실시간 크롤링 대시보드 구축 가이드

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

웹 개발, 데이터 분석

대상자

Python 개발자 및 실시간 데이터 시각화에 관심 있는 중급자

핵심 요약

• Python을 활용한 실시간 암호화폐 가격 대시보드 구축 방법 (BeautifulSoup + Flask + Plotly)
• 데이터 수집 → 처리 → 시각화 전 과정을 포함한 풀스택 기술 스택 설명
• Plotly를 통한 실시간 차트 업데이트 및 JavaScript 기반 자동 새로고침 구현

섹션별 세부 요약

1. 라이브러리 설치 및 준비

• flask, requests, beautifulsoup4, plotly, pandas 설치
• CoinMarketCap 등 공개 사이트 대상 크롤링

1. 웹 크롤링 구현

• requests로 HTML 가져오기
• BeautifulSoup으로 테이블 데이터 추출 (상위 10개 암호화폐)
• pandas를 사용한 데이터 프레임 생성

1. Flask 앱 구현

• @app.route("/")으로 루트 경로 정의
• Plotly로 바 차트 생성 및 json.dumps로 대시보드 전달

1. 대시보드 UI 구성

• templates/index.html 파일에 Plotly 차트 렌더링
• JavaScript로 60초 간격의 자동 새로고침 구현

1. 확장 및 최적화 제안

• 가격 변동률, 시장 대규모, 거래량 추가
• 데이터베이스 저장 및 Heroku/Fly.io 배포
• 사용자 인증 및 Discord 알림 기능 추가

결론

• *공식 API 활용을 우선 고려하고, 크롤링 시 사이트의 TOS 준수가 필수적임. Flask + Plotly 기반 실시간 대시보드는 데이터 수집/처리/시각화 전 과정을 한 번에 학습할 수 있는 실용적인 예제이며, JavaScript 자동 새로고침**을 통해 실시간 업데이트 기능 구현 가능.