이 사이트는 중요한 정보가 담긴 거대한 도서관입니다. 보고서 자료를 찾는 것뿐만 아니라 돈을 버는 데에도 관련이 있습니다. 즉, 상업 회사의 경우입니다. 따라서 구문 분석은 여전히 매우 인기가 높습니다. 데이터 수집에는 웹 크롤링과 웹 스크래핑이라는 두 가지 전략이 있습니다. 둘 다 데이터를 수집하지만 접근 방식이 다릅니다. 이 기사에서는 기능을 살펴보고, 애플리케이션을 비교하고, 특정 작업에 적합한 방법을 선택하는 방법을 알아봅니다.
웹 크롤링
웹 크롤링은 검색 엔진에서 색인화할 페이지에 대한 정보를 수집하기 위해 웹사이트를 자동으로 크롤링하는 프로세스입니다. 크롤링의 주요 목적은 인터넷에서 필요한 정보를 찾을 수 있는 검색 색인을 만드는 것입니다. 이 프로세스는 규모가 클 수 있으며 종종 수백만 개의 웹 페이지가 관련됩니다. 다음은 웹 크롤링을 사용하는 몇 가지 예입니다.
- 검색 엔진. Google, Bing, Yahoo와 같은 검색 엔진의 주요 목적은 수백만 개의 웹 페이지를 색인화하여 사용자에게 검색 결과를 제공하는 것입니다.
- 웹 아카이브. 일부 조직에서는 연구에 사용하거나 오래된 정보에 액세스하는 데 사용할 수 있는 웹 아카이브를 만들기 위해 웹 페이지의 복사본을 스캔하고 저장합니다.
- 가격 및 경쟁력 분석. 기업은 웹 크롤링을 사용하여 제품 가격은 물론 경쟁업체 및 시장 분석도 모니터링할 수 있습니다.
- 미디어 모니터링. 미디어 회사와 분석가는 웹 크롤링을 사용하여 뉴스, 토론 및 소셜 미디어를 실시간으로 모니터링합니다.
- 데이터 수집 및 연구. 연구자 및 분석가는 웹 크롤링을 수행하여 다양한 분야의 데이터 수집, 동향 분석 및 연구를 수행할 수 있습니다.
웹 스크래핑
반면에 웹 스크래핑 또는 스크래핑은 분석, 저장 또는 추가 사용을 위해 웹 사이트에서 특정 데이터를 추출하는 프로세스입니다. 광범위한 정보 추출에 초점을 맞춘 크롤링과 달리 스크래핑은 특정 데이터에 중점을 둡니다. 예를 들어 스크래핑을 사용하면 온라인 상점의 제품 가격, 미디어 포털의 뉴스, 경쟁업체 웹사이트의 제품 데이터를 추출할 수 있습니다.
유사점
이제 도구의 본질을 설명했으므로 유사점에 대해 이야기해 보겠습니다.
- 오토메이션. 두 프로세스 모두 웹사이트에서 자동화된 데이터 추출을 사용하므로 시간과 노력이 절약됩니다.
- HTTP를 사용합니다. 크롤링과 스크래핑 모두 HTTP 프로토콜을 사용하여 웹 서버와 통신하고 데이터를 검색합니다.
이제 차이점을 살펴보겠습니다.
차이점
- 크롤링은 검색 엔진을 위한 웹사이트 색인화에 중점을 두는 반면, 스크래핑은 분석 및 기타 목적을 위해 특정 데이터를 추출하는 데 중점을 둡니다.
- 데이터 볼륨. 크롤러는 대량의 데이터로 작업하고 수백만 개의 웹 페이지를 색인화할 수 있는 반면, 스크래핑은 제한된 양의 데이터로 작동하는 경우가 많습니다.
- 요청 빈도. 크롤링은 자동으로 수행되는 경우가 많으며 검색 엔진 색인을 업데이트하는 지속적인 프로세스일 수 있는 반면, 스크래핑은 일회성 작업이거나 사용자 요구에 따라 주기적으로 수행될 수 있습니다.
프록시 서버 사용
프록시 서버는 크롤링과 구문 분석에 모두 사용됩니다. 이는 제한 사항을 우회하고 멀티스레드 데이터 검색을 활성화하는 데 도움이 됩니다. 결국, 하나의 IP에서 구문 분석하면 서버에 대한 요청 수를 초과하여 사용자가 빠르게 금지됩니다. 많은 프록시는 부하를 서로 분산하고 서버에 과부하를 주지 않습니다. 저렴한 고품질 서버 프록시는 구문 분석 및 크롤링에 매우 적합합니다.
다양한 산업에 적용
크롤링 및 구문 분석은 전자 상거래에서 제품 가격을 모니터링하고 경쟁사를 분석하는 데 사용됩니다. 금융 부문에서는 재무 데이터 및 투자 기회를 분석합니다. 의학에서는 질병 및 연구에 대한 데이터를 수집합니다. 거의 모든 산업에서는 웹사이트에서 데이터를 수집하고 분석해야 합니다.
크롤링 및 구문 분석 도구
크롤링 및 스크래핑 작업을 수행할 때는 적절한 도구와 라이브러리를 선택하는 것이 중요합니다. 크롤링에는 robots.txt 파일을 크롤링하고, 요청 대기열을 관리하고, 안정성을 보장할 수 있는 보다 정교한 도구가 필요합니다. 반면에 간단한 라이브러리를 사용하면 구문 분석을 쉽게 구성할 수 있습니다.
- Scrapy는 Python으로 작성된 강력하고 유연한 크롤링 및 스크래핑 프레임워크입니다. 이는 자신만의 크롤러를 생성하고 사용자 정의할 수 있는 다양한 도구를 제공합니다. Scrapy는 데이터 처리 및 다양한 형식으로 내보내기도 지원합니다.
- Beautiful Soup은 HTML과 XML 구문 분석을 더 쉽게 만들어주는 Python 라이브러리입니다. 웹 페이지에서 데이터를 추출하고 조작해야 하는 경우 이는 훌륭한 선택입니다. 문서 탐색을 위한 간단하고 편리한 API를 제공합니다.
- Apache Nutch는 웹 콘텐츠를 크롤링하고 색인화하기 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 이 도구는 크롤링에 대한 확장 가능한 접근 방식을 제공합니다. 다양한 데이터 형식을 지원합니다.
- Selenium은 웹 페이지와의 상호 작용이 중요한 웹 사이트에서 데이터를 크롤링하고 스크랩하는 데 사용할 수 있는 브라우저 자동화 도구입니다. 이를 통해 브라우저를 제어하고 마치 사용자가 수동으로 작업을 수행하는 것처럼 작업을 수행할 수 있습니다.
- Octoparse는 프로그래밍 없이 파서를 생성하기 위한 시각적 데이터 스크래핑 도구입니다. 웹사이트에서 데이터를 빠르게 추출하려는 사람들에게 유용합니다.
- Apify는 웹사이트 스크래핑 및 자동화를 위한 플랫폼입니다. 이미 만들어진 다양한 스크레이퍼와 자신만의 스크립트를 생성할 수 있는 기능을 제공합니다. Apify는 스크래핑 작업을 모니터링하고 관리하기 위한 도구도 제공합니다.
스크래핑할 때 다양한 데이터 처리 방법을 고려하는 것이 중요합니다. 여기에는 데이터를 구조화, 정리, 집계하고 분석하거나 저장할 수 있는 형식으로 변환하는 작업이 포함됩니다. 구조화된 데이터를 사용하면 추가 분석 및 사용이 더 쉬워집니다.
크롤링 및 스크래핑을 통해 웹사이트에서 데이터를 얻을 수 있습니다. 두 도구 모두 프록시를 사용해야 하며 당사에서 대여하는 것이 좋습니다. 크롤링 및 스크래핑에 이상적인 여러 국가의 서버 프록시를 찾을 수 있습니다.
