📌 1. 웹 크롤링 개요 및 환경 설정

1. 웹 크롤링이란?

웹 크롤링(Web Crawling)이란 인터넷 상의 데이터를 자동으로 수집하는 기술을 의미합니다. 웹사이트의 HTML 문서를 분석하여 특정 정보를 추출하고 저장하는 과정입니다. 이를 통해 데이터 분석, 자동화 시스템 구축 등에 활용할 수 있습니다.

✅ 웹 크롤링의 활용 사례

웹 크롤링은 단순한 데이터 수집을 넘어, 다양한 비즈니스 모델을 창출할 수 있는 강력한 도구입니다.

1. 뉴스 데이터 수집 및 트렌드 분석
   • 특정 뉴스 사이트에서 최신 기사를 주기적으로 크롤링하여 뉴스 트렌드를 분석할 수 있습니다.
   • 분석된 데이터를 바탕으로 주식 시장 동향을 예측하거나 소셜 미디어에 뉴스 요약을 제공하는 서비스 구축 가능.
2. 쇼핑몰 가격 비교 사이트 운영
   • 여러 온라인 쇼핑몰의 상품 가격을 실시간으로 크롤링하여 가격 비교 사이트를 만들 수 있습니다.
   • 예시: 'A'라는 사용자는 크롤링을 이용하여 특정 상품의 최저가 정보를 제공하는 웹사이트를 운영하고 광고 수익을 창출.
3. 부동산 매물 자동 수집
   • 크롤러를 이용해 다양한 부동산 사이트에서 매물 정보를 수집하고, 지역별 가격 동향을 분석하는 서비스 운영.
   • 사용자 맞춤형 추천 시스템을 도입하여 부동산 검색 효율 극대화.
4. 채용 정보 크롤링
   • 여러 구직 사이트에서 채용 공고를 모아서 특정 직군의 채용 트렌드를 분석.
   • 개인 맞춤형 채용 정보 제공 플랫폼을 구축하여 구직자와 기업을 연결하는 서비스 개발.
5. SNS 데이터 분석 및 마케팅 활용
   • 특정 키워드(예: #트렌드, #핫아이템)와 관련된 트윗이나 인스타그램 게시물을 수집하여 사용자 반응 분석.
   • 이를 바탕으로 광고 타겟팅 및 콘텐츠 최적화 가능.

2. 웹 크롤링 관련 법적·윤리적 이슈

웹 크롤링은 강력한 기술이지만, 웹사이트의 이용 약관을 준수해야 하며, 법적 문제를 피하기 위해 주의해야 합니다.

✅ 크롤링 시 주의할 점

• robots.txt 파일을 확인하여 허용된 범위 내에서 크롤링 수행
• 과도한 요청을 보내지 않도록 time.sleep()을 활용해 서버 부하 방지
• API가 제공된다면 가급적 해당 API를 활용하여 데이터 수집
• 크롤링한 데이터를 상업적으로 활용할 경우, 해당 사이트의 약관을 반드시 확인

🔹 robots.txt란?

robots.txt는 웹사이트의 루트 디렉토리에 위치한 파일로, 검색 엔진 및 크롤러가 접근할 수 있는 페이지와 차단된 페이지를 정의합니다.

📌 robots.txt 확인 방법

1. 웹사이트 도메인 뒤에 /robots.txt를 붙여서 확인할 수 있습니다.
   • 예: https://example.com/robots.txt
2. 크롤링을 수행하기 전에 반드시 해당 사이트의 robots.txt를 확인하고, 차단된 영역을 크롤링하지 않도록 주의해야 합니다.

🔹 robots.txt 확인 예제

import requests

url = "https://example.com/robots.txt"
response = requests.get(url)
print(response.text)

🖥 실행 결과 (예시)

User-agent: *
Disallow: /private/

위와 같이 특정 경로(/private/)가 Disallow로 설정되어 있다면 해당 URL을 크롤링하면 안 됩니다.

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3. 웹 크롤링 환경 구축

웹 크롤링을 위해 파이썬과 관련 라이브러리를 설치해야 합니다.

✅ 필수 라이브러리 설치

아래 명령어를 실행하여 기본적인 크롤링 라이브러리를 설치합니다.

pip install requests beautifulsoup4 lxml

✅ 주요 라이브러리 및 공식 문서

• requests: 웹페이지의 HTML 데이터를 가져오는 라이브러리
• BeautifulSoup: HTML 데이터를 파싱하고 원하는 요소를 추출하는 라이브러리
• lxml: HTML/XML 파싱 속도를 향상시키는 라이브러리

4. 첫 번째 크롤링 실습: 간단한 웹페이지 데이터 가져오기

설치한 라이브러리를 활용하여 간단한 웹 크롤링을 수행해 봅니다.

🔹 예제 1: 웹페이지 제목 가져오기

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 크롤링할 웹사이트 URL
url = "https://example.com"

# HTTP 요청 보내기
response = requests.get(url)

# 응답 상태 코드 확인
if response.status_code == 200:
    # HTML 파싱
    soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml")
    # 웹페이지의 제목(title 태그) 가져오기
    title = soup.title.text
    print("웹페이지 제목:", title)
else:
    print("웹페이지를 가져오는데 실패했습니다.")

🖥 실행 결과 (예시)

웹페이지 제목: Example Domain

위 결과는 example.com 사이트의 <title> 태그에서 제목을 추출한 것입니다. soup.title.text를 사용하면 페이지의 제목을 쉽게 가져올 수 있습니다.

🔹 예제 2: 특정 태그 내용 가져오기

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

# 첫 번째 `

` 태그 내용 가져오기 first_paragraph = soup.find("p").text print("첫 번째 문단 내용:", first_paragraph)

🖥 실행 결과 (예시)

첫 번째 문단 내용: This domain is for use in illustrative examples in documents.

위 결과는 example.com 사이트의 첫 번째 <p> 태그 내용을 가져온 것입니다. soup.find("p").text를 사용하여 원하는 텍스트 데이터를 쉽게 추출할 수 있습니다.

🎯 마무리

이번 글에서는 웹 크롤링의 개념과 활용 사례, 그리고 기본 환경 설정 및 간단한 크롤링 실습을 진행했습니다. 앞으로의 강의에서는 더욱 실용적인 크롤링 기술을 다루겠습니다!

🚀 다음 강의 예고

2부: requests와 BeautifulSoup을 활용한 기초 크롤링

• HTTP 요청 및 응답 이해하기
• HTML 구조 분석 방법
• CSS 선택자를 활용한 데이터 추출
• 실전 예제 (뉴스 기사 제목 가져오기)