[CS] 웹 크롤링

1. 크롤링이란?

크롤링은 웹 페이지의 데이터를 자동으로 수집하는 기술입니다. 주로 웹 스크래퍼(scraper)라고 불리는 프로그램이 HTTP 요청을 통해 데이터를 가져오고, HTML 구조를 분석하여 필요한 정보를 추출합니다.

2. 크롤링의 활용

• 데이터 수집: e-commerce 가격 비교, 뉴스 데이터 모니터링.
• 트렌드 분석: 소셜 미디어나 포럼에서 키워드 추출.
• 웹 테스트: 웹사이트가 의도한 대로 작동하는지 확인.
  
  

3. 크롤링의 작동 원리

1. HTTP 요청: 대상 웹사이트에 HTTP GET 요청을 보냅니다.
2. HTML 응답 파싱: 반환된 HTML 데이터를 분석하여 필요한 정보를 추출합니다.
3. 데이터 저장: 추출한 데이터를 파일, 데이터베이스 등에 저장합니다.
   
   

4. 크롤링의 주요 도구

• Python 기반 도구
  • BeautifulSoup: HTML 파싱 및 데이터 추출.
  • Scrapy: 대규모 크롤링 프로젝트에 적합한 프레임워크.
  • Selenium: 자바스크립트 렌더링이 필요한 웹사이트 크롤링.
    
    
• JavaScript 기반 도구
  • Puppeteer: Chrome 기반 크롤링과 테스트.
  • Cheerio: 서버 측 HTML 파싱 라이브러리.

5. 크롤링 예제 (BeautifulSoup)

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 대상 URL
url = "https://example.com"

# HTTP 요청
response = requests.get(url)
html_content = response.text

# HTML 파싱
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')

# 데이터 추출
titles = soup.find_all('h1')

# 추출한 데이터 출력
for title in titles:
    print(title.text)

6. 크롤링과 법적 이슈

크롤링은 기술적으로 강력하지만, 법적/윤리적 문제를 고려해야 합니다.

• 서비스 약관 준수: 대상 웹사이트의 이용 약관 위반 여부 확인.
• 데이터 보호법 준수: 수집 데이터가 개인 정보를 포함하지 않도록 주의.
  
  

7. 크롤링의 한계

• IP 차단: 크롤링 빈도가 높을 경우 차단될 가능성.
• 동적 콘텐츠: JavaScript로 렌더링되는 페이지는 추가 도구(Selenium 등)가 필요.
• 데이터 품질: 크롤링한 데이터가 항상 깨끗하지는 않음.