인터넷 환경에서는 방대한 양의 데이터가 존재하며, 이를 수집하고 활용하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 웹 크롤링은 특정 웹사이트에서 원하는 정보를 자동으로 수집할 수 있는 기술입니다. 이를 통해 검색 엔진, SEO 분석, 데이터 분석, 시장 조사, AI 학습 데이터 구축 등 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다.
본 가이드는 웹 크롤링의 개념부터 실전 방법, 주의사항까지 상세히 다루며, Python과 Screaming Frog를 활용한 크롤링 방법을 중심으로 설명합니다. 또한, 크롤링 시 주의해야 할 윤리적·법적 고려사항도 함께 다루겠습니다!
[목차]
웹 크롤링이란?
웹 크롤링과 웹 스크래핑의 차이점
웹 크롤링의 기본
웹 크롤링에 활용되는 도구
실전: Python, Screaming frog를 활용한 웹 크롤링
웹 크롤링 시 주의사항
웹 크롤링이란?
웹 크롤링(Web Crawling)은 웹사이트를 자동으로 탐색하며 정보를 수집하는 기술입니다. 수많은 정보가 존재하는 웹 환경 속에서 데이터를 추출하여 검색 엔진의 색인 생성, 데이터 분석, 시장 조사 등 다양한 용도로 활용됩니다.
웹 크롤링과 웹 스크래핑의 차이점
1. 웹 크롤링(Web Crawling)
– 여러 웹 페이지를 자동으로 탐색하며 데이터를 수집하는 과정
– 검색 엔진이 웹사이트를 인덱싱할 때 사용
– 크롤링 봇(크롤러)이 사이트의 링크를 따라가며 데이터를 가져옴
2. 웹 스크래핑(Web Scraping)
– 특정 웹 페이지에서 원하는 데이터만 추출하는 과정
– 가격 비교 사이트나 뉴스 기사 수집 등에 사용
– 일반적으로 특정 HTML 요소에서 텍스트나 이미지 등 필요한 데이터만 가져옴
예를 들어, 구글의 검색 엔진은 전체 웹을 크롤링하지만, 특정 상품 가격을 가져오는 프로그램은 스크래핑을 수행하는 것입니다.
웹 크롤링과 웹 스크래핑에 더 이해하실 수 있도록 표로 정리했습니다.
| 구분 | 웹 스크래핑 | 웹 크롤링 |
|---|---|---|
| 목적 | 웹페이지에서 필요한 데이터를 추출 | 웹페이지를 탐색하고 색인화 |
| 작업 방식 | 특정 웹페이지의 데이터만 수집 | 하이퍼링크를 따라 여러 웹페이지를 탐색 |
| 사용 방법 | HTML 구조를 분석하여 필요한 정보만 추출 | 웹사이트의 링크 구조를 따라가며 자동으로 수집 |
웹 크롤링의 기본
- 시작할 URL 설정
크롤링할 웹사이트 주소를 정합니다.
- 웹 페이지 요청
HTTP 요청을 보내 해당 페이지의 HTML을 가져옵니다.
- 데이터 파싱
HTML을 분석하여 원하는 정보를 추출합니다.
- 새로운 링크 찾기
페이지 내 다른 링크를 수집하여 크롤링 대상을 확장합니다.
- 반복 실행
위 과정을 계속 반복하여 필요한 데이터를 모읍니다.
웹 크롤링에 활용되는 도구
1. Python 라이브러리
- BeautifulSoup: HTML 파싱 및 데이터 추출
- Scrapy: 대규모 크롤링 프레임워크
- Selenium: 동적 웹사이트 크롤링
- Requests: 웹 페이지 요청을 보낼 때 사용
2. GUI 기반 크롤링/스크래핑 도구
1) Screaming Frog: SEO 분석 및 사이트 크롤링
2) Octoparse: 코드 없이 데이터 추출 가능
3) ParseHub: 비개발자를 위한 크롤링
요약한 표는 아래와 같습니다.
| 도구 | 설명 |
|---|---|
| Screaming Frog | SEO 분석 및 사이트 크롤링 도구 |
| Octoparse | 코드 없이 데이터 추출 가능 |
| ParseHub | 비개발자를 위한 크롤링 도구 |
실전: Python, Screaming frog를 활용한 웹 크롤링
다음은 `https://seo.tbwakorea.com/`사이트에서 주요 정보를 수집하는 예제입니다.
1. 실전: Python을 활용한 웹 크롤링
[예제 코드]
|
import requests from bs4 import BeautifulSoup from urllib.parse import urljoin
# 크롤링을 시작할 웹사이트 start_url = “https://seo.tbwakorea.com/”
def crawl(url): “””웹페이지에서 제목을 가져오고, 내부 링크를 따라 이동””” try: response = requests.get(url) # 웹페이지 가져오기 soup = BeautifulSoup(response.text, ‘html.parser’) # HTML 분석
# 페이지 제목 가져오기 title = soup.title.string if soup.title else “제목 없음” print(f”현재 페이지: {url}”) print(f” – 제목: {title}”)
# 첫 번째 링크 찾기 first_link = soup.find(‘a’, href=True) if first_link: next_url = first_link[‘href’] if not next_url.startswith(“http”): # 상대 경로라면 절대 경로로 변환 next_url = urljoin(url, next_url) crawl(next_url) # 다음 페이지 크롤링
except Exception as e: print(f”오류 발생: {e}”)
# 크롤링 시작 crawl(start_url) |
2. 실전: Screaming Frog를 활용한 웹 크롤링
Screaming Frog는 코드 없이 크롤링을 수행할 수 있는 GUI 기반 도구입니다.
[Screaming Frog 크롤링 방법]
1) Screaming Frog 다운로드, 설치
– 공식 웹사이트에서 최신 버전을 다운로드하고 설치합니다.
*무료 버전은 최대 500개의 URL을 크롤링할 수 있으며, 무제한 크롤링이 필요한 경우 유료 라이선스를 구매해야 합니다.
2) Screaming Frog를 실행, 웹사이트 입력
– 상단의 URL 입력 창에 크롤링할 웹사이트 주소(예: https://seo.tbwakorea.com/)를 입력한 후 Start 버튼을 클릭하면 크롤링이 시작됩니다.
3) 크롤링 결과 확인
크롤링이 완료되면 다음과 같은 주요 데이터를 확인할 수 있습니다.
– Internal (내부 페이지): 사이트 내 모든 URL 목록
– External (외부 링크): 사이트에서 연결된 외부 도메인 링크
– Response Codes (응답 코드): 200(정상), 404(페이지 없음), 301/302(리디렉션) 등 상태 코드
– Page Titles & Meta Descriptions : 페이지별 제목 및 메타 설명
– Images: 웹사이트 내 이미지 파일과 ALT 태그 정보
– H1, H2 태그: 페이지별 주요 헤딩 태그 분석
4) 필터링 및 데이터 분석
– 원하는 데이터를 쉽게 필터링하여 확인할 수 있습니다.
– 예를 들어, 응답 코드가 404인 페이지를 찾아 삭제된 페이지나 깨진 링크를 파악할 수 있습니다.
5) 데이터 저장 및 내보내기
– 분석 결과는 CSV 또는 Excel 파일로 내보낼 수 있어 추가적인 분석이 가능합니다.
– Export 버튼을 눌러 저장한 후, Excel이나 Google Sheets에서 데이터를 활용할 수 있습니다.
웹 크롤링 시 주의 사항
웹 크롤링을 수행할 때 반드시 고려해야 할 법적·윤리적 요소가 있습니다.
[크롤링 시 유의할 점]
1) robots.txt 파일 확인
– 크롤링 허용 여부를 확인해야 합니다.
2) 과도한 요청 금지
– 사이트에 부담을 주지 않도록 일정하게 크롤링 간격 유지해야 합니다.
3) 이용 약관 준수
– 웹사이트의 정책을 반드시 확인
4) 데이터 저장 및 활용 시 개인정보 보호
– 개인정보를 포함한 데이터를 저장, 공유 시 법적 책임이 따를 수 있음
웹 크롤링은 비즈니스에 활용할 데이터를 제공한다.
웹 크롤링은 데이터 수집, 분석, 자동화에 필수적인 기술입니다. Python의 라이브러리를 활용한 크롤링부터 Screaming Frog와 같은 GUI 도구까지, 다양한 방법으로 웹 데이터를 효율적으로 수집할 수 있습니다.
하지만 크롤링을 수행할 때는 반드시 법적, 윤리적 가이드라인을 준수해야 합니다. 크롤링을 시작하기 전에 웹사이트의 이용 약관과 robots.txt 파일을 꼭 확인하세요!
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해당 글은 TBWA 데이터랩과 모비인사이드의 파트너쉽으로 제공되는 기사입니다.
