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파이썬 웹 스크래핑의 기초 이해하기

웹 스크래핑은 우리가 원하는 데이터를 웹사이트에서 효율적으로 수집하고 가공하는 과정입니다. 많은 프로그래머가 이 기술을 활용하여 데이터를 수집하고 분석하는 작업을 수월하게 하고 있습니다. 예를 들어, 주식 시장의 정보를 수집하거나 이커머스 사이트의 가격 정보를 모니터링하는 데 활용됩니다. 이번 시간에는 파이썬을 사용하여 웹 스크래핑을 시작하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

웹 스크래핑과 웹 크롤링의 차이점

웹 스크래핑과 웹 크롤링은 데이터를 추출하는 과정에서 다소 혼동되는 개념입니다. 웹 크롤링은 다양한 웹페이지를 탐색하며 정보를 수집하는 과정을 의미하며, 주로 검색 엔진이 사용합니다. 반면, 웹 스크래핑은 특정 웹사이트에서 정해진 데이터를 추출하는 행위를 말합니다. 즉, 웹 스크래핑은 목적이 뚜렷한 데이터 추출 작업이라고 할 수 있습니다.

• 웹 크롤링: URL을 방문하여 웹 콘텐츠를 수집.
• 웹 스크래핑: 특정 웹페이지에서 필요한 데이터 추출.

파이썬으로 웹 스크래핑 시작하기

파이썬은 웹 스크래핑에 적합한 여러 라이브러리를 제공합니다. 그 중에서도 Requests와 Beautiful Soup 두 가지 라이브러리가 가장 널리 사용됩니다. 아래는 이 두 라이브러리를 이용한 간단한 웹 스크래핑 예제입니다.

필요한 라이브러리 설치하기

먼저, 웹 스크래핑에 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. 기본적으로 requests와 beautifulsoup4를 설치합니다. 아래의 명령어를 터미널에 입력해 주세요.

pip install requests beautifulsoup4

웹 페이지 다운로드

Requests 라이브러리를 사용하여 웹 페이지의 HTML 코드를 다운로드할 수 있습니다. 다음은 네이버의 홈 페이지를 다운로드하는 코드입니다.

import requests
url = "http://www.naver.com"
response = requests.get(url)
html = response.text

위 코드를 통해 response 변수에 저장된 HTML 코드를 html 변수에 문자열 형태로 저장합니다.

HTML 파싱하기

Beautiful Soup을 활용하여 다운로드한 HTML 문서에서 원하는 정보를 추출할 수 있습니다. 이제 간단한 예제를 통해 네이버의 HTML 코드를 파싱해보겠습니다.

from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

이제 soup 객체를 통해 HTML 구조에 접근할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 클래스 이름을 가진 모든 <a> 태그를 찾고자 할 경우 다음과 같은 코드를 사용할 수 있습니다.

links = soup.find_all('a', class_='example-class')

웹 스크래핑 활용하기

웹 스크래핑 기술을 활용하여 다양한 프로젝트에 응용할 수 있습니다. 예를 들어, 코스피 종목의 PER 값을 추출하여 간단한 주식 데이터 분석을 해볼 수 있습니다.

• 실시간 데이터 수집
• 경쟁사의 가격 모니터링
• 뉴스 기사 모아보기

종목 PER 값 스크래핑 예제

특정 종목의 PER 값을 웹 스크래핑하여 추출하는 방법을 알아보겠습니다. 아래의 코드는 SK 하이닉스의 금융 사이트에서 PER 값을 수집하는 예시입니다.

url = "https://finance.naver.com/item/main.nhn?code=000660"
html = requests.get(url).text
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
per_value = soup.select_one('#_per').text
print("SK 하이닉스 PER:", per_value)

위 코드를 통해 SK 하이닉스의 PER 값을 성공적으로 추출할 수 있습니다. 이처럼 특정 웹 페이지의 구조를 파악하여 원하는 정보를 선택적으로 추출하는 것이 웹 스크래핑의 핵심입니다.

유의사항 및 윤리적 고려

웹 스크래핑을 수행할 때 주의해야 할 사항이 몇 가지 있습니다. 대부분의 웹사이트는 허가 없이 데이터를 스크래핑하는 것을 금지하고 있습니다. 따라서, 스크래핑을 하기 전에 해당 웹사이트의 robots.txt 파일을 확인하여 허가된 범위 내에서 데이터를 수집해야 합니다. 또한, 너무 많은 요청을 동시에 보낸다면 해당 서버에 부담을 줄 수 있으니, 요청 간 간격을 두고 진행하는 것이 좋습니다.

결론

파이썬을 이용한 웹 스크래핑은 데이터 수집과 분석을 더욱 편리하게 만들어 줍니다. 기본적인 라이브러리들을 활용하여 실습하며, 다양한 아이디어를 구상해보는 것은 매우 의미 있는 경험이 될 것입니다. 이 과정을 통해 여러분의 데이터 분석 능력을 향상시키고, 더 나아가 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 기여할 수 있기를 바랍니다.

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