크롤링하는 법 requests와 bs4를 이용한 python과 mongoDB의 개발일지(How to Crawl Using Requests and BeautifulSoup with Python and MongoDB)
크롤링하는 법 requests와 bs4를 이용한 python과 mongoDB의 개발일지
크롤링의 기초 이해하기
웹 크롤링은 인터넷에 있는 데이터를 자동으로 수집하는 과정이다. 이 과정은 다양한 목적으로 활용될 수 있으며, 데이터 분석, 머신러닝 모델 학습, 혹은 단순한 정보 수집 등을 포함한다. 이를 위해 가장 널리 사용되는 도구 중 하나가 Python의 requests와 BeautifulSoup 라이브러리이다. requests 라이브러리는 웹 페이지에 요청을 보내고 응답을 받아오는 기능을 제공하며, BeautifulSoup은 받은 HTML 문서를 파싱하여 원하는 정보를 추출하는 데 도움을 준다.
필요한 라이브러리 설치하기
크롤링 작업을 시작하기 위해서는 필요한 라이브러리를 설치해야 한다. 이를 위해 Python 환경에서 pip를 사용하여 requests와 BeautifulSoup4를 설치한다. 터미널 또는 명령 프롬프트를 열고 다음 명령어를 입력하면 된다. pip install requests beautifulsoup4. 이 두 라이브러리가 설치완료되면 다음 단계로 넘어갈 수 있다.
웹 페이지 요청 및 응답 처리하기
크롤링의 첫 단계는 웹 페이지에 요청을 보내는 것이다. requests 라이브러리를 사용하여 간단히 HTTP GET 요청을 수행하면 된다. 예를 들어, 특정 웹 페이지의 URL을 지정하여 requests.get() 함수를 호출하면 서버로부터 응답을 받을 수 있다. 이후 응답의 상태 코드를 확인하여 성공적인 요청이었는지를 판단할 수 있다. 성공적이라면 response.text를 통해 HTML 문서를 문자열 형태로 얻을 수 있다.
HTML 문서 파싱하기
HTML 문서를 받아왔다면, 이제 BeautifulSoup을 이용해 이 문서를 파싱해야 한다. BeautifulSoup은 HTML 구조를 트리 구조로 변환하여 원하는 데이터를 쉽게 탐색할 수 있도록 한다. 주어진 HTML 문서에서 필요한 데이터가 포함된 태그와 클래스를 찾아내고, find()나 find_all() 메소드를 사용해 해당 태그를 추출할 수 있다. 이렇게 추출한 데이터는 리스트나 딕셔너리에 저장하여 활용할 수 있다.
MongoDB에 데이터 저장하기
수집한 데이터를 MongoDB에 저장하기 위해서는 pymongo 라이브러리를 사용해야 한다. 먼저 mongoDB 서버를 구동한 후, pymongo를 설치하고 MongoDB 클라이언트를 생성한다. 데이터베이스와 컬렉션을 생성한 후, insert_one() 또는 insert_many() 메소드를 사용하여 데이터를 저장할 수 있다. 이렇게 저장한 데이터는 추후 분석이나 가공에 유용하게 활용될 수 있다.
크롤링의 효율성 개선하기
웹 크롤링을 효율적으로 수행하기 위해 몇 가지 팁을 고려해야 한다. 우선, 요청 간 간격을 두어 서버에 부담을 주지 않도록 한다. 이는 웹 사이트의 이용 약관을 준수하는 데도 중요하다. 둘째, 크롤링할 웹 페이지의 구조가 변동될 수 있으므로, 코드의 재사용성을 높이고 수정 사항에 쉽게 대응할 수 있는 구조로 개발하는 것이 좋다. 마지막으로, 크롤링이 완료된 데이터의 정합성을 체크하여 잘못된 데이터가 포함되지 않도록 해야 한다.
실제 사례로의 적용
웹 크롤링의 기초가 이해되었으니, 실제로 예시를 통해 좀 더 구체적인 적용을 해보자. 예를 들어, 뉴스 웹사이트에서 최신 기사 제목과 링크를 추출하고 MongoDB에 저장하는 간단한 크롤러를 작성할 수 있다. 이를 통해 실시간으로 업데이트되는 데이터베이스를 구축할 수 있으며, 나중에 기계 학습 모델 학습 시 사용할 수 있는 데이터 기반을 마련할 수 있다.
마치며
Python과 MongoDB를 활용한 웹 크롤링은 데이터 수집 및 분석의 강력한 도구가 될 수 있다. 크롤링 과정은 처음에는 복잡하게 느껴질 수 있으나, 단계별로 접근하면 충분히 익힐 수 있다. 이러한 기술은 다양한 분야에 응용 가능하며, 데이터 중심의 시대에 필수적인 역량이 될 것이다. 기본적인 라이브러리들의 활용과 함께 자신만의 크롤링 프로그램을 만들어보는 것을 추천한다. 이를 통해 데이터 활용의 세계를 넓혀가는 기회를 얻을 수 있을 것이다.
