웹 스크래핑의 실전 가이드: 데이터 과학자들을 위한 Python 기법
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
웹 개발
대상자
데이터 과학자, 웹 개발자, 크롤링/스크래핑 팀
(난이도: 중급 ~ 고급, Python 기초 지식 필수)
핵심 요약
- 웹 스크래핑은
requests
,BeautifulSoup
,pandas
등을 활용해 웹사이트의 공개 데이터를 자동으로 수집하는 기술 - 법적/윤리적 고려사항:
robots.txt
확인, 서버 과부하 방지, 비공개 콘텐츠 금지 - 동적 웹사이트 대응:
Selenium
또는playwright
사용 (JavaScript 렌더링 지원)
섹션별 세부 요약
1. 웹 스크래핑의 정의 및 목적
- 정의: 자동화된 방식으로 웹사이트의 HTML 데이터를 추출하는 프로세스
- 목적: 금융 데이터 수집, 경쟁사 가격 모니터링, 머신러닝 데이터셋 구축 등
- 공개 데이터 활용: 개인/교육/연구 목적에 한해 허용 (사전 서버 정책 준수 필수)
2. 법적/윤리적 고려사항
- robots.txt 파일 확인 (
www.example.com/robots.txt
) - 서비스 이용약관 준수 및 개인/유료 콘텐츠 금지
- 서버 과부하 방지: 요청 간
time.sleep()
사용, IP 회전 또는 프록시 활용
3. 주요 Python 도구 및 사용법
- requests: HTTP 요청 전송 (
requests.get(URL)
) - BeautifulSoup: HTML 파싱 (
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
) - pandas: 수집 데이터 정리 (
df = pd.DataFrame({"Quote": quotes, "Author": authors})
) - Selenium: JavaScript 동적 사이트 처리 (ChromeDriver 설치 및
webdriver.Chrome()
사용)
4. 실전 예제: `quotes.toscrape.com` 스크래핑
- 단일 페이지:
soup.find_all("div", class_="quote")
으로 인용문 추출 - 다중 페이지:
for page in range(1, 6)
반복 및df.to_csv()
로 CSV 저장 - 동적 사이트:
Selenium
을 통해driver.page_source
로 JavaScript 렌더링 처리
5. 고급 기법 및 팁
- 헤더 추가: 브라우저 모방 (
headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
) - 예외 처리:
try-except
로 오류 방지 - 대규모 수집: 프록시/IP 회전, 요청 간 지연 시간 설정
결론
- 핵심 팁:
robots.txt
준수,time.sleep()
사용,Selenium
으로 동적 사이트 대응 - 실무 적용:
requests
+BeautifulSoup
으로 간단한 스크래핑,Selenium
으로 복잡한 웹사이트 처리 - 데이터 과학자 활용: 실시간 데이터 수집 및 머신러닝/자연어 처리 모델 훈련에 필수적인 기술