코드로 데이터를 수집하는 방법, 크롤링(Crawling)

크롤링(Crawling)이라는 단어를 들어보셨나요?

크롤링은 웹사이트의 데이터를 자동화된 프로그램으로 수집하는 것을 뜻합니다. 이러한 작업은 크롤러(Crawler, 또는 Spider)라고 불리는 자동화된 소프트웨어(봇)로 수행하는데, 크롤러는 다양한 웹 페이지에 방문해 원하는 데이터를 추출합니다.

크롤링은 검색 엔진의 데이터 수집과 색인(Index, 특정 정보를 쉽고 빠르게 찾을 수 있도록 돕는 참조 시스템) 생성, 온라인 가격 비교 사이트의 상품 정보 수집 등 다양한 분야에 활용됩니다.

크롤링을 학습, 비영리적 목적이 아닌 개인적, 영리적 목적으로 활용할 때는 웹사이트의 이용 약관을 존중하고, 개인정보 보호 및 저작권과 같은 법적 문제에 특별히 주의를 기울여야 합니다.

크롤링 과정

1. 웹 페이지 요청 및 수집: 크롤러가 URL에 해당하는 웹 페이지에 HTTP 요청을 보내고, 해당 서버로부터 웹 페이지의 내용을 HTML 형태로 수신합니다.

2. 데이터 파싱(Parsing): 수신된 웹 페이지의 HTML 태그를 분석해 텍스트, 링크, 이미지 등 필요한 데이터를 추출합니다.

3. 데이터 저장: 추출된 데이터를 데이터베이스나 파일에 저장합니다.

4. 반복: 설정된 조건이 만족될 때까지 1~3단계를 반복하며 새로운 웹 페이지를 요청, 수집 및 저장합니다.

사용되는 기술

• HTML: 웹 페이지의 구조와 내용을 정의하는 언어입니다.

• HTTP 요청: 웹서버에 웹 페이지 데이터를 요청합니다.

• 파싱(Parsing): 파싱은 구문 분석을 의미하며, 특정 대상에서 원하는 데이터를 추출하는 것을 뜻합니다. 파이썬에서는 주로 Beautiful Soup, lxml 등의 라이브러리로 HTML을 파싱합니다.

웹 크롤링의 사용 사례

1. 검색 엔진 최적화(SEO) 및 인덱싱

   • 검색 엔진(Google, Bing 등)은 웹 크롤러를 사용하여 웹 페이지를 수집하고, 이 데이터를 기반으로 검색 엔진 결과 페이지에서 페이지를 색인화하고 순위를 매깁니다.

2. 데이터 분석 및 시장 조사

   • 상용 웹사이트의 데이터를 크롤링하여 시장 동향, 가격 변화, 제품 리뷰 등을 분석합니다.

3. 소셜 미디어 분석

   • 소셜 미디어 플랫폼에서 데이터를 수집하여 사용자의 의견, 트렌드, 사회적 반응을 분석합니다.

4. 학술 연구

   • 연구원들은 웹 크롤링을 사용하여 학술 자료, 공개 데이터 세트, 뉴스 기사 등을 수집하고 연구에 활용합니다.

5. 자동화된 모니터링

   • 주가, 환율, 날씨 정보 등 실시간 데이터를 지속적으로 모니터링하여 변동을 추적합니다.

실습

화면 오른쪽 코드 실행 버튼을 누르고, 크롤링 결과를 확인하거나 코드를 수정해 보세요!