웹 크롤링, A부터 Z까지 정리하기

인터넷 세상엔 수많은 정보가 존재합니다. 그리고 그 정보를 자동으로 수집하고 정리하는 기술이 바로 "웹 크롤링(Web Crawling)"입니다. 오늘은 웹 크롤링의 개념부터 도구, 실제 활용 사례까지 A부터 Z까지 모두 정리해볼게요.

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웹 크롤링이란?

웹 크롤링은 웹 페이지의 내용을 자동으로 수집하여 필요한 데이터를 추출하는 기술입니다. 쉽게 말해, 사람이 웹사이트를 돌아다니며 정보를 수집하는 일을 자동화된 프로그램이 대신해주는 것이라고 생각하면 됩니다.

• 예시: 네이버 블로그에서 특정 키워드가 포함된 글 목록을 모으거나, 쇼핑몰 사이트에서 가격 정보를 자동으로 수집하는 경우

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웹 크롤링의 기본 구조

1. 요청(Request): 크롤러가 수집하고자 하는 웹페이지의 URL에 접속하여 데이터를 요청합니다.
2. 응답(Response): 서버로부터 HTML, JSON 등 원하는 형식의 데이터를 받아옵니다.
3. 파싱(Parsing): 받은 데이터를 구조화된 형태로 분석합니다 (예: HTML → 제목, 가격, 이미지 추출).
4. 저장(Save): 추출한 데이터를 CSV, DB 등 원하는 포맷으로 저장합니다.

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웹 크롤링에 사용되는 주요 도구

• Python + BeautifulSoup: HTML 태그를 쉽게 분석할 수 있게 해주는 라이브러리. 입문자에게 가장 추천됨.
• Python + Selenium: 자바스크립트 기반 동적 페이지까지 크롤링 가능. 실제 브라우저를 조작하는 방식.
• Scrapy: 강력하고 빠른 크롤링 프레임워크. 대규모 수집에 유리.
• Requests: 웹 페이지 요청을 위한 간단하고 강력한 Python 라이브러리.

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크롤링 vs 스크래핑

• 크롤링(Crawling): 여러 웹페이지를 탐색하며 이동하고, 전체적인 구조를 순회하는 것에 초점
• 스크래핑(Scraping): 특정 웹페이지에서 원하는 정보를 추출하는 행위

→ 실제 작업에서는 이 둘이 함께 쓰이는 경우가 많습니다.

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웹 크롤링 시 주의사항

• robots.txt 확인: 해당 사이트가 크롤링을 허용하는지 반드시 확인해야 합니다.
• 요청 간격 조절: 과도한 요청은 서버에 부담을 주고 차단당할 수 있습니다. time.sleep()을 활용해 간격을 두세요.
• 저작권 및 이용 약관: 크롤링한 데이터를 상업적으로 활용할 경우 법적 문제가 발생할 수 있으니, 용도를 명확히 해야 합니다.

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실무 활용 예시

• 마케팅: 경쟁사 가격 및 상품 모니터링
• 데이터 분석: 뉴스 기사, 블로그 리뷰 등을 수집해 트렌드 분석
• 자동화 봇: 스케줄링된 데이터 수집 시스템 구축
• AI 학습 데이터 구축: 크롤링으로 학습용 텍스트나 이미지 확보

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결국

웹 크롤링은 누구나 활용할 수 있는 강력한 자동화 도구입니다. 단, 기술적인 능력뿐 아니라 윤리적 고려도 함께 필요합니다. 올바른 방식으로 웹 크롤링을 활용하면 데이터 기반의 인사이트를 빠르고 효율적으로 얻을 수 있습니다.