크롤링하는 법 requests와 bs4를 이용한 파이썬과 mongoDB (How to Crawl Using Requests and Beautiful Soup with Python and MongoDB)
크롤링하는 법 requests와 bs4를 이용한 파이썬과 mongoDB
크롤링의 필요성
웹 크롤링은 다양한 웹사이트에서 데이터를 자동으로 수집하는 과정으로, 특정 정보를 수집하거나 분석하기 위해 많이 사용된다. 예를 들어, 쇼핑몰에서 상품 가격 비교를 하거나 블로그에서 특정 주제에 대한 데이터를 모으는 작업이 포함된다. 웹 크롤링을 통해 우리는 방대한 양의 데이터를 효율적으로 관리하고 활용할 수 있다.
환경 설정하기
웹 크롤링을 시작하기 위해서는 먼저 파이썬 환경을 구축해야 한다. 파이썬 버전은 3.x 이상이어야 하며, 이를 통해 requests 및 Beautiful Soup 라이브러리를 설치한다. 설치는 pip 명령어를 통해 쉽게 할 수 있다. MongoDB 또한 설치하여 데이터베이스를 구축해야 하며, 로컬 서버에서 실행할 것인지 클라우드 서비스를 활용할 것인지 선택할 수 있다.
Requests 라이브러리로 데이터 요청하기
Requests는 웹 서버에 HTTP 요청을 보내고, 서버로부터 응답을 받을 수 있는 파이썬 라이브러리이다. 웹페이지의 HTML 소스를 가져오려면 requests.get() 메서드를 사용하여 원하는 URL을 입력하면 된다. 요청이 성공하면 응답 객체에서 HTML 코드를 추출할 수 있다. 이 과정에서 오류 처리를 위해 try-except 문을 이용하여 예외 상황에 대비하는 것이 좋다.
Beautiful Soup으로 데이터 파싱하기
HTML 코드를 가져온 후에는 Beautiful Soup 라이브러리를 사용하여 원하는 데이터를 파싱해야 한다. Beautiful Soup을 활용하면 HTML 구조를 트리 형태로 분석할 수 있어, 필요한 정보를 쉽게 찾아낼 수 있다. 특정 태그나 클래스명을 통해 정보를 추출할 수 있으며, find(), find_all() 메서드를 사용하여 원하는 데이터를 선택한다.
MongoDB에 데이터 저장하기
수집한 데이터를 저장하기 위해 MongoDB를 사용한다. MongoDB는 NoSQL 데이터베이스로 유연한 데이터 구조를 가진다. pymongo 라이브러리를 이용하여 MongoDB와 연결한 후, 원하는 데이터베이스 및 컬렉션을 생성하고, 수집한 데이터를 삽입하는 과정이 필요하다. insert_one() 메서드를 사용하여 개별 데이터를 추가할 수 있으며, insert_many() 메서드를 사용하여 여러 데이터를 한 번에 추가할 수 있다.
결과 확인 및 마무리
모든 과정을 완료한 후에는 MongoDB에 저장된 데이터를 확인하여 정상적으로 수집되었는지 검증해야 한다. 데이터를 확인하는 작업은 데이터의 정확성과 신뢰성을 보장하기 위해 필수적이다. 마지막으로, 코드를 정리하고 주석을 달아 다른 사람들이 이해하기 쉽도록 한다. 웹 크롤링은 유용한 도구이지만, 사이트의 로봇 배제 표준을 준수하여야 하며, 법적 문제를 피하기 위해 각별히 주의해야 한다.
