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#파이썬#웹크롤링#크롤링#방법 간단하게 웹 사이트 크롤링하는 거 설명드려요~
소스입니다.
from urllib.request import urlopen
from bs4 import BeautifulSoup
html = urlopen(\”https://news.naver.com/\”)
bsObject = BeautifulSoup(html, \”html.parser\”)
#for link in bsObject.find_all(‘a’):
# print(link.text.strip(), link.get(‘href’))
for link in bsObject.find_all(‘img’):
print(link.text.strip(), link.get(‘src’))

웹 사이트 크롤링 주제에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.

2) 웹 페이지 크롤링 – 파이썬으로 배우는 알고리즘 트레이딩 …

2) 웹 페이지 크롤링. 이번 절에서는 웹 페이지의 데이터 중에서 원하는 값만 가져오는 스크레이핑에 대해 간략하게 알아보 겠습니다. 스크레이핑은 웹에서 HTML 파일 …

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Source: wikidocs.net

Date Published: 1/30/2022

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크롤링(crawling) 이해 및 기본 – 잔재미코딩

from bs4 import BeautifulSoup html = “””

[1]크롤링이란?

;

웹페이지에서 필요한 데이터를 추출하는 것

 …

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Source: www.fun-coding.org

Date Published: 11/12/2022

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[웹크롤러] 웹 사이트를 빠르게 긁어 모으는 상위 20 웹 크롤링 도구

1. Octoparse · 2. Cyotek WebCopy · 3. HTTrack · 4. Getleft · 5. Scraper · 6. OutWit Hub · 7. ParseHub · 8. VisualScraper.

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Date Published: 11/9/2022

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파이썬 웹 크롤링(Web Crawling) 강좌 – 1. 웹페이지 긁어오기

웹 크롤러(Web Crawler)는 웹문서, 이미지 등을 주기적으로 수집하여 자동으로 데이터베이스화하는 프로그램입니다. 웹 크롤러가 하는 작업을 웹 …

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Date Published: 6/28/2021

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합법적으로 ‘웹 크롤링’하는 방법 (上) – 요즘IT

이름에서도 알 수 있듯 웹 크롤러는 웹 크롤링을 실행하는 하나의 프로그램을 의미합니다. 종합해보면 웹 상의 존재하는 데이터를 자동적으로 탐색할 수 …

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웹 크롤러 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전

웹 크롤러(web crawler)는 조직적, 자동화된 방법으로 월드 와이드 웹을 탐색하는 컴퓨터 프로그램이다. 웹 크롤러의 구조. 웹 크롤러가 하는 작업을 ‘웹 크롤링'(web …

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Date Published: 7/4/2021

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[1] 웹 페이지 크롤링하기(Web Crawling) – Xsop의 개발일기

url 함수에 자신이 크롤링할 웹 사이트 주소를 붙여 넣어주시면 됩니다. html = requests.get(url) bs_html = BeautifulSoup(html.content, …

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웹 크롤러는 스파이더 또는 검색 엔진 봇이라고도 하며, 전체 인터넷에서 콘텐츠를 다운로드하고 색인을 생성합니다. 이러한 봇의 목표는 웹 상의 (거의) 모든 웹페이지가 …

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Date Published: 7/5/2021

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‘웹 크롤러’ 좀 그만 만들어라 – velog

크롤러는 웹 사이트를 분석해 원하는 데이터를 추출하는 과정도 아니다. 또 크롤러는 ‘셀레니움을 써서 데이터를 추출 하는 것’이라고 보기에도 어렵다.

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Source: velog.io

Date Published: 5/27/2022

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주제와 관련된 이미지 웹 사이트 크롤링

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주제에 대한 기사 평가 웹 사이트 크롤링

• Author: 기술노트with 알렉
• Views: 조회수 55,109회
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• Date Published: 2020. 6. 24.
• Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=aYwg1H5BK04

2) 웹 페이지 크롤링

이번 절에서는 웹 페이지의 데이터 중에서 원하는 값만 가져오는 스크레이핑에 대해 간략하게 알아보 겠습니다. 스크레이핑은 웹에서 HTML 파일을 다운로드하는 과정과 다운로드한 HTML에서 원하는 데이 터를 파싱하는 두 단계로 진행합니다. 파이썬에서는 requests 모듈을 이용해 HTML 코드를 다운로드하 고 BeautifulSoup 모듈로 원하는 데이터를 파싱합니다.

앞서 작성한 HTML 코드를 활용해 BeautifulSoup을 사용해 보겠습니다. 모듈을 사용하기 위해 먼저 BeautifulSoup을 임포트해야 합니다. bs4 모듈에 정의된 BeautifulSoup 클래스는 HTML 코드가 바인 딩된 변수와 HTML을 파싱할 것임을 알리는 문자열인 ‘html5lib’을 입력받습니다. 생성된 soup 객체를 사용하면 클래스에 정의된 메서드를 사용할 수 있겠죠? soup 객체에는 select 메서드가 있는데, 이 메 서드는 HTML에서 특정 태그 값만 찾아주는 역할을 합니다. 즉, select(‘td’)는 HTML에서 td 태그를 찾 으라는 의미입니다.

from bs4 import BeautifulSoup html = ”’

항목	2013	2014	2015
매출액	100	200	300

”’ soup = BeautifulSoup(html, ‘html5lib’) result = soup.select(‘td’) print(result)

이 코드를 실행하면 그림 19.11과 같이 td 태그가 포함하는 모든 값이 출력됩니다. 아울러 select 메 서드가 반환하는 값이 리스트임을 알 수 있습니다.

그림 19.11 select 메서드로 td 태그를 출력

이번에는 td로 둘러싸인 태그 중에서 첫 번째에 위치한 “항목” 문자열만 가져와 보겠습니다. 값을 선택 하는 select 메서드에 “:nth-of-type(1)”을 지정했습니다. 이것은 태그 중에서 첫 번째 값만 가져오 라는 의미입니다. 인덱스가 파이썬과 달리 1부터 시작하는 것에 주의하세요. 따라서 두 번째 값을 가져 오려면 (2)를 사용하면 됩니다.

from bs4 import BeautifulSoup html = ”’

항목	2013	2014	2015
매출액	100	200	300

”’ soup = BeautifulSoup(html, ‘html5lib’) result = soup.select(‘td:nth-of-type(1)’) print(result)

그림 19.12를 보면 “항목” 문자열만 화면에 출력됩니다. 지금은 간단한 HTML이라서 대수롭지 않게 보 이지만 실제 HTML 코드는 방대하고 복잡하기 때문에 HTML의 특정 위치를 기술하는 것이 매우 중요합 니다.

그림 19.12 select 메서드로 첫 번째 td 태그를 출력

HTML 코드를 간단하게 수정하고 BeautifulSoup을 더 사용해 봅시다. 여기서 ul/li/ol 태그의 기능 에 집중하기보다는 태그의 구조와 값을 가져오는 방법에 집중합시다. 만약 ul 태그 안에 있는 li 태 그만 가져오고 싶다면 어떻게 해야 할까요? select 메서드는 하나 이상의 태그를 입력받을 수 있습니다. “ul 태그 안의 li 태그”를 코드로 표현하면 “ul li”와 같습니다. 단순히 두 개의 태그를 나열해서 select 메서드로 전달합니다.

from bs4 import BeautifulSoup html = ”’

• 100
• 200

1. 300
2. 400

”’ soup = BeautifulSoup(html, ‘html5lib’) result = soup.select(‘ul li’) print(result)

코드를 실행한 결과, 그림 19.13과 같이 100, 200이 출력됩니다. 앞에서 배운 “:nth-of-type()”을 응 용하면 ul 안에 있는 두 번째 li 값만 가져올 수 있겠죠? “ul li:nth-of-type(2)”를 select 메서드 에 입력해 보세요.

그림 19.13 select 메서드로 ul 안의 li 태그를 출력

지금까지 사용한 select 메서드는 태그와 함께 값이 리스트로 출력됐습니다. 태그 없이 태그 안의 값 만 출력하려면 text 속성을 사용해야 합니다. 다음 코드는 반복문을 사용해 리스트에 저장된 모든 태그 에 접근하고, 각 태그의 text 속성을 출력합니다.

from bs4 import BeautifulSoup html = ”’

• 100
• 200

1. 300
2. 400

”’ soup = BeautifulSoup(html, ‘html5lib’) result = soup.select(‘ul li’) for r in result: print(r.text)

그림 19.14를 참고하면 태그 없이 값만 출력된 것을 알 수 있습니다.

그림 19.14 select 메서드로 ul 안의 li 태그를 출력

이번에는 requests 모듈을 사용해 네이버 금융 페이지의 HTML을 다운로드해 보겠습니다. 먼저 모듈을 사용하기 위해 requests 모듈을 임포트합니다. requests의 get 함수는 URL을 입력받고 해당 웹 페이 지의 HTML을 text 속성에 바인딩합니다.

import requests response = requests.get(“http://companyinfo.stock.naver.com/v1/company/c1010001.aspx?cmp_cd=035720”) print(response.text)

이 코드를 실행하면 웹 브라우저에서 확인했던 카카오 재무제표의 HTML 코드가 화면에 출력됩니다. get 함수로 전달한 URL 끝의 “cmp_cd=035720″가 종목을 구분하는 코드로서 “cmd_cd=000660″으로 변경하면 SK 하이닉스 재무제표의 HTML을 얻어올 수 있습니다.

최근 네이버 금융의 웹사이트가 개편되면서 한 번에 재무제표를 가져오기 어려워졌습니다. 그래서 두 단계에 걸쳐 데이터를 얻어오는 데, 얻어오는 과정이 학습 범위를 넘어섭니다. 따라서 지금 단계에서는 “다음 코드의 실행 결과로 재무제표가 포함된 HTML을 얻어 올 수 있다” 정도로 이해하고 넘어가겠습니다.

import requests import re code = “035720” re_enc = re.compile(“encparam: ‘(.*)'”, re.IGNORECASE) re_id = re.compile(“id: ‘([a-zA-Z0-9]*)’ ?”, re.IGNORECASE) url = “http://companyinfo.stock.naver.com/v1/company/c1010001.aspx?cmp_cd={}”.format(code) html = requests.get(url).text encparam = re_enc.search(html).group(1) encid = re_id.search(html).group(1) url = “http://companyinfo.stock.naver.com/v1/company/ajax/cF1001.aspx?cmp_cd={}&fin_typ=0&freq_typ=A&encparam={}&id={}”.format(code, encparam, encid) headers = {“Referer”: “HACK”} html = requests.get(url, headers=headers).text print(html)

그림 19.15 카카오의 재무제표 HTML 코드

HTML 코드를 정성스레 분석하면 배당수익률은 두 번째 table 안에 있음을 알 수 있습니다. 13장에서 배운 판다스를 활용해서 원하는 데이터를 꺼내 오겠습니다. 판다스의 read_html은 HTML 태그 중 table 태그를 데이터 프레임으로 변환 후에 리스트로 반환해 줍니다. 하나 이상의 table이 존재할 수 있으므로 리스트로 반환하는 겁니다. 인덱싱으로 하나의 table을 꺼내온 뒤 불필요한 데이터를 제거하고 포맷팅을 수정합니다. to_dict 메서드는 데이터 프레임을 딕셔너리로 변환합니다.

import pandas as pd dfs = pd.read_html(html) df = dfs[1][‘연간연간컨센서스보기’] df.index = dfs[1][‘주요재무정보’].values.flatten() df = df.loc[‘현금배당수익률’] df.index = df.index.str[:7] print(df.to_dict())

{‘2018/12’: 0.12, ‘2019/12’: 0.08, ‘2020/12’: 0.04, ‘2021/12’: 0.09}

가져온 배당연도와 배당수익률을 딕셔너리로 저장해서 get_financial_statements 함수로 정리한 최 종 버전은 예제 19.4와 같습니다. 이 함수는 웹 페이지로부터 배당수익률을 추출한 후 딕셔너리 객체로 반환합니다.

def get_financial_statements(code): re_enc = re.compile(“encparam: ‘(.*)'”, re.IGNORECASE) re_id = re.compile(“id: ‘([a-zA-Z0-9]*)’ ?”, re.IGNORECASE) url = “http://companyinfo.stock.naver.com/v1/company/c1010001.aspx?cmp_cd={}”.format(code) html = requests.get(url).text encparam = re_enc.search(html).group(1) encid = re_id.search(html).group(1) url = “http://companyinfo.stock.naver.com/v1/company/ajax/cF1001.aspx?cmp_cd={}&fin_typ=0&freq_typ=A&encparam={}&id={}”.format(code, encparam, encid) headers = {“Referer”: “HACK”} html = requests.get(url, headers=headers).text dfs = pd.read_html(html) df = dfs[1][‘연간연간컨센서스보기’] df.index = dfs[1][‘주요재무정보’].values.flatten() df = df.loc[‘현금배당수익률’] df.index = df.index.str[:7] return df.to_dict() if __name__ == “__main__”: dividend_dict = get_financial_statements(“035720”) print(dividend_dict)

예제 19.4 네이버 금융 페이지의 재무제표를 파싱하는 함수(소스코드: book/ch19/day06/08.py)

웹크롤링 기본: 크롤링(crawling) 이해 및 기본

import requests from bs4 import BeautifulSoup res = requests . get ( ‘http://media.daum.net/digital/’ ) soup = BeautifulSoup ( res . content , ‘html.parser’ ) # find_all() 메서드를 사용해서 태그와 클래스이름으로 링크가 걸려있는 기사 타이틀을 가져오기 [ —————————————————— ] for num in range ( len ( link_title )): print ( link_title [ num ] . get_text () . strip ())

[웹크롤러] 웹 사이트를 빠르게 긁어 모으는 상위 20 웹 크롤링 도구

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웹 크롤링은 오늘날 많은 분야에서 광범위하게 적용되고 있습니다만,

웹 크롤러 도구가 공개되기 전에는 프로그래밍 기술이 없는 사람들에게는 그저 마법의 단어였던 시절도 있었습니다.

현존하는 최고의 웹 크롤러 TOP 20을 소개할까 합니다.

1. Octoparse

https://www.octoparse.com/

귀여운 아이콘으로 혼동하지 마십시오. Octoparse 는 웹 사이트에서 필요한 거의 모든 종류의 데이터를 추출 할 수있는 강력한 웹 사이트 크롤러 입니다.

Octoparse를 사용하여 광범위한 기능을 갖춘 웹 사이트를 리핑 할 수 있습니다. 프로그래머가 아닌 사용자가 빠르게 선택할 수 있도록 마법사 모드와 고급 모드의 두 가지 작동 모드가 있습니다.

사용자 친화적 인 포인트 앤 클릭 인터페이스는 전체 추출 과정을 안내합니다. 결과적으로 웹 사이트 컨텐츠를 쉽게 가져 와서 짧은 시간 내에 Excel, TXT, HTML 또는 데이터베이스 와 같은 구조화 된 형식으로 저장할 수 있습니다 .

또한 예약 된 클라우드 추출 을 제공 하여 동적 데이터를 실시간 으로 추출 하고 웹 사이트 업데이트에 대한 추적 기록을 유지할 수 있습니다.

내장 된 Regex 및 XPath 구성을 사용하여 요소를 정확하게 찾아서 복잡한 구조의 복잡한 웹 사이트를 추출 할 수도 있습니다. 더 이상 IP 차단에 대해 걱정할 필요가 없습니다.

Octoparse는 IP 프록시 서버를 제공하여 IP를 자동화하여 공격적인 웹 사이트에 의해 감지되지 않습니다. 결론적으로 Octoparse는 코딩 기술 없이도 기본 또는 고급 사용자 크롤링 요구를 대부분 충족시킬 수 있어야합니다.

2. Cyotek WebCopy

https://www.cyotek.com/

WebCopy 는 이름과 같은 설명입니다. 오프라인 참조를 위해 부분 또는 전체 웹 사이트를 하드 디스크에 로컬로 복사 할 수있는 무료 웹 사이트 크롤러입니다.

봇에게 크롤링 방법을 알려주도록 설정을 변경할 수 있습니다. 그 외에도 도메인 별칭, 사용자 에이전트 문자열, 기본 문서 등을 구성 할 수도 있습니다.

그러나 WebCopy에는 가상 DOM 또는 모든 형태의 JavaScript 구문 분석이 포함되지 않습니다. 웹 사이트에서 JavaScript를 많이 사용하여 작동하는 경우 WebCopy가 실제 사본을 만들 수 없을 것입니다. JavaScript를 많이 사용하여 동적 웹 사이트 레이아웃을 올바르게 처리하지 못할 가능성이 있습니다.

3. HTTrack

https://www.httrack.com/

웹 사이트 크롤러 프리웨어 인 HTTrack 은 전체 웹 사이트를 PC로 다운로드하는 데 적합한 기능을 제공합니다. Windows, Linux, Sun Solaris 및 기타 Unix 시스템 용 버전이 있으며 대부분의 사용자를 대상으로합니다.

HTTrack이 하나의 사이트 또는 하나 이상의 사이트를 공유 링크와 함께 미러링 할 수 있다는 점이 흥미 롭습니다. “설정 옵션”에서 웹 페이지를 다운로드하는 동안 동시에 열 수있는 연결 수를 결정할 수 있습니다.

미러링 된 웹 사이트에서 사진, 파일 및 HTML 코드를 가져와 중단 된 다운로드를 재개 할 수 있습니다.

또한 HTTTrack 내에서 프록시 지원을 통해 속도를 극대화 할 수 있습니다.

HTTrack은 명령 줄 프로그램 또는 개인 (캡처) 또는 전문 (온라인 웹 미러) 사용을위한 셸을 통해 작동합니다. HTTrack은 고급 프로그래밍 기술을 가진 사람들이 선호하고 더 많이 사용해야합니다.

4. Getleft

https://sourceforge.net/projects/getleftdown/

Getleft 는 무료이며 사용하기 쉬운 웹 사이트 그래버입니다. 전체 웹 사이트 또는 단일 웹 페이지를 다운로드 할 수 있습니다. Getleft를 시작한 후 URL을 입력하고 시작하기 전에 다운로드 할 파일을 선택할 수 있습니다.

진행되는 동안 로컬 브라우징을위한 모든 링크가 변경됩니다. 또한 다국어 지원을 제공합니다. 이제 Getleft는 14 개 언어를 지원합니다! 그러나 제한된 FTP 지원 만 제공하며 파일을 다운로드하지만 재귀 적으로 다운로드하지는 않습니다.

Getleft는 더 복잡한 전술 기술없이 사용자의 기본 크롤링 요구를 충족시켜야합니다.

5. Scraper

Scraper는 데이터 추출 기능이 제한적인 Chrome 확장 프로그램이지만 온라인 조사에 도움이됩니다. 또한 데이터를 Google 스프레드 시트로 내보낼 수 있습니다.

이 도구는 초보자와 전문가를위한 것입니다. OAuth를 사용하여 데이터를 클립 보드에 쉽게 복사하거나 스프레드 시트에 저장할 수 있습니다. 스크레이퍼는 크롤링 할 URL을 정의하기 위해 XPath를 자동 생성 할 수 있습니다.

포괄적 인 크롤링 서비스를 제공하지는 않지만 대부분의 사람들은 어수선한 구성을 처리 할 필요가 없습니다.

6. OutWit Hub

https://www.scrapestorm.com/

OutWit Hub는 웹 검색을 단순화하기 위해 수십 가지 데이터 추출 기능이있는 Firefox 애드온입니다. 이 웹 크롤러 도구는 페이지를 탐색하고 추출 된 정보를 적절한 형식으로 저장할 수 있습니다.

OutWit Hub는 필요에 따라 소량 또는 대량의 데이터를 스크랩하기위한 단일 인터페이스를 제공합니다. 브라우저 자체에서 웹 페이지를 긁을 수 있습니다. 자동 에이전트를 만들어 데이터를 추출 할 수도 있습니다.

가장 간단한 웹 스크래핑 도구 중 하나이며 무료로 사용할 수 있으며 한 줄의 코드를 작성하지 않고도 웹 데이터를 편리하게 추출 할 수 있습니다.

7. ParseHub

https://www.parsehub.com/

ParseHub 는 AJAX 기술, JavaScript, 쿠키 등을 사용하는 웹 사이트에서 데이터 수집을 지원하는 훌륭한 웹 크롤러입니다. 머신 러닝 기술은 웹 문서를 읽고 분석하고 관련 데이터로 변환 할 수 있습니다.

ParseHub의 데스크탑 응용 프로그램은 Windows, Mac OS X 및 Linux와 같은 시스템을 지원합니다. 브라우저 내에 내장 된 웹 앱을 사용할 수도 있습니다.

프리웨어로서 ParseHub에서 최대 5 개의 공개 프로젝트를 설정할 수 있습니다. 유료 가입 플랜을 사용하면 웹 사이트 스크랩을위한 최소 20 개의 개인 프로젝트를 만들 수 있습니다.

ParseHub 사용방법 <= 더보기 8. VisualScraper http://visualscraper.blogspot.com/ VisualScraper 는 간단한 포인트 앤 클릭 인터페이스를 갖춘 또 하나의 훌륭한 무료 비 코딩 웹 스크레이퍼입니다. 여러 웹 페이지에서 실시간 데이터를 가져와 추출 된 데이터를 CSV, XML, JSON 또는 SQL 파일로 내보낼 수 있습니다. SaaS 외에도 VisualScraper는 데이터 전송 서비스 및 소프트웨어 추출기 서비스 생성과 같은 웹 스크랩 서비스를 제공합니다. VisualScraper를 사용하면 특정 시간에 프로젝트가 실행되도록 예약하거나 매분, 일, 주, 월 또는 년마다 시퀀스를 반복 할 수 있습니다. 사용자는이를 사용하여 뉴스, 업데이트 또는 포럼을 자주 추출 할 수 있습니다. 9. Scrapinghub https://www.scrapinghub.com/ Scrapinghub 는 수천 명의 개발자가 귀중한 데이터를 가져 오는 데 도움이되는 클라우드 기반 데이터 추출 도구입니다. 오픈 소스 비주얼 스크래핑 도구를 사용하면 프로그래밍 지식없이 웹 사이트를 스크랩 할 수 있습니다. Scrapinghub는 봇 대응책 우회를 지원하여 거대하거나 봇으로 보호 된 사이트를 쉽게 크롤링하는 스마트 프록시 로테이터 인 Crawlera를 사용 합니다. 사용자는 간단한 HTTP API를 통해 프록시 관리의 어려움없이 여러 IP 및 위치에서 크롤링 할 수 있습니다. Scrapinghub는 전체 웹 페이지를 체계화 된 콘텐츠로 변환합니다. 크롤링 빌더가 요구 사항에 맞지 않을 경우 전문가 팀에서 도움을받을 수 있습니다. 10. Dexi.io https://www.dexi.io/ 브라우저 기반 웹 크롤러 인 Dexi.io를 사용하면 모든 웹 사이트에서 브라우저를 기반으로 데이터를 긁어 낼 수 있으며 추출기, 크롤러 및 파이프와 같은 긁기 작업을 생성 할 수있는 세 가지 유형의 로봇을 제공 할 수 있습니다. 프리웨어는 웹 스크래핑을위한 익명의 웹 프록시 서버를 제공하며 추출 된 데이터는 데이터가 보관되기 전에 2 주 동안 Dexi.io 서버에서 호스팅되거나 추출 된 데이터를 JSON 또는 CSV 파일 로 직접 내보낼 수 있습니다 . 실시간 데이터를 얻는 데 필요한 유료 서비스를 제공합니다. 11. Webhose.io https://webhose.io/ Webhose.io를 사용 하면 전 세계의 온라인 소스를 크롤링하여 다양한 형식으로 실시간 데이터 를 얻을 수 있습니다. 이 웹 크롤러를 사용하면 다양한 소스를 포괄하는 여러 필터를 사용하여 데이터를 크롤링하고 다양한 언어로 키워드를 추가로 추출 할 수 있습니다. 또한 스크랩 된 데이터를 XML, JSON 및 RSS 형식으로 저장할 수 있습니다. 사용자는 보관소에서 기록 데이터에 액세스 할 수 있습니다. 또한 webhose.io는 크롤링 데이터 결과로 최대 80 개 언어를 지원합니다. 사용자는 Webhose.io에서 크롤링 한 구조화 된 데이터를 쉽게 색인화하고 검색 할 수 있습니다. 사용자의 기본 크롤링 요구 사항을 충족 할 수 있습니다. 사용자는 특정 웹 페이지에서 데이터를 가져오고 CSV로 데이터를 내 보내서 자체 데이터 세트를 구성 할 수 있습니다. 반응형 12. Import.io http://import.io/ 한 줄의 코드를 작성하지 않고도 몇 분 만에 수천 개의 웹 페이지를 쉽게 긁을 수 있으며 요구 사항에 따라 1000 개 이상의 API를 작성할 수 있습니다. 공개 API는 프로그래밍 방식으로 Import.io 를 제어 하고 자동으로 데이터에 액세스 할 수있는 강력하고 유연한 기능을 제공했습니다 . Import.io는 몇 번의 클릭만으로 웹 데이터를 자신의 앱 또는 웹 사이트에 통합함으로써 크롤링을 더 쉽게 만들었습니다. 또한 사용자의 크롤링 요구 사항을보다 효과적으로 충족시키기 위해 Windows, Mac OS X 및 Linux 용 무료 앱을 제공하여 데이터 추출기 및 크롤러를 구축하고 데이터를 다운로드하며 온라인 계정과 동기화합니다. 또한 사용자는 매주, 매일 또는 매시간 크롤링 작업을 예약 할 수 있습니다. 13. 80legs https://80legs.com/ 80legs 는 사용자 지정 요구 사항에 따라 구성 할 수있는 강력한 웹 크롤링 도구입니다. 추출 된 데이터를 즉시 다운로드 할 수있는 옵션과 함께 대량의 데이터 가져 오기를 지원합니다. 80legs는 빠르게 작동하고 필요한 데이터를 단 몇 초 만에 가져 오는 고성능 웹 크롤링을 제공합니다. 14. Spinn3r http://docs.spinn3r.com/ Spinn3r을 사용하면 블로그, 뉴스, 소셜 미디어 사이트, RSS 피드 및 ATOM 피드에서 전체 데이터를 가져올 수 있습니다. Spinn3r은 색인 작업의 95 %를 관리하는 firehouse API와 함께 배포됩니다. 고급 스팸 방지 기능을 제공하여 스팸 및 부적절한 언어 사용을 제거하여 데이터 안전성을 향상시킵니다. Spinn3r은 Google과 유사하게 컨텐츠를 색인화하고 추출 된 데이터를 JSON 파일로 저장합니다. 웹 스크레이퍼는 지속적으로 웹을 검색하고 여러 소스에서 업데이트를 찾아 실시간으로 발행합니다. 관리 콘솔을 사용하면 크롤링 및 전체 텍스트 검색을 제어하여 원시 데이터에 대한 복잡한 쿼리를 수행 할 수 있습니다. 15. Content Grabber https://contentgrabber.com/ Content Grabber 는 기업을 대상으로하는 웹 크롤링 소프트웨어입니다. 독립형 웹 크롤링 에이전트를 작성할 수 있습니다. 거의 모든 웹 사이트에서 컨텐츠를 추출하여 Excel 보고서, XML, CSV 및 대부분의 데이터베이스를 포함하여 원하는 형식으로 구조화 된 데이터로 저장할 수 있습니다. 필요로하는 사람들을 위해 강력한 스크립팅, 편집 및 디버깅 인터페이스를 제공하기 때문에 고급 프로그래밍 기술을 가진 사람들에게 더 적합합니다. 사용자는 C # 또는 VB.NET을 사용하여 크롤링 프로세스 프로그래밍을 제어하는 ​​스크립트를 디버깅하거나 작성할 수 있습니다. 예를 들어 Content Grabber는 Visual Studio 2013 과 통합되어 사용자의 특정 요구에 따라 고급의 효율적인 사용자 정의 크롤러에 대한 가장 강력한 스크립트 편집, 디버깅 및 단위 테스트를 수행 할 수 있습니다. 16. Helium Scraper https://www.heliumscraper.com/ Helium Scraper 는 시각적 웹 데이터 크롤링 소프트웨어로 요소 간 연결이 적을 때 잘 작동합니다. 비 코딩 및 비 구성입니다. 또한 사용자는 다양한 크롤링 요구에 따라 온라인 템플릿에 액세스 할 수 있습니다. 기본적으로 기본 수준 내에서 사용자의 크롤링 요구를 충족시킬 수 있습니다. 17. UiPath https://www.uipath.com/ UiPath 는 무료 웹 스크래핑을위한 로봇 프로세스 자동화 소프트웨어입니다. 대부분의 타사 앱에 대한 웹 및 데스크톱 데이터 크롤링을 자동화합니다. 로봇 프로세스 자동화 소프트웨어를 Windows에서 실행하면 설치할 수 있습니다. UiPath는 여러 웹 페이지에서 테이블 형식 및 패턴 기반 데이터를 추출 할 수 있습니다. UiPath는 추가 크롤링을위한 기본 제공 도구를 제공했습니다. 이 방법은 복잡한 UI를 처리 할 때 매우 효과적입니다. 화면 스크래핑 도구는 개별 텍스트 요소, 텍스트 그룹 및 텍스트 블록 (예 : 테이블 형식의 데이터 추출)을 모두 처리 할 수 ​​있습니다. 또한 지능형 웹 에이전트를 만드는 데 프로그래밍이 필요하지 않지만 내부의 .NET 해커는 데이터를 완전히 제어 할 수 있습니다. 18. Scrape.it https://scrape.it/ Scrape.it 는 Node.js 웹 스크랩 핑 소프트웨어입니다. 클라우드 기반 웹 데이터 추출 도구입니다. 전 세계 수백만 개발자와 코드를 발견, 재사용, 업데이트 및 공유 할 수있는 공개 및 개인 패키지를 모두 제공하므로 고급 프로그래밍 기술을 갖춘 사용자를 위해 설계되었습니다. 강력한 통합 기능을 통해 필요에 따라 맞춤형 크롤러를 구축 할 수 있습니다. 19. WebHarvy https://www.webharvy.com/ WebHarvy 는 포인트 앤 클릭 방식의 웹 스크래핑 소프트웨어입니다. 프로그래머가 아닌 사용자를 위해 설계되었습니다. WebHarvy는 웹 사이트에서 텍스트, 이미지, URL 및 이메일을 자동으로 스크랩하고 스크랩 된 컨텐츠를 다양한 형식으로 저장할 수 있습니다. 또한 익명으로 크롤링하고 웹 스크랩 소프트웨어가 웹 서버에 의해 차단되는 것을 방지하는 내장 스케줄러 및 프록시 지원을 제공합니다. 프록시 서버 또는 VPN을 통해 대상 웹 사이트에 액세스 할 수 있습니다. 사용자는 웹 페이지에서 추출한 데이터를 다양한 형식으로 저장할 수 있습니다. WebHarvy 웹 스크레이퍼의 현재 버전을 사용하면 스크랩 된 데이터를 XML, CSV, JSON 또는 TSV 파일로 내보낼 수 있습니다. 사용자는 스크랩 된 데이터를 SQL 데이터베이스로 내보낼 수도 있습니다. 20. Connotate https://commoncrawl.org/ Connotate 는 엔터프라이즈 규모의 솔루션 이 필요한 엔터프라이즈 규모의 웹 컨텐츠 추출을 위해 설계된 자동 웹 크롤러입니다 . 비즈니스 사용자는 프로그래밍없이 몇 분만에 추출 에이전트를 쉽게 만들 수 있습니다. 사용자는 포인트 앤 클릭만으로 추출 에이전트를 생성 할 수 있습니다. Ajax와 같은 복잡한 JavaScript 기반 동적 사이트 기술을 포함하여 프로그래밍없이 사이트의 95 % 이상을 자동으로 추출 할 수 있습니다. Connotate는 대부분의 사이트에서 데이터를 크롤링하기위한 모든 언어를 지원합니다. 또한 Connotate는 데이터베이스 추출을 위해 SQL 데이터베이스 및 MongoDB의 컨텐츠를 포함하여 웹 페이지 및 데이터베이스 컨텐츠를 통합하는 기능도 제공합니다. 이 글이 조금이나마 도움이 되셨다면 , 공감! 댓글! 부탁드립니다. ^^ 오늘도 행복한 하루 되세요~♡!! 반응형

파이썬 웹 크롤링(Web Crawling) 강좌 – 1. 웹페이지 긁어오기

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Beautiful Soup를 사용하여 간단한 웹 크롤러를 만드는 방법을 다루고 있습니다.

Python 3.6으로 코드를 작성하였습니다. 버전의 차이로 필요한 모듈이 달라질 수도 있습니다.

웹 크롤러(Web Crawler)는 웹문서, 이미지 등을 주기적으로 수집하여 자동으로 데이터베이스화하는 프로그램입니다. 웹 크롤러가 하는 작업을 웹 크롤링(Web Crawling)이라고 부릅니다.

보통 웹 크롤러를 사용하여 웹문서의 복사본을 생성합니다. 검색 엔진은 이렇게 생성된 데이터를 인덱싱하여 빠른 검색을 할 수 있도록 합니다.

웹 페이지의 내용을 가져오는 간단한 웹 크롤러를 만들어 보겠습니다.

시작하기 전에 requests와 beautifulsoup4 패키지를 설치해줘야 합니다.

pip install requests beautifulsoup4

1. 웹 문서 전체 가져오기

urlopen 함수를 사용하여 원하는 주소로부터 웹페이지를 가져온 후, BeautifulSoup 객체로 변환합니다.

BeautifulSoup 객체는 웹문서를 파싱한 상태입니다. 웹 문서가 태그 별로 분해되어 태그로 구성된 트리가 구성됩니다.

포함하는 태그가 부모가 되고 포함된 태그가 자식이 되어 트리를 구성하고 있습니다.

예를 들어 html 태그아래에 head와 body 태그가 존재하고 다시 head와 body 태그 아래에 하위 태그가 존재합니다.

파싱이란 일련의 문자열로 구성된 문서를 의미 있는 토큰(token)으로 분해하고 토큰으로 구성된 파스 트리(parse tree)를 만드는 것입니다.

from urllib.request import urlopen

from bs4 import BeautifulSoup

html = urlopen(“http://www.naver.com”) bsObject = BeautifulSoup(html, “html.parser”)

print(bsObject) # 웹 문서 전체가 출력됩니다.

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2. 타이틀 가져오기

태그로 구성된 트리에서 title 태그만 출력합니다.

from urllib.request import urlopen

from bs4 import BeautifulSoup

html = urlopen(“http://www.naver.com”)

bsObject = BeautifulSoup(html, “html.parser”)

print(bsObject.head.title)

3. 모든 메타 데이터의 내용 가져오기

웹문서에서 메타 데이터만 찾아서 content 속성값을 가져옵니다.

from urllib.request import urlopen

from bs4 import BeautifulSoup

html = urlopen(“https://www.python.org/about”)

bsObject = BeautifulSoup(html, “html.parser”)

for meta in bsObject.head.find_all(‘meta’):

print(meta.get(‘content’))

None IE=edge Python.org The official home of the Python Programming Language Python.org yes black width=device-width, initial-scale=1.0 True telephone=no on false /static/metro-icon-144×144-precomposed.png #3673a5 #3673a5 The official home of the Python Programming Language Python programming language object oriented web free open source software license documentation download community website Python.org Welcome to Python.org The official home of the Python Programming Language https://www.python.org/static/opengraph-icon-200×200.png https://www.python.org/static/opengraph-icon-200×200.png https://www.python.org/about/

..

4. 원하는 태그의 내용 가져오기

find를 사용하면 원하는 태그의 정보만 가져올 수 있습니다.

예를 들어 www.python.org/about 에서 다음 태그의 content 속성값을 가져오려면..

우선 웹문서에 있는 meta 태그 중 가져올 태그를 name 속성 값이 description인 것으로 한정합니다.

print (bsObject.head.find(“meta”, {“name”:”description”}))

meta 태그의 content 내용을 가져옵니다.

print (bsObject.head.find(“meta”, {“name”:”description”}).get(‘content’))

The official home of the Python Programming Language

전체 소스코드입니다.

from urllib.request import urlopen

from bs4 import BeautifulSoup

html = urlopen(“https://www.python.org/about”)

bsObject = BeautifulSoup(html, “html.parser”)

print (bsObject.head.find(“meta”, {“name”:”description”}).get(‘content’))

5. 모든 링크의 텍스트와 주소 가져오기

a 태그로 둘러싸인 텍스트와 a 태그의 href 속성을 출력합니다.

from urllib.request import urlopen

from bs4 import BeautifulSoup

html = urlopen(“https://www.naver.com”)

bsObject = BeautifulSoup(html, “html.parser”)

for link in bsObject.find_all(‘a’):

print(link.text.strip(), link.get(‘href’))

C:\Users\webnautes\PycharmProjects\Python_Project\venv\Scripts\python.exe C:/Users/webnautes/PycharmProjects/Python_Project/1.py 뉴스스탠드 바로가기 #news_cast 주제별캐스트 바로가기 #themecast 타임스퀘어 바로가기 #time_square 쇼핑캐스트 바로가기 #shp_cst 로그인 바로가기 #account 네이버 / 네이버를 시작페이지로 http://help.naver.com/support/alias/contents2/naverhome/naverhome_1.naver 쥬니어네이버 http://jr.naver.com 해피빈 http://happybean.naver.com/main/SectionMain.nhn

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

공지사항 //www.naver.com/NOTICE 서비스 전체보기 more.html 바로가기 https://search.naver.com/search.naver?where=nexearch&sm=top_hty&fbm=1&ie=utf8&query=%ED%94%84%EB%A1%9C%EC%A0%9D%ED%8A%B8%EA%BD%83 프로젝트 꽃 https://search.naver.com/search.naver?where=nexearch&sm=top_hty&fbm=1&ie=utf8&query=%ED%94%84%EB%A1%9C%EC%A0%9D%ED%8A%B8%EA%BD%83 다운받기 http://whale.naver.com/ 네이버웨일 http://whale.naver.com/ 크리에이터 http://www.navercorp.com/ko/service/creators.nhn 스몰비즈니스 http://www.navercorp.com/ko/service/business.nhn 비즈니스 파트너 안내 http://business.naver.com/guide.html 비즈니스 · 광고 http://business.naver.com/service.html 스토어 개설 https://sell.storefarm.naver.com/#/home/about 지역업체 등록 https://smartplace.naver.com/ 네이버 개발자센터 http://developers.naver.com 오픈 API https://developers.naver.com/docs/common/openapiguide/#/apilist.md/ 오픈소스 http://naver.github.io/ 네이버 D2 http://d2.naver.com/ 네이버 랩스 http://www.naverlabs.com/ 회사소개 http://www.navercorp.com/ 인재채용 http://recruit.navercorp.com/naver/recruitMain 제휴제안 https://www.navercorp.com/ko/company/proposalGuide.nhn 이용약관 /policy/service.html 개인정보처리방침 /policy/privacy.html 청소년보호정책 /policy/youthpolicy.html 네이버 정책 /policy/spamcheck.html 고객센터 https://help.naver.com/ NAVER Corp. http://www.navercorp.com/

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합법적으로 ‘웹 크롤링’하는 방법 (上)

빅데이터 분석이 점차 강조됨에 따라 많은 기업과 학생들이 데이터 확보에 열을 올리고 있습니다. 하지만 기업 입장에서는 비즈니스를 진행하며 자연스럽게 데이터가 쌓이는 경우가 많지만, 학생이나 일반 개인 입장에서는 그렇지 않습니다. 그렇기 때문에 많은 사람들이 실행하는 것이 바로 웹 크롤링(Web Crawling)입니다. 웹 크롤링을 통해 원하는 데이터를 직접 수집하여, 그 데이터를 바탕으로 분석을 해 인사이트를 도출하거나 머신러닝을 진행합니다.

물론 일반 개인이 아니라 기업 입장에서도 웹 상에 존재하는 데이터는 중요합니다. 고객 한 사람 한 사람의 의견을 직접적으로 파악할 수 있으며, SNS나 커뮤니티에 존재하는 데이터는 트렌드를 파악하는데 가장 중요한 역할을 하기도 합니다. 이러한 데이터를 수집하기 위해 기업 역시 웹 크롤링을 진행합니다. 하지만 웹 크롤링은 명확한 장점이 있는 반면 많은 사고를 일으키기도 합니다. 이번 시간에는 웹 크롤링이 무엇인지, 웹 크롤링을 함부로 수행할 시 일어나는 위험에는 어떤 것이 있는지 알아보도록 하겠습니다.

웹 크롤링의 정의

: 웹 상의 데이터를 자동으로 수집하는 웹 크롤링

웹 크롤링(Web Crawling)이란 기본적으로 웹 상에 존재하는 데이터를 자동적으로 탐색하는 행위를 의미합니다. 여기서 말하는 ‘웹’은 흔히 알고 있는 World Wide Web의 그 웹입니다. 결국 조금 더 쉽게 표현하자면, 인터넷 상에 존재하는 데이터를 자동적으로 탐색하는 행위를 웹 크롤링이라고 합니다. 가끔 웹 크롤링이 아니라 스파이더링(Spidering)이라는 단어를 사용할 때도 있습니다. 여기서 웹 크롤링과 스파이더링은 완전한 동의어라고 이해해도 좋습니다. 관련해서 웹 크롤러(Web Crawler)라는 단어도 있습니다. 영어 단어를 살펴보면 er이라는 단어가 들어가 있는 형태입니다. 이름에서도 알 수 있듯 웹 크롤러는 웹 크롤링을 실행하는 하나의 프로그램을 의미합니다. 종합해보면 웹 상의 존재하는 데이터를 자동적으로 탐색할 수 있도록 특별한 시스템을 구축한 것이 웹 크롤러, 그러한 웹 크롤러를 통해 실제로 탐색 행위를 실천하는 것이 웹 크롤링입니다.

사전적인 의미 상 웹 크롤링은 단순히 데이터를 탐색하는 행위만을 의미합니다. 하지만 실제로 많은 개발자, 분석가, 데이터 과학자들이 웹 크롤링을 수행하는 것은 단순 탐색을 위한 것이 아닙니다. 웹 크롤링은 데이터를 탐색, 원하는 조건에 맞는 데이터를 직접 수집하고 저장까지 하기 위한 목적이 큽니다. 그렇기에 웹 크롤링이라고 일반적으로 말하는 것은 데이터의 저장까지의 과정을 모두 포함합니다. 정확한 사전적 의미와 실질적 의미에 어느 정도 차이가 있다고 볼 수 있습니다.

웹 크롤링 vs 웹 스크래핑

인터넷에 ‘웹 크롤링’을 검색해보면 연관어로 자주 나오는 단어 중 하나가 웹 스크래핑입니다. 웹 스크래핑(Web Scraping)이란 웹 사이트 상에서 원하는 정보를 추출하는 방법을 의미합니다. 아무래도 웹 크롤링과 웹 스크래핑은 기본적으로 유사한 의미를 지니다 보니 혼용되어 많이 쓰이기도 하고 어떤 단어를 써야 하는가에 대해서 논란을 야기하기도 합니다. 사실 엄격히 말하면 웹 크롤링과 웹 스크래핑은 명확히 구분 지어 사용해야 하는 단어입니다. 원칙적으로 웹 크롤링은 탐색에만 그 기능이 제한되어 의미를 함양하고 있는 반면, 웹 스크래핑은 정보 추출에 초점을 맞추고 있기 때문입니다. 이러한 미묘한 의미 차이 때문에 어떤 사람들은 스크래핑이라는 단어가 크롤링보다 더 큰 개념이라고 이야기하는 사람도 있고, 애초에 아예 다른 개념이다라고 이야기를 하는 사람도 있습니다.

실제로 일반 개인이나 학생이 웹 상의 데이터를 수집하는 과정을 보면, 프로그램에게 자동적으로 브라우저를 탐색하게 하고, 그 중 원하는 정보만을 따로 추출하도록 프로세스를 구성합니다. 웹 크롤링의 요소도 포함하고 웹 스크래핑의 요소도 포함한다고 볼 수 있습니다. 그렇기에 사실상 웹 상의 데이터를 탐색하고 수집하는 것 자체는 웹 크롤링이나 웹 스크래핑 중 어떤 단어를 써도 무조건 틀린 단어 선택이라고는 볼 수 없습니다. 일반적으로 웹 스크래핑보다는 웹 크롤링이라는 단어를 더 자주 쓰는 경향이 있기에, 이번 시간에는 웹 크롤링으로 용어를 통일해서 관련된 이야기를 이어 나가보도록 하겠습니다.

웹 크롤링이 문제가 되는 경우

앞서 이야기했듯 웹 크롤링은 웹 상에 존재하는 데이터를 내가 원하는 내용으로, 원하는 수량만큼 수집할 수 있다는 점에서 큰 장점을 지니고 있습니다. 그래서 많은 데이터 분석가나 데이터 과학자들이 웹 크롤링을 시도하고 있습니다. 하지만 웹 크롤링 수행이 문제가 되는 경우가 있습니다. 경우에 따라서 웹 크롤링 수행이 불법으로 간주되는 경우가 있기 때문입니다. 사실 모든 케이스를 일일이 따져가며 특정 경우에 웹 크롤링이 불법인가 아닌가에 대해 따져보는 것은 어려운 일입니다. 하지만 웹 크롤링이 문제가 되는 경우를 판가름하는 몇 가지의 기준이 있고 이를 정확히 인지한다면 법을 잘 지키면서도 윤리적으로 웹 크롤링을 이용할 수 있습니다.

기본적으로 웹 크롤링이라는 행위 자체는 불법이 아닙니다. 웹 크롤링의 수행 프로세스를 실제로 보면, 브라우저를 자동적으로 조정하여 데이터를 웹 사이트에 요청하고 요청 내용에 해당하는 데이터를 웹 사이트로부터 내려받는 것이 전부입니다. 우리가 일반적으로 웹 사이트를 이용하는 것과 기본적인 프로세스는 같기 때문에 웹 크롤링이라는 행위 자체가 불법이라고는 볼 수 없습니다. 하지만 실제 판례를 살펴보면 웹 크롤링을 불법으로 규정한 경우가 있습니다. 대표적인 사례로 숙박업체들 간의 DB 무단 수집 사건이 있습니다.

해당 사례를 간단히 요약하자면, 특정 숙박 업체가 크롤링을 통해 경쟁사의 데이터를 수집하였다는 내용입니다. 무단으로 경쟁사의 데이터를 수집하여 이를 자사의 데이터로 복제를 하였고, 그 과정에서 경쟁사 서버에 부담을 주는 행위가 있었습니다. 이 사례를 통해 웹 크롤링이 문제가 되는 대표적인 경우를 모두 알아볼 수 있습니다.

1. 수집한 데이터를 상업적으로 이용하는 경우

앞서 웹 크롤링이라는 행동 자체는 불법적인 요소가 없다고 했습니다. 위 사례에서는 해당 데이터를 활용함에 있어 문제가 있었습니다. 경쟁사의 데이터를 수집한 것만 아니라 그것을 그대로 복제해 본인의 비즈니스에 활용했습니다. 일반적으로 수집한 데이터를 상업적으로 이용하지 않으면 문제가 될 것이 없다고 말을 하곤 합니다. 결국 수집한 데이터를 비즈니스 자체에 이용한다거나, 데이터 자체를 판매하는 등 웹 크롤링을 통해 수집한 데이터를 금전적 이익을 목적으로 사용한다면 문제가 됩니다.

상업적 이용이 아닌 웹 크롤링의 사례로는 학술적 목적의 웹 크롤링 이용이 있습니다. 많은 학자와 학생들이 특정 현상을 분석하기 위해 웹 상의 데이터를 수집하고, 이를 분석하여 연구를 진행합니다. 만약 해당 데이터를 이용하여 연구 논문을 작성했다면, 이것이 대표적인 학술적 목적의 웹 크롤링이라 볼 수 있습니다. 그렇다고 물론 상업적 목적이 아닌 웹 크롤링이라고 모두 문제가 되지 않는 것은 아닙니다. 웹 크롤링 행위 자체가 또 다른 문제를 일으킬 경우에는 금전적 이익이 목적이 아니었다고 할지라도 웹 크롤링이 불법이 될 수 있습니다.

2. 웹 크롤링을 통해 상대 서버에 문제를 일으킨 경우

웹 크롤링이 문제가 되는 두 번째 경우는 웹 크롤링 행위가 상대방의 서버에 문제를 일으키는 경우입니다. 이 역시 숙박업체 간 불법 크롤링 사례에서 드러난 문제점입니다. 기본적으로 웹 크롤링은 자동화한 프로그램을 통해 정보를 요청하기 때문에 데이터를 너무 많이 요청하게 되면, 서버 부하를 일으킬 수 있습니다. 보통은 너무 많은 요청이 들어올 경우, 웹 사이트에서 자동적으로 요청을 중단시킵니다. 하지만 악의적인 목적으로 이를 회피하는 알고리즘을 만들어, 끊임없이 서버에 부하를 일으키는 것도 충분히 가능한 일입니다. 웹 크롤링을 통해 데이터를 수집할 때, 데이터가 쌓이고 저장되는 속도가 너무 느리다고 판단하여, 고의적으로 서버에 부하를 줄 정도로 웹 크롤링 알고리즘을 조작하는 것은 반드시 피해야 하는 행위입니다.

웹 크롤링도 안전하게 할 수 있습니다.

종합했을 때, 무턱대고 바로 웹 크롤링을 시도하기에는 사전에 고려해야 할 요소가 있다고 볼 수 있습니다. 하지만 원하는 데이터를 마음껏 수집할 수 있다는 점에서 웹 크롤링은 엄청난 장점을 지니고 있습니다. 이 때문에 웹 크롤링을 진행하기 전, 웹 크롤링을 통해 행하고자 하는 작업이 어떤 목적을 지니고 있는지, 나의 웹 크롤링 행위가 상대방 서버에 영향을 미치지는 않을지를 잘 고려해야 합니다. 하지만 생각해보면 분명 각 웹 사이트마다 크롤링 자체를 허용하는 정도가 분명히 다를 것입니다. 이를 잘 인지하고 있다면 데이터를 수집하는 입장에서 최대한의 데이터를 수집할 수 있습니다. 어떤 방법을 통해 해당 내용을 정확히 알고, 합법적으로 웹 크롤링을 진행할 수 있는지는 다음 편에서 알아보도록 하겠습니다.

위키백과, 우리 모두의 백과사전

웹 크롤러의 구조.

웹 크롤러(web crawler)는 조직적, 자동화된 방법으로 월드 와이드 웹을 탐색하는 컴퓨터 프로그램이다.

웹 크롤러가 하는 작업을 ‘웹 크롤링'(web crawling) 혹은 ‘스파이더링'(spidering)이라 부른다. 검색 엔진과 같은 여러 사이트에서는 데이터의 최신 상태 유지를 위해 웹 크롤링한다. 웹 크롤러는 대체로 방문한 사이트의 모든 페이지의 복사본을 생성하는 데 사용되며, 검색 엔진은 이렇게 생성된 페이지를 보다 빠른 검색을 위해 인덱싱한다. 또한 크롤러는 링크 체크나 HTML 코드 검증과 같은 웹 사이트의 자동 유지 관리 작업을 위해 사용되기도 하며, 자동 이메일 수집과 같은 웹 페이지의 특정 형태의 정보를 수집하는 데도 사용된다.

웹 크롤러는 봇이나 소프트웨어 에이전트의 한 형태이다. 웹 크롤러는 대개 시드(seeds)라고 불리는 URL 리스트에서부터 시작하는데, 페이지의 모든 하이퍼링크를 인식하여 URL 리스트를 갱신한다. 갱신된 URL 리스트는 재귀적으로 다시 방문한다.

용어 [ 편집 ]

웹 크롤러는 웹 스파이더[1], 앤트, 오토매틱 인덱서[2], 웹 스커터로도 부를 수 있다.[3] 그 외에 봇(bots), 웜(worms), 웹 로봇(web robot) 등으로도 부른다.

크롤링 정책 [ 편집 ]

웹 크롤러의 행위는 복합적 정책들의 산물이다:[4]

선택 정책: 페이지의 다운로드를 언급

재방문 정책: 언제 문서의 변경사항을 검사할지를 언급

공손성 정책: 웹사이트의 과부하를 막기 위한 언급

병렬화 정책: 분산 웹 크롤러를 어떻게 조율할지를 언급

예 [ 편집 ]

오픈 소스 크롤러 [ 편집 ]

같이 보기 [ 편집 ]

[1] 웹 페이지 크롤링하기(Web Crawling)

코드들은 github에 업로드되어있습니다.

https://github.com/JaeYeongSong/Blog/tree/main/Crawling

오늘은 새로운 분야에 들어가 보도록 하겠습니다.

오늘은 크롤링(Crawling)을 알아보도록 합시다.

먼저 크롤링이란 무엇일까요? 크롤링이란? ‘데이터를 수집하고 분류하는 것’입니다.

많은 사람들이 크롤링이랑 스크래핑이란 헷갈려합니다.

스크래핑은 ‘인터넷에서 존재하는 데이터를 컴퓨터 프로그램을 통하여 자동화된 방법으로 웹에서 데이터를 수집하는 작업’이라는 뜻이기 때문에 스크래핑은 데이터를 수집한다는 뜻이고, 크롤링은 더 나아가 데이터를 분류한다는 것에 가장 큰 차이점이 있는 것 같습니다.

자 그럼 본론으로 들어와서 우리는 오늘 스크래핑과 비슷한 것처럼 데이터를 수집해보겠습니다.

그럼 코드를 들고 오도록 하겠습니다.

from bs4 import BeautifulSoup import requests # 홈페이지 주소 가져오기 url = “https://search.naver.com/search.naver?where=news&sm=tab_jum&query=뉴스” html = requests.get(url) bs_html = BeautifulSoup(html.content, “html.parser”) print(bs_html) # 웹 페이지 출력

▲ Crawling.py

이 코드는 가장 기본적인 크롤링 코드입니다.

from bs4 import BeautifulSoup import requests

bs4와 requests를 import 해줍니다.

그다음 크롤링할 웹 사이트를 가지고 옵니다.

url = “”

url 함수에 자신이 크롤링할 웹 사이트 주소를 붙여 넣어주시면 됩니다.

html = requests.get(url) bs_html = BeautifulSoup(html.content, “html.parser”)

그다음 html 함수에 requests.get(url)을 이용해서 리소스나 정보를 요청합니다.

그 다음 bs_html 함수로 html 콘텐츠를 받습니다.

print(bs_html) # 웹 페이지 출력

print(bs_html)로 웹 페이지의 코드를 출력합니다.

저는 현재 네이버 뉴스에 ‘뉴스’ 라고 검색하면 생기는 웹 페이지를 크롤링해보도록 하겠습니다.

한 번 작동시켜 보도록 하겠습니다.

▲ Crawling.py 실행결과

Crawling.py를 실행시켜 보시면 터미널 창에 이렇게 크롤링 한 내용이 보입니다.

근데 터미널 창에 내용이 나오면 터미널을 종료시켜 버리면 크롤링 한 내용이 보이지 않게 되죠.

그럼 웹 페이지를 크롤링하는 걸 응용시킬 때 크롤링 내용을 저장시키려면 어떻게 해야 할까요?

웹 페이지를 크롤링 한 결과값을 저장하는 방법에 대해 같이 알아봅시다.

from bs4 import BeautifulSoup import requests import sys # 홈페이지 주소 가져오기 url = “https://search.naver.com/search.naver?where=news&sm=tab_jum&query=뉴스” html = requests.get(url) bs_html = BeautifulSoup(html.content, “html.parser”) sys.stdout = open(‘Save_Crawling.txt’, ‘w’, encoding=’UTF-8′) print(bs_html) # 웹 페이지 txt 파일로 출력

▲ Save_Crawling.py

위 코드에 대해 설명을 드려야겠죠?

이 코드는 웹 페이지를 크롤링 한 결과값을 txt 파일로 저장할 수 있는 코드입니다.

여기서 아까 전에 알려드린 Crawling.py 코드와 다른점이 무엇인지 아시나요?

아까전에 했던 설명을 또 할 필요가 없다고 느끼기 때문에 Crawling.py와 다른 부분을 들고 와 보도록 하겠습니다.

import sys ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ sys.stdout = open(‘Save_Crawling.txt’, ‘w’, encoding=’UTF-8′)

▲ Save_Crawling.py 중 Crawling.py와 다른 부분

처음에 sys를 import 해주겠습니다.

왜냐하면 파일을 저장하려면 sys 라이브러리가 필요하기 때문이죠.

그다음에 아래로 내려오면 sys.stdout 라는 함수를 정의해줬는데 여기서 총 3개의 인자를 받습니다.

open(”, ”, )

여기서 첫 번째로 저장할 파일명과 이름을 받습니다.

만약에 Test라는 이름을 가진 txt 파일로 만들려면 ‘Test.txt’ 라고 적어주시면 됩니다.

그다음 두 번째로 파일 열기 모드에 대해 받습니다.

r 읽기모드 – 파일을 읽을 때 사용 w 쓰기모드 – 파일에 내용을 쓸 때 사용 a 추가모드 – 파일에 새로운 내용을 추가 시킬 때 사용

▲ sys 파일 열기모드

파일 열기 모드는 총 3가지로 이루어져 있습니다.

위에 표에 대한 설명을 참조하시기 바랍니다.

일단 저희는 웹 페이지를 크롤링한 결과값을 파일에 내용을 써야 하기 때문에 ‘w’ 즉 쓰기 모드를 사용하겠습니다.

그다음 마지막으로 어떻게 인코딩을 할 것인가에 적어주시면 됩니다.

일반적으로 많이 사용하는 UTF-8을 적어주시면 됩니다.

UTF-8 같은 경우에는 한글과 영어를 같이 사용할 수 있죠.

그럼 한 번 Save_Crawling.py를 실행시켜 볼까요?

▲ Save_Crawling.py 실행 결과

위와 같이 txt 파일로 정상적으로 저장된 걸 확인할 수 있습니다.

내용도 웹 페이지를 크롤링 한 값도 잘 넣어졌죠.

간단하게 웹 페이지를 크롤링(스크래핑)을 해보았습니다.

다음에는 원하는 태그만 크롤링하는것에 대해 알아보도록 하겠습니다.

지금까지 읽어주셔서 감사합니다.

지금까지 웹 페이지 크롤링 하는 방법이었습니다.

🖨 ‘웹 크롤러’ 좀 그만 만들어라

🚨 주의: 이 포스트는 민감한 내용을 포함하고 있습니다. 욕설이 등장하므로 주의 해 주세요.

🤬 주의 : 욕설 레벨 2에 해당하는 문서입니다. 다소 불쾌 할 수 있습니다.

😠 무슨 말 할거냐?

거창한 이야기는 아니다. 인터넷에 존재하는 웹 크롤러 또는 웹 프론티어라고 불리우는 것들을 만드는 방법들을 읽고 생긴 답답함을 이곳에 조금 털어 놓으려고 한다.

인터넷에 ‘크롤러 만들기’를 쳤다하면 90% 확률로 파이썬으로 크롤러는 만드는 방법에 대해 잘 쓰여진 블로그가 수십개씩 검색 결과로 우수수 떨어지고 그 대부분이 Scrapy또는 셀레니움, BeautifulSoup4 등 을 사용해서 특정 웹 사이트의 페이지를 긁어내는 코드를 소개하고 있다.

대게 ‘어디 어디 페이지를 긁어서 변경 사항을 감지하고 Telegram 알림까지 연동 해 봅시다!’ 정도이다. 그러나 이것들은 크롤러라고 보기엔 어렵다. 대부분의 블로그들이 ‘나만의 웹 크롤러 만들기’ 따위의 제목으로 시작해서 심지어 코드들은 죄다 서로 빼다 닮았고 틀린 코드도 서로 붙여 넣으면서 크롤러를 만들어 보라고 독려하고 있다. 가장 큰 문제점 두 가지만 꼽아 보겠다.

🤔 웹 페이지 몇 개 긁는 걸 ‘크롤러’라고 할 수 없다.

웹 크롤러를 단순한 인터넷 장난감 정도로 생각하는 사람들이 많다. 나만의 코드로 나만의 알림 로봇을 제작하고 소개하는 정도에 그치는 블로그 글들이 너무나도 많기 때문이다. ‘크롤러’ 또는 ‘웹 프론티어’라고 불리는 것은 오랫동안 연구된 주제고 어떻게 하면 www의 수천 수백만개의 웹 페이지들을 잘 수집 할 수 있을까에 대한 고민이다.

내가 웹 컨텐츠 크롤링으로 박사 학위라도 받은 것도 아니라 감히 말하는 개인에 불과하지만 무분별하게 그저 그런 코드를 적당히 블로그에 올려두고 크롤러라고 소개하는 행위는 참을 수 없었다. 아래는 구글에서 크롤링을 검색 했을 때 나오는 크롤러의 기본과 개념에 대한 설명이다. 가장 심각하게 잘못된 개념을 전파하는 게시글들을 모았다.

크롤링(crawling) 이해 및 기본, 크롤링(crawling) 이란? – Web상에 존재하는 Contents를 수집하는 작업 (프로그래밍으로 자동화 가능) – HTML 페이지를 가져와서, HTML/CSS등을 파싱하고, 필요한 데이터만 추출하는 기법 – Open API(Rest API)를 제공하는 서비스에 Open API를 호출해서, 받은 데이터 중 필요한 데이터만 추출하는 기법 – Selenium등 브라우저를 프로그래밍으로 조작해서, 필요한 데이터만 추출하는 기법

Web crawling ? – web crawling : 자동적으로 화면에 있는 data를 가져오는 것 (실시간 연동, 자동으로 업데이트 됨) – web scrapping : 자동화 X / scrapping 하는 시점에서의 데이터만 갖고오기! => 두 가지 모두 웹 사이트를 분석해 원하는 데이터를 추출하는 과정이다.

크롤러의 개념에 대해서 제대로 설명하지 못했고 완전히 틀린 수준의 문장도 보인다. 크롤링은 결코 Open API를 제공하는 서비스를 사용해서 만드는 것이 아니다. API가 없어서 크롤러를 못 만든다면 과연 SW 엔지니어라고 할 수 있는가? 정말 크롤러란 셀레니움이랑 Open API를 사용해서 만드는 것이라고? 크롤러는 웹 사이트를 분석해 원하는 데이터를 추출하는 과정도 아니다.

또 크롤러는 ‘셀레니움을 써서 데이터를 추출 하는 것’이라고 보기에도 어렵다.셀레니움이 없으면 어쩔 건가? API가 없으면 어쩔 건가? 곧 바로 BeautifulSoup4를 사용해서 CSS 셀렉팅을 하는 코드를 올려 놓아서 실망했다.

각종 블로그에 소개된 크롤러들은 그냥 한 번 실행하면 끝나는 http request 정도에 불과하다. 그 때 그 순간에만 동작하고 target 웹 페이지의 DOM이 조금만 변경되어도 힘을 못 쓰는 병신 코드로 전락하고 마는 것이다. 그도 그럴것이 대부분 개발자 도구를 열고 CSS selector를 복사하라고 써 놓기 때문이다.

특히 ‘네이버 뉴스 크롤링’ 또는 ‘다음 뉴스 크롤링’ 등으로 검색해서 나오는 결과들은 그 중 최악이며 네이버나 다음의 페이지 구조는 주기적으로 바뀌므로 ‘웹 크롤러 만들기 2020년 최신’ 따위의 블로그 글이 설치는 이유가 바로 이것이다.

🤔 그럼 CSS selector를 안 쓰고 대체 오또케 본문 데이터를 긁죠?!! 라고 생각 하는 개발자가 있다면 지금 당장 대가리 박고 대학교로가서 알고리즘 수업을 다시 듣고 오길 바란다. CSS selector는 대충 생각해도 전혀 우아한 방법이 아니다. 📎 DOM based content extraction via text density 에서는 어떻게 웹페이지의 본문 DOM을 찾을 수 있는지 소개해 주고 있다.

🏗 웹 크롤러 아키텍쳐

다음은 간단한 ‘웹 크롤러’의 구조를 보여주고 있다.

🧭 Fetcher, Parser, Frontier

일단 Fetcher와 Parser, Frontier 세가지가 보인다. 과정을 이해하기 위해서는 먼저 Frontier부터 시작하면 좋다. 이 디지몬 Frontier가 먼저 탐색할 URL을 Fetcher에게 넘겨 주면 Fetcher는 해당 페이지의 html 내용을 가져와서 Parser에게 넘겨 준다. Parser에서는 다른 하이퍼링크를 찾는다. 보통 html의 a태그나 url로 보임직 하는 것들이다. 여기서 찾은 이 URL들을 다시 또 Fetcher가 방문하게 되는데 이 때 방문 했던 곳을 또 방문 하면 무한 loop가 되므로 Dup URL Elim에서 이미 방문한 URL과 중복 URL들을 제거한 채로 디지몬 Frontier에게 전달 해 준다.

잠깐만! 구구절절하게 써 놓긴 했지만 이 모든 과정은 사실 우리가 알고리즘에서 배웠던 DFS나 BFS와 완벽하게 같은 과정이 아닌가?. 더 이상 방문 페이지가 없을 때 까지 URL을 계속해서 탐색하는 것이다. 극단적으로 말해서 크롤러는 월드 와일드 웹, www을 대상으로 DFS또는 BFS를 하는 것 뿐이다. 그렇지만 웹 세상은 워낙 넓어서 탐색을 하는 도중에도 새로운 URL이 생기고 또 페이지 내용이 수정 된다. 이런 과정을 어떻게하면 최적화 할 수 있을까?라는 고민 역시 크롤러 연구의 한 부분이다.

👁 Content Seen

방문한 페이지의 ‘본문 내용’이 이미 전에 다른 곳에서 본 내용인지 아닌지 판단하는 부분이다. Doc FP’s라고 적힌것은 Document Finger Prints를 줄인 것인데 FP란 어떤 Document의 내용을 구분 할 수 있는 고유한 Hash 값이라고 생각하면 좋다. 이 부분 하나만 하더라도 공부할 내용이 정말 많고 방대해서 여기서는 설명하지 않고 넘어가려고 한다. FP를 만드는 방법 역시 여러가지고 FP로 어떻게 ‘중복 문서’를 걸러 낼까? 고민하는 것도 하나의 분야다. 한국어로 정리가 되어 있는 링크를 아래에 적어 둔다. 영어로 알아보고 싶다면 ‘Near Duplicated Document Detection’라는 키워드로 검색 해 보자.

📎 문서 단위로 유사 중복을 판별하는 방법

또 실제 운영 되는 크롤러는 DNS 서버까지 따로 두기도 하기에 그림 상 DNS라는 것도 보이지만 DNS는 또 하나의 큰 주제이므로 이 글에서 다루지는 않겠다.

⌛️ History

내가 혼자 망상에 사로잡혀서 “이건 예술적이지 않아! 이건 크롤러가 아냐!”라고 외치는게 아니라 1999년에 우리 멋쟁이 Marc Najork라는 사람이 어떻게 확장성 있는 웹 크롤러를 만들 수 있는지 유명한 논문을 출간 했다. 이 논문의 서론을 보면 재밌는 말이 등장 한다.

“‘확장성 있는 웹 크롤러’는 웹 서비스에서 매우 중요한 컴포넌트인데 그 크롤러 디자인에 대해선 잘 정립 되어 있지 않다.”

Scalable Web crawlers are an important component of many Web services, but their design is not well‐documented in the literature 📎 Mercator: A scalable, extensible Web crawler, 1999

그로부터 10년 뒤, Marc Najork는 MS 연구소에 들어가서 아래와 같은 논문을 또 썼다. 서론에 이런 글이 써 져 있다.

“웹 크롤러란? seed URL을 주면 관련된 URL을 찾아 내고, 그 URL들에서 또 다른 하이퍼 링크를 찾아내고 계속해서 이 과정을 반복하며 하이퍼 링크들을 다운로드하는 프로그램이다.”

A web crawler is a program that, given one or more seed URLs, downloads the web pages associated with these URLs, extracts any hyperlinks contained in them, and recursively continues to download the web pages identified by these hyperlinks. 📎 Web Crawler Architecture, MARC NAJORK

Microsoft Research, 2009

🤮 논문? 요즘은 Youtube가 대세지 누가 ‘글’을 시간 들여서 읽나? 그렇다면 Marc Najork가 MS 인턴으로 나무 하면서 했던 발표 영상을 보자. 발표를 듣는 사람이 5명 정도 밖에 없어 매우 조촐 해 보인다. 어떻게 수백만개의 페이지를 크롤링 하도록 최적화 할 수 있는지 기초 컨셉을 알 수 있다.

📎 Atrax, a distributed web crawler

웹 크롤링은 태초에 www가 생겼을 때 부터 아주 오랫동안 고민되고 연구 해 온 주제이다.📎 Web Crawler: A Review라는 논문의 2.1에 있는 The History of Web Crawler를 읽어 보는 것을 추천한다. 재밌는 내용들이 많다.

“앞으로 블로그에 크롤러 만드는 법을 쓸거 같으면 적어도 이 정도는 알고 써라 이 머저리들아”라고 말하고 싶은건 절대 아니다. 내가 하고 싶은 말의 요점은 어중이 떠중이 코드 몇 줄 써놓고 ‘크롤러’등으로 소개하는 꼴을 보니 아주 신물이 난다는 것이다.

“마케터도 코딩 배우는 시대!”, “시작하자! 니도 코딩 해야한다!” 따위의 좆같은 문구가 판을 치면서 개발자로 변신하라고 광고를 해 대고 1회용 코드 갖다 박아 놓고 ‘크롤러 만들기’, ‘데이터 수집 강의’로 돈을 받아 먹는게 현실이다.

🤖 robots.txt 윤리에 대한 설명이 없음.

너도 나도 다 같이 웹 페이지를 긁어서 슬랙, 텔레그램 알림 연동까지 해서 재밌게 놀아보자는 말은 신나게 하는데 robots.txt 룰에 대해서 설명하는 블로그는 여지껏 거의 본적이 없다. 웹 페이지라고 해서 아무렇게나 긁어서는 안되고 robot.txt에 작성된 룰에 따라 수집을 해도 되는 페이지가 있고 수집을 해선 안되는 페이지가 있다. 궁금하면 긁으려는 페이지 루트 도메인에서 /robots.txt에 들어가 보도록 하자. 뭔 짓거릴 해도 되고 뭔 짓거릴 해선 안되는지 간곡히 부탁하는 내용이 쓰여져 있다.

https://www.google.com/robots.txt

각 사이트 별로 루트 경로의 robots.txt에 로봇룰이 적혀 있으며 ‘크롤러’를 만든다면 이 룰을 따라 주는 것이 윤리적이라 할 수 있다. 크롤러를 만드는 방법에 대해서 소개한다면 적어도 이 로봇룰에 대해선 설명 해 줘야 한다.

구글은 robots.txt를 검색엔진 크롤러에서 사이트에 요청할 수 있거나 요청할 수 없는 페이지 또는 파일을 크롤러에 지시하는 파일이라고 정의하고 있다. 번역 과정을 거치면서 자연스러운 한국어가 아니라 다소 이해하기 어려운데 나름 쉽게 번역 해 보면 크롤러가 요청을 해도 되거나, 해선 안되는 경로를 적어 둔 곳 정도가 될 것 같다. 그 외에도 robots.txt에는 몇 초 간격으로 요청을 보내도 되는지 등 다양한 내용을 적을 수 있다.

⚠️ 불법 크롤링 크롤링으로 수집한 데이터로 이익을 취하면 문제가 될 수 있다. 경쟁 업체 데이터를 크롤링해서 실형 떨어진 개발자도 있다. 좆되지 않게 조심해라. 아래 사례는 단순히 DOM 파싱해서 가져가는 정도가 아니라 아예 API endpoint를 조진게 문제긴 하다. 📰 法 “여기어때, 야놀자 정보 무단수집 맞다”…前 대표 ‘유죄’

그러나 지금까지도 내가 구글에 ‘크롤러 만들기’로 검색했을 때 robots.txt에 대해 설명하는 글은 상위에서 단 하나도 찾아 볼 수 없다. 19년도에 인터넷 표준화 기구의 메모에 robots.txt가 사실상 웹 크롤링의 표준이 되어가고 있다고 쓰여져 있다. 이것도 구글이 제출한 문서긴 한데 재밌게 읽어 볼만 하다. 📎 Robots Exclusion Protocol

웹 크롤러를 만들 수 있는 오픈 소스들은 자기네 프레임워크의 기능 중 하나로 ‘robot.txt를 준수합니다.’라고 소개하고 있다. 이 오픈 소스 크롤러를 사용하면 robot.txt를 준수할 수 있게 된다고 광고하는 셈이다. 이 부분에 대해서 우리도 한 번 생각 해 볼 필요가 있다. 📎 gocolly라는 웹 크롤러 오픈소스의 기능 소개에는 robots.txt support라고 적어 둔 부분을 주목하자

또 Pinterest의 경우 자사의 크롤러가 어떻게 동작하는지, 어떤 User Agent를 갖고있고 어떤 IP 대역을 사용하는지 공개하고 있다. 이 와중에 국내 블로그, 커뮤니티의 어떤 글도 크롤러의 robots.txt에 대해 설명하지 않고 있다는 점은 반드시 짚고 넘어 가야 할 문제다.

📎 Pinterest crawler

👺 “그래서 어쩌자고”

크롤러가 아니라 뭐 다른 이름을 갖다 붙이기라도 하잔 말이냐? 그런 대안 없다. 개발자들의 전형적인 말 중 하나인데 “문제를 지적하려면 대안을 갖고 오세요”다. 회사 생활을 하면 ‘진짜 다방면으로 훌륭한 해결책’을 마련하지 않으면 회의에서 찍소리도 하지 않는 것이 규범이다.

내가 무슨 크롤링 학계에서 저명한 박사나 교수도 아니고 용어 가지고 거들먹 거릴 순 없다. 내가 하고픈 말은 단지 ‘크롤러’는 상당히 오랫동안 연구된 주제고 언제까지고 scrapy나 쓰면서 ‘2019 다음 뉴스 크롤링’, ‘2020 다음 뉴스 크롤링’… 같은 글에 평생 의존 할 수는 없다는 것과 잘못된 크롤러의 개념이 인터넷 곳곳에 퍼지는 걸 막자는 것이다.

‘크롤러란 셀레니움으로 페이지 긁는것’으로 잘못된 개념이 인터넷에 떠돌아 다니는걸 SW 개발자로서 입 닫고 지켜보기엔 나는 너무나도 지독한 공대생이다.

A crawler’s purpose is to follow links to reach numerous pages and analyze their meta data and content.

Scraping is possible out of the web. For example you can retrieve some information from a database. Scraping is pulling data from the web or a database.

📘 더 읽어 볼 거리

📎 웹 크롤러

그렇다고 크롤러 관련해서 설명한 글이 전혀 없는 건 아니다. 잘 설명 했다고 생각하는 글이다.

📎 로봇 메타 태그, data-nosnippet 및 X-Robots-Tag 사양

구글의 웹 크롤러가 나의 블로그나 콘텐츠를 수집하지 못하도록 제한 하는 방법에 대해서 설명 하고 있다. robots.txt의 연장선이다.

📎 Marc Najork, Research Engineering Director in Google Research

글 중간에 소개 했던 멋쟁이 Marc Najork는 이제 구글 리서치에서 근무하고 있다. 검색과 크롤링에 관심이 있다면 아주 재미있게 읽을 수 있는 논문들이 많다. 내 병신 같은 글 보다 이 박사의 Abstraction 한 문단이 여러분에게 훨씬 값지고 인생에 도움이 되니까 꼭 봐라. 요즘은 랭킹을 연구하는 모양이다.

📎 Google 검색의 원리 | 크롤링 및 색인 생성

시간 없고 빨리 IR과 크롤러의 개념 둘 다 이해하고 싶은 사람에게 강력 추천하는 글이다. 구글에서 설명해주는 검색의 원리이다. 검색 프로세스 전체를 쭉 둘러 보기에 시야가 확 넓어 질 것이다.

😡 “뭐 제대로 설명 한 것도 없는데 논문 링크만 냅다 박아 놓으면 땡이냐?” 미안하게 생각합니다. 나도 여깄는거 다 보진 않았고 요즘도 읽어가는 중이라 기회가 되면 정리를 해 보려고 합니다… 진짜 관심 있는 사람 있으면 댓글로 뭐라도 남기면 수요를 봐서 글을 쓰겠습니다.

키워드에 대한 정보 웹 사이트 크롤링

다음은 Bing에서 웹 사이트 크롤링 주제에 대한 검색 결과입니다. 필요한 경우 더 읽을 수 있습니다.

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