세계 최대의 정보 소스는 아마도 인터넷에서 찾을 수 있을 것입니다. 웹사이트에서 데이터를 수집하고 분석하는 것은 데이터 과학, 기업 인텔리전스, 조사 보고 등 광범위한 분야에서 막대한 잠재력을 갖고 있습니다.
데이터 과학자는 수정하고 분석할 새로운 정보와 데이터를 끊임없이 찾고 있습니다. 특정 정보를 찾기 위해 인터넷을 긁는 것은 현재 가장 널리 사용되는 방법 중 하나입니다.
첫 번째 웹 스크래핑 경험을 할 준비가 되셨나요? 하지만 먼저 웹 스크래핑이 실제로 무엇인지와 그 기본 사항 중 일부를 이해해야 합니다. 그런 다음 최고의 웹 스크래핑 기술에 대해 이야기하겠습니다.
웹 스크랩 핑이란 무엇입니까?
웹에서 원시 데이터를 수집하고 처리하는 기술은 웹 스크래핑으로 알려져 있으며, Python 커뮤니티는 다소 강력한 웹 스크래핑 도구를 개발했습니다. ㅏ 데이터 파이프라인 이 데이터를 구조화된 방식으로 처리하고 저장하는 데 사용됩니다.
웹 스크래핑은 오늘날 수많은 응용 프로그램에서 일반적인 관행입니다.
- 마케팅 및 영업 비즈니스는 웹 스크래핑을 사용하여 리드 관련 데이터를 수집할 수 있습니다.
- 부동산 회사는 웹스크래핑을 이용하여 신규 개발, 매매 부동산 등에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.
- Trivago와 같은 가격 비교 웹사이트는 다양한 전자상거래 웹사이트에서 제품 및 가격 데이터를 얻기 위해 웹 스크래핑을 자주 사용합니다.
다양한 방법을 사용하여 웹을 긁을 수 있습니다. 프로그래밍 언어, 각 프로그래밍 언어에는 동일한 작업을 수행하는 데 도움이 되는 다양한 라이브러리가 있습니다. 효과적인 웹 스크래핑에 사용되는 가장 인기 있고 신뢰할 수 있으며 합법적인 프로그램 중 하나는 Python입니다.
파이썬에 대하여
Python은 1991년에 개발 및 출시된 스크래핑에 가장 널리 사용되는 언어입니다. 이 프로그래밍 언어는 웹 사이트 생성, 코드 작성, 소프트웨어 생성, 시스템 스크립트 생성 등에 자주 사용됩니다. 이 프로그램은 온라인 부문의 초석이며 전 세계 상거래에서 널리 사용됩니다.
웹 애플리케이션은 Python을 사용하여 서버에서 개발할 수 있습니다. 프로세스를 구축하고 데이터베이스 시스템에 연결하기 위해 애플리케이션과 함께 사용할 수 있습니다. 파일을 읽고 변경할 수도 있습니다.
또한 대규모 데이터를 관리하고, 복잡한 수학 연산을 수행하고, 프로토타입 프로세스의 속도를 높이거나, 즉시 생산 가능한 소프트웨어를 만드는 데 사용할 수 있습니다.
웹 스크래핑에 Python을 어떻게 사용할 수 있나요?
인터넷에서 정보를 스크랩하고 추출하려면 HTML 가져오기, HTML 트리 가져오기, 마지막으로 트리에서 정보 추출의 세 단계를 거쳐야 합니다.
요청 라이브러리를 사용하여 특정 사이트에서 HTML 코드를 검색할 수 있습니다. 그런 다음 HTML 트리는 다음을 사용하여 구문 분석되고 추출됩니다. 아름다운 수프, 그러면 Python만 사용하여 데이터를 구성할 수 있습니다.
웹 스크래핑을 위해 Python 재능을 사용하기 전에 자동화 도구를 사용하여 웹 사이트에 액세스하는 것이 사용 조건을 위반하는지 확인하기 위해 대상 웹 사이트의 허용 가능한 사용 정책을 항상 확인하는 것이 좋습니다.
웹 스크래핑은 어떻게 작동합니까?
스파이더는 일반적으로 온라인에서 사용됩니다. 스크 레이 핑 프로세스. 관련 웹사이트에서 HTML 문서를 검색하고 비즈니스 로직에 따라 필요한 콘텐츠를 추출한 후 특정 형식으로 저장합니다.
이 웹사이트는 확장성이 뛰어난 스크래퍼를 만들기 위한 가이드 역할을 합니다.
몇 가지 코드 조각과 결합된 Python 프레임워크 및 접근 방식을 사용하면 여러 가지 간단한 방법으로 데이터를 스크랩할 수 있습니다. 동일한 내용을 실제로 적용하는 데 도움이 되는 여러 가지 가이드가 있습니다.
단일 페이지를 스크래핑하는 것은 간단하지만 수백만 페이지를 스크래핑하는 경우 스파이더 코드 관리, 데이터 수집 및 데이터 웨어하우스 유지가 어렵습니다. 간단하고 정확한 스크래핑을 위해 이러한 문제와 해결 방법을 살펴보겠습니다.
빠른 링크:
7년 최고의 웹 스크래핑 기술 2024가지
각 웹사이트의 구조에는 데이터 수집에 대한 서로 다른 접근 방식이 필요하므로 온라인 스크래핑은 어렵습니다.
무의미한 요청을 피하고, 자바스크립트 요소, 적용할 최고의 웹 스크래핑 기술을 인식하여 스크래핑하려는 특정 요소를 정확하게 추출하십시오.
기본적으로 웹에서 데이터를 효율적으로 긁어내는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 귀하의 웹 스크래핑 관행은 항상 귀하가 수집하는 데이터의 품질을 정의합니다. 아래는 2024년에 사용할 수 있는 최고의 웹 스크래핑 기술 목록입니다.
1. 로봇.txt
검색 엔진 로봇에게 웹사이트의 페이지를 크롤링하고 색인을 생성하는 방법을 알려주기 위해 웹마스터는 robots.txt라는 텍스트 파일을 생성합니다. 일반적으로 이 파일에는 크롤러 지침이 포함되어 있습니다.
이제 추출 논리를 계획하기 전에 먼저 이 파일을 검사해야 합니다. 이는 일반적으로 웹사이트 관리 섹션에 있습니다. 크롤러가 웹 사이트와 상호 작용하는 방법에 대한 모든 지침이 이 파일에 설명되어 있습니다.
2. 서버를 자주 공격하지 마세요
타격을 피하십시오 서버 언제나처럼 너무 자주: 크롤러의 빈도 간격은 일부 웹사이트에서 정의됩니다. 모든 웹사이트가 높은 부하에 대해 테스트되는 것은 아니므로 신중하게 활용해야 합니다.
정기적으로 서버에 계속 액세스하면 많은 로드가 발생하고 충돌이 발생하거나 후속 요청을 처리하지 못할 수 있습니다. 이는 봇보다 더 중요하기 때문에 사용자 경험에 상당한 영향을 미칩니다.
3. 사용자 에이전트 교체 및 스푸핑
각 요청의 헤더에는 User-Agent 문자열이 포함되어 있습니다. 이 문자열은 사용 중인 플랫폼, 브라우저 및 버전을 식별하는 데 도움이 됩니다. 모든 요청에 걸쳐 동일한 User-Agent를 일관되게 활용하는 경우 대상 웹사이트는 해당 요청이 크롤러에서 발생하는지 쉽게 확인할 수 있습니다.
이러한 상황을 방지하려면 쿼리 간에 사용자와 에이전트를 전환해 보십시오.
4. 크롤링 패턴
아시다시피 많은 웹사이트가 긁힘 방지 기술을 사용하므로 거미가 동일한 움직임 패턴을 따르는 경우 거미를 쉽게 식별할 수 있습니다. 특정 웹사이트에서 인간은 일반적으로 패턴을 따르지 않습니다.
스파이더가 제대로 작동하도록 하기 위해 마우스 동작, 무작위 링크 클릭 및 스파이더를 사람처럼 보이게 만드는 기타 동작을 포함할 수 있습니다. 따라서 일반적으로 특정 크롤링 패턴을 고수하지 않는 것이 좋습니다.
5. 사용량이 적은 시간에 긁어 모으기
웹 사이트 트래픽이 훨씬 적기 때문에 사용량이 적은 시간에 봇과 크롤러가 웹 사이트에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다. 사이트 트래픽의 지리적 위치를 사용하여 이러한 시간을 정확히 찾아낼 수 있습니다. 또한 크롤링 프로세스 속도를 높이고 과도한 스파이더 쿼리로 인해 추가되는 부담을 줄입니다.
따라서 크롤러가 사용량이 적은 시간에 작동하도록 계획하는 것이 현명합니다.
6. 스크랩한 데이터를 책임감 있게 사용하세요
스크랩된 데이터에 대해서는 항상 책임을 져야 합니다. 누군가 자료를 스크랩한 다음 다른 곳에 게시하는 것은 용납되지 않습니다.
이는 법률 위반으로 간주될 수 있으므로 법적 문제가 발생할 수 있습니다. 저작권 법률. 따라서 스크랩하기 전에 대상 웹사이트의 서비스 약관 페이지를 검토하는 것이 좋습니다.
7. 표준 URL
스크래핑할 때 마지막으로 하고 싶은 일은 중복된 URL을 선택하고 이어서 데이터를 중복하는 것입니다. 동일한 자료가 포함된 여러 URL이 단일 웹사이트에 나타날 수 있습니다.
정식 URL 이 경우 중복 URL은 상위 또는 원래 URL을 가리킵니다. 이를 통해 중복된 콘텐츠가 긁히지 않도록 합니다. 중복 URL 처리는 Scrapy와 같은 프레임워크에서 표준입니다.
**추가 팁: 순환 IP 및 프록시 서비스 사용
그림을 명확하게 알 수 있듯이 웹 스크래핑을 사용하면 일련의 프로그래밍 명령을 사용하여 웹에서 정보를 수집할 수 있습니다. 그러나 귀하가 알고 있어야 하는 것처럼 귀하의 웹 스크래핑 활동은 귀하의 IP 주소를 통해 추적될 수 있습니다.
공개 도메인에서 데이터를 스크랩하는 경우 이는 큰 문제가 되지 않습니다. 그러나 특수 미디어 사이트 등에서 개인 데이터를 스크랩하는 경우 IP 주소가 추적되면 문제가 발생할 수 있습니다.
따라서 기본적으로 스파이더가 블랙리스트에 오르는 것을 방지하려면 항상 프록시 서비스를 사용하고 IP 주소를 변경하는 것이 좋습니다.
불법 또는 개인 데이터를 수집하거나 악의적인 스파이웨어 활동에 빠지기 위해 웹 스크래핑을 사용하도록 권장하는 것은 결코 아닙니다.
그러나 비공개일 수 있는 데이터를 수집하는 경우에는 데이터를 마스킹하거나 회전하는 것이 좋습니다. IP 주소 또는 추적을 피하기 위해 프록시 서버를 사용하십시오.
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웹 스크래핑은 합법적입니까?
공식적으로 인터넷 규범 및 지침 어디에도 웹 스크래핑이 불법이라는 내용이 명시되어 있지 않습니다. 공평하게 말하면, 공공 데이터를 대상으로 작업하는 경우 웹 스크래핑은 전적으로 합법적입니다.
2020년 XNUMX월 말, 비상업적 목적으로 공개적으로 사용 가능한 데이터를 스크랩하는 것이 전적으로 허용된다고 발표되었습니다.
일반 대중이 자유롭게 접근할 수 있는 정보는 비밀번호나 기타 인증 없이 온라인으로 누구나 접근할 수 있는 데이터입니다. 따라서 공개적으로 이용 가능한 정보에는 Wikipedia, 소셜 미디어 또는 Google 검색 결과.
그러나 일부 웹사이트에서는 사용자가 웹 스크래핑을 통해 데이터를 스크래핑하는 것을 명시적으로 금지합니다. 소셜 미디어에서 데이터를 스크랩하는 것은 때때로 불법으로 간주됩니다.
그 이유는 사용자가 자신의 정보를 비공개로 설정하는 등 일부 정보는 일반 대중이 접근할 수 없기 때문입니다. 이 경우 해당 정보의 스크랩은 금지됩니다. 소유자의 동의 없이 웹사이트에서 정보를 스크랩하는 것도 해로운 것으로 간주될 수 있습니다.
웹 스크래핑을 통해 웹을 최대한 활용하세요!
웹사이트에서 데이터를 수집하고 분석하는 것은 데이터 과학, 기업 인텔리전스, 조사 보고 등 광범위한 분야에서 막대한 잠재력을 갖고 있습니다.
데이터 과학자에게 필요한 기본 능력 중 하나는 웹 스크래핑입니다.
모든 사람이 귀하가 데이터를 얻기 위해 웹 서버에 액세스하는 것을 원하지는 않는다는 점을 명심하십시오. 웹 사이트 스크래핑을 시작하기 전에 사용 조건을 읽었는지 확인하세요. 또한 서버에 과부하가 걸리지 않도록 웹 쿼리 타이밍을 신중하게 고려하세요.
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