoft에서 개발한 Node.js 라이브러리로, Chromium, Firefox, WebKit 브라우저 자동화를 지원합니다. 본문에서 언급된 JS 렌더링 기능은 Playwright와 같은 브라우저 자동화 도구를 통해 구현될 수 있으며, API 서비스들이 내부적으로 활용할 가능성이 높습니다.
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requests
Python의 HTTP 라이브러리로, 웹 스크래핑의 기본적인 요청 및 응답 처리에 사용됩니다. 본문에서 비교하는 API들은 이 requests 라이브러리 위에 구축되거나, 더 복잡한 요청 처리를 위해 활용될 수 있는 기반 기술입니다.
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