크롤링과 스크래핑은 웹 데이터 추출에 사용되는 두 가지 중요한 프로세스입니다. 이러한 용어는 종종 같은 의미로 사용되지만 실제로는 웹 데이터 추출 프로세스의 다른 부분을 나타냅니다.
웹 크롤링이란?
웹 크롤링은 데이터를 체계적으로 스캔하는 자동화된 프로세스입니다. 웹 페이지에 대한 정보를 색인화하고 저장하는 인터넷. Google, Bing, Yahoo와 같은 검색 엔진은 웹 크롤러를 사용하여 웹사이트에 대한 데이터를 수집하고 검색 색인을 구축합니다.
웹 크롤링 프로세스는 스파이더 또는 봇이라고도 하는 검색 엔진의 크롤러가 웹사이트를 만들고 그 콘텐츠를 분석합니다. 그런 다음 크롤러는 웹사이트의 링크를 따라 다른 페이지로 이동하며 크롤러가 웹사이트 및 링크된 웹사이트에서 가능한 많은 부분을 색인화할 때까지 프로세스가 계속됩니다.
웹 크롤러는 복잡한 알고리즘을 사용하여 정보를 식별하고 분류합니다. 페이지 제목, 메타 태그, 링크, 이미지 및 콘텐츠를 포함한 웹 페이지에 대한 정보. 그런 다음 이 정보는 검색 엔진에서 검색 결과를 생성하는 데 사용됩니다.
웹 스크래핑이란?
반면 웹 스크래핑은 웹사이트에서 데이터를 추출하는 프로세스입니다. 데이터는 텍스트, 이미지, 비디오 또는 기타 형식과 같은 모든 형식일 수 있습니다. 그런 다음 이 데이터는 시장 조사, 경쟁 분석 또는 기타 유형의 분석과 같은 다양한 목적으로 사용될 수 있습니다.
웹 스크래핑은 종종 웹 스크레이퍼 또는 데이터 추출기라는 자동화 도구를 사용하여 수행됩니다. 이러한 도구는 사용자의 특정 요구 사항에 따라 구조적 또는 비구조적 형식으로 웹사이트에서 데이터를 추출할 수 있습니다.
HTML 및 XML 문서 구문 분석을 포함하여 웹 스크래핑에 사용되는 다양한 기술이 있습니다. 특정 데이터를 추출하고 API를 사용하여 이를 제공하는 웹사이트에서 데이터를 추출합니다.
웹 크롤링과 웹 스크래핑의 차이점
웹 크롤링과 웹 스크래핑의 주요 차이점은 각 프로세스. 웹 크롤링은 웹사이트에 대한 정보를 색인화하고 저장하는 데 사용되는 반면, 웹 스크래핑은 분석 및 기타 목적을 위해 웹사이트에서 데이터를 추출하는 데 사용됩니다.
웹 크롤러는 웹사이트의 링크를 따라 링크에 대한 정보를 색인화하는 반면 웹 스크래퍼는 다양한 기술을 사용하여 웹사이트에서 특정 데이터를 추출합니다.
또한 웹 크롤링은 일반적으로 검색 엔진 및 기타 자동화 도구에 의해 수행되는 반면 웹 스크래핑은 종종 사람 또는 이 목적을 위해 특별히 설계된 자동화 도구에 의해 수행됩니다.
웹 스크래핑을 위한 Python 라이브러리
Python은 웹 사이트에서 데이터를 추출하는 데 도움을 주는 라이브러리들이 개발되어있어 웹 스크래핑에 큰 힘을 발휘합니다. BeautifulSoup, Scrapy, Selenium이라는 세 가지 일반적으로 사용되는 라이브러리가 그 예입니다. 이 세 가지 라이브러리는 각각 독특한 기능을 제공하며, 사용 방법은 스크래핑 프로젝트의 복잡성과 요구 사항에 따라 달라집니다.
- BeautifulSoup
이 파이썬 라이브러리는 HTML 및 XML 문서를 파싱하는 데 사용되며, HTML 및 XML 파일에서 데이터를 추출하기에 좋습니다. BeautifulSoup은 웹페이지 소스 코드에서 구문 분석 트리(parse tree)를 생성하며, 이를 통해 웹페이지를 탐색하고 검색하며 수정하기 쉽습니다. BeautifulSoup은 복잡한 HTML 문서를 태그, 탐색 가능한 문자열 또는 주석 등의 파이썬 객체 트리로 변환합니다.
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
URL = "https://www.example.com"
page = requests.get(URL)
soup = BeautifulSoup(page.content, "html.parser")
# 페이지에서 첫 번째 h1 태그 찾기
h1_tag = soup.find("h1")
print(h1_tag.text) # h1 태그 내부의 텍스트 출력- Scrapy
더 복잡한 스크래핑 작업을 처리할 수 있는 포괄적인 웹 크롤링 프레임워크입니다. Scrapy는 여러 요청을 동시에 처리할 수 있는 비동기 처리 프레임워크로, 대규모 스크래핑 작업에서 효율적으로 작동합니다. 웹 사이트에서 데이터를 추출하고 처리하여 원하는 형식으로 저장하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다.
import scrapy
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
name = "quotes"
start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/tag/humor/']
def parse(self, response):
for quote in response.css('div.quote'):
yield {
'text': quote.css('span.text::text').get(),
'author': quote.xpath('span/small/text()').get(),
}- Selenium
웹 애플리케이션 테스트를 위해 개발된 라이브러리이지만, 웹 스크래핑에도 널리 사용됩니다. Selenium의 강점은 웹페이지와 상호작용을 자동화할 수 있는 능력에 있습니다. Selenium은 버튼 클릭이나 페이지 스크롤링과 같은 인간과 유사한 동작을 시뮬레이션할 수 있어, 비동기로 콘텐츠가 로드되거나 사용자 상호작용에 응답하는 동적 웹사이트에 적합합니다.
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
driver = webdriver.Firefox()
driver.get("http://www.python.org")
assert "Python" in driver.title
elem = driver.find_element_by_name("q")
elem.clear()
elem.send_keys("pycon")
elem.send_keys(Keys.RETURN)
assert "No results found." not in driver.page_source
driver.close()각 라이브러리의 사용 시점
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BeautifulSoup: 웹페이지의 HTML에서 데이터를 추출해야하는 소규모 또는 중간 규모의 스크래핑 작업에 적합합니다. 사용이 간편하며, 속도가 큰 문제가 되지 않는 프로젝트에 이상적입니다.
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Scrapy: 대규모이고 복잡한 웹 스크래핑 작업에 가장 적합하며, 여러 요청을 처리하고 데이터를 체계적으로 처리해야 할 때 유용합니다. Scrapy는 라이브러리보다는 웹 크롤링 프레임워크에 가깝기 때문에 기능이 더 많고 학습 곡선이 더 가파릅니다.
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Selenium: 웹사이트가 콘텐츠를 비동기적으로 로드하거나 사용자 상호작용에 응답하는 경우에 적합합니다. 버튼 클릭이나 양식 작성과 같은 사용자 상호작용이 필요한 스크래핑 작업에 유용합니다.
