Python을 활용한 데이터 크롤링 완벽 입문 가이드

최근 데이터의 중요성이 부각되면서 데이터 크롤링 기술이 크게 주목받고 있습니다. 이번 글에서는 Python을 활용하여 누구나 쉽게 따라할 수 있는 데이터 크롤링의 기초부터 활용까지 자세히 알아보겠습니다.

데이터 크롤링이란?

데이터 크롤링(Crawling)이란 웹사이트에서 원하는 데이터를 자동으로 수집하는 기술입니다. Python의 풍부한 라이브러리를 활용하면 초보자도 간단히 크롤링을 시작할 수 있습니다.

크롤링을 위한 준비

Python에서 크롤링을 시작하려면 BeautifulSoup과 requests 라이브러리를 설치해야 합니다.

pip install beautifulsoup4 requests

BeautifulSoup 사용법

BeautifulSoup은 HTML과 XML 문서를 파싱하여 원하는 정보를 쉽게 추출할 수 있도록 도와줍니다.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://example.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 모든 링크 추출하기
links = soup.find_all('a')
for link in links:
    print(link.get('href'))

실전 데이터 크롤링 예제

뉴스 기사 제목과 링크를 자동으로 수집하는 간단한 예제를 통해 실전 크롤링을 배워봅시다.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://news.ycombinator.com/"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

articles = soup.select('.titleline > a')

for article in articles:
    title = article.text
    link = article['href']
    print(f"제목: {title}\n링크: {link}\n")

크롤링 시 주의사항

데이터 크롤링은 매우 유용한 기술이지만, 주의할 점도 있습니다.

1. 과도한 요청 금지: 웹사이트에 너무 많은 요청을 빠르게 보내면 IP가 차단될 수 있습니다.
2. robots.txt 확인: 사이트의 robots.txt 파일을 확인하여 크롤링이 허용되는 영역을 확인해야 합니다.

크롤링 데이터 저장하기

크롤링한 데이터는 보통 CSV, Excel 또는 JSON 형식으로 저장하여 사용합니다.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

url = "https://news.ycombinator.com/"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

articles = soup.select('.titleline > a')
data = []

for article in articles:
    title = article.text
    link = article['href']
    data.append({'제목': title, '링크': link})

df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('articles.csv', index=False, encoding='utf-8')

마치며

이 글에서는 Python을 사용한 데이터 크롤링의 기본을 살펴보았습니다. 다음 단계로는 Selenium을 활용한 동적 크롤링이나, 데이터 분석을 위한 전처리 과정까지 확장해 볼 수 있습니다.

여러분도 지금 바로 Python을 이용한 데이터 크롤링을 시작해보세요!