실전 웹 스크래핑 가이드: Python으로 데이터 과학자 활용

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 스크래핑requests, 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 또는 playwright 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 및 df.to_csv()로 CSV 저장
  • 동적 사이트: Selenium을 통해 driver.page_source로 JavaScript 렌더링 처리

5. 고급 기법 및 팁

  • 헤더 추가: 브라우저 모방 (headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0"})
  • 예외 처리: try-except로 오류 방지
  • 대규모 수집: 프록시/IP 회전, 요청 간 지연 시간 설정

결론

  • 핵심 팁: robots.txt 준수, time.sleep() 사용, Selenium으로 동적 사이트 대응
  • 실무 적용: requests + BeautifulSoup으로 간단한 스크래핑, Selenium으로 복잡한 웹사이트 처리
  • 데이터 과학자 활용: 실시간 데이터 수집 및 머신러닝/자연어 처리 모델 훈련에 필수적인 기술