크롤링 하는 법 요청과 bs4를 이용한 python과 mongoDB 개발일지(How to Crawl using requests and bs4 with Python and MongoDB)

크롤링 하는 법 요청과 bs4를 이용한 python과 mongoDB 개발일지

크롤링의 기초 이해

크롤링은 웹에서 데이터를 자동으로 수집하는 과정으로, Python은 이 작업을 수행하는 데 매우 유용한 도구이다. 일반적으로 크롤링을 위해 사용되는 라이브러리는 requests와 BeautifulSoup(bs4)이다. requests 라이브러리는 웹 페이지의 HTML 소스를 쉽게 가져오는 기능을 제공하고, BeautifulSoup은 가져온 HTML 문서를 파싱하여 필요한 정보를 추출하는 데 도움을 준다. 이러한 도구들을 사용하면 웹에서 원하는 데이터를 빠르고 효율적으로 수집할 수 있다.

필요한 라이브러리 설치하기

크롤링을 시작하기 위해 먼저 필요한 라이브러리를 설치해야 한다. 이를 위해 terminal 또는 command prompt를 열고 다음 명령어를 입력한다. pip install requests beautifulsoup4. 이 명령어를 수행하면 requests와 BeautifulSoup 라이브러리를 손쉽게 설치할 수 있으며, 설치가 완료되면 Python 코드에서 이 라이브러리들을 import하여 사용할 준비가 된다.

웹 페이지 요청하기

크롤링할 웹 페이지를 선택한 후 해당 페이지의 HTML 소스를 요청해야 한다. requests.get() 함수를 사용하여 URL을 요청하고, 응답받은 데이터는 response 변수에 저장된다. 이때 응답 데이터의 상태 코드를 확인하여 요청이 성공적으로 이루어졌는지 검증할 필요가 있다. 상태 코드가 200이면 요청이 성공한 것으로, 가져온 HTML 소스는 response.text로 접근할 수 있다.

HTML 파싱하기

HTML 소스를 가져온 후에는 BeautifulSoup을 이용하여 이 데이터를 파싱해야 한다. BeautifulSoup 객체를 생성할 때 가져온 HTML 소스를 인자로 넘기면, 이후 원하는 데이터를 쉽게 선택하고 추출할 수 있다. 예를 들어, 특정 태그나 클래스의 내용을 추출할 수 있으며, 이를 통해 필요한 정보를 리스트 형태로 저장할 수 있다. DataFrame으로 변환하면 다양한 분석 작업과 시각화가 가능하다는 장점이 있다.

MongoDB에 데이터 저장하기

수집한 데이터를 MongoDB에 저장하는 과정은 매우 간단하다. pymongo 라이브러리를 사용하여 MongoDB에 연결하고, 데이터베이스와 컬렉션을 선택하면 된다. 이후.insert_one() 메서드를 사용하여 수집한 데이터를 MongoDB에 저장할 수 있다. 이를 통해 나중에 쉽게 데이터를 조회하고 활용할 수 있는 구조를 갖추게 된다.

데이터 활용하기

크롤링을 통해 수집한 데이터는 다양한 방식으로 활용할 수 있다. 예를 들어, 데이터 분석을 통해 트렌드를 파악하거나, 머신러닝 모델의 학습 데이터를 구성하는 데 사용할 수 있다. 또한, 데이터베이스에서 데이터를 필터링하고 정렬하여 원하는 정보를 손쉽게 찾을 수 있고, 이를 시각화하여 더 직관적인 인사이트를 얻을 수도 있다.

결론

Python과 requests, BeautifulSoup 라이브러리를 활용하여 크롤링 작업을 수행하고 MongoDB에 데이터를 저장하는 방법에 대해 알아보았다. 웹에서 원하는 정보를 자동으로 수집하고, 이 데이터를 통해 다양한 분석 작업을 진행함으로써 비즈니스 인사이트를 도출하거나 연구에 활용하는 등 여러 가지 유용한 작업을 수행할 수 있다. 크롤링 기술을 익히면 데이터 기반의 의사결정이 가능해지므로, 이러한 기술을 지속적으로 발전시키는 것이 중요하다.