You all know that knowledge is power. You have to perform some data collection tasks to gain access to the best pieces of information. One of the best methods is web scraping or web data extraction to compile and store information from websites on the Internet. But why do you need to use web scraping
지식이 곧 힘이라는 것은 모두 알고 계실 겁니다. 최고의 정보에 액세스하려면 몇 가지 데이터 수집 작업을 수행해야 합니다. 가장 좋은 방법 중 하나는 인터넷 웹사이트의 정보를 컴파일하고 저장하는 웹 스크래핑 또는 웹 데이터 추출입니다. 하지만 데이터를 복사하여 붙여넣기만 해도 동일한 작업을 수행할 수 있는데 굳이 웹 스크래핑을 사용해야 하는 이유는 무엇일까요?
이 질문에 대한 답은 텍스트를 복사하고 이미지를 저장하는 것이 쉽다는 것입니다. 하지만 웹사이트에서 방대한 양의 데이터를 추출할 때는 이러한 접근 방식이 사실상 불가능합니다. 데이터를 수집하기 위해 복사하여 붙여넣기 기법을 사용하면 며칠, 심지어 몇 달이 걸릴 수도 있습니다. 따라서 웹사이트에서 대량의 데이터를 자동화된 방식으로 추출하는 데 사용되는 웹 스크래핑이 필요합니다. 수천 개의 웹사이트 페이지에서 데이터를 수집하는 데 몇 분 또는 몇 시간밖에 걸리지 않습니다. 또한 데이터를 다운로드하고 내보내서 편리하게 정보를 분석할 수 있습니다.
시간은 사람의 삶에서 가장 소중한 자산입니다. 웹 스크래핑을 사용하면 시간을 절약하고 더 많은 양의 데이터를 스크랩할 수 있습니다. 다음은 여러분의 삶을 자동화할 수 있는 웹 스크래핑의 몇 가지 사용 사례입니다.
웹 스크래핑을 사용하여 다음과 같은 일상적인 작업을 수행할 수 있습니다:
웹 스크래핑은 이러한 작업을 어떻게 수행할 수 있을까요? 구직의 예를 들어 보겠습니다. 실직 상태이고 비즈니스 분석가로서 일자리를 찾고 있다고 가정해 보겠습니다. 매일 일어나서 가장 유명한 구직 사이트인 Indeed를 확인하고 여러 페이지를 스크롤하며 새로운 일자리를 찾습니다. 여러 페이지를 넘기며 일자리를 찾는 데 20~30분이 걸릴 수 있습니다.
이 프로세스를 자동화하면 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 예를 들어, 매일 아침에 일어나면 Indeed의 비즈니스 분석가 채용 공고에 대한 모든 세부 정보가 정렬된 표로 정리된 이메일을 보내주는 웹 스크래핑 프로그램을 만들 수 있습니다. 이렇게 하면 몇 분만 투자하면 일일 채용 공고를 확인할 수 있습니다.
인터넷에서 데이터를 복사하여 붙여넣는 대신 웹 스크래핑을 사용하면 데이터를 정확하게 수집하고 효과적으로 관리할 수 있습니다. 웹에서 데이터를 복사하여 컴퓨터의 어딘가에 붙여넣는 것은 지루하고 시간이 많이 걸리는 수동 프로세스입니다. 자동화된 웹 데이터 추출 프로세스를 사용해 .csv 파일, 스프레드시트 등과 같은 구조화된 형식으로 저장할 수 있습니다. 이렇게 하면 일반 사람이 할 수 있는 것보다 더 많은 양의 데이터를 수집할 수 있습니다. 고급 웹 스크래핑의 경우, 클라우드 데이터베이스에 데이터를 저장하고 매일 실행할 수 있습니다.
기업의 브랜드는 상당한 가치를 지니고 있습니다. 모든 브랜드는 긍정적인 온라인 정서를 갖고 싶어하며 고객이 경쟁사 대신 자사 제품을 구매하기를 원합니다.
브랜드는 웹 스크래핑을 사용합니다:
소셜 미디어 플랫폼에서 제품에 대한 고객의 댓글을 확인하여 현재 고객의 목소리를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 고객이 자사 제품을 좋아하는지 아닌지를 판단할 수 있습니다. 따라서 웹 스크래핑을 통해 부정적인 댓글을 신속하게 식별하고 브랜드 인지도 손상을 완화할 수 있습니다.
비즈니스를 운영하는 경우 기존 가격을 경쟁사의 가격과 비교하여 최적화할 수 있습니다. 웹 스크래핑을 통해 자동으로 이 작업을 수행하여 경쟁력 있는 요금제를 만들 수 있습니다. 여기서 질문이 생깁니다: 웹 스크래핑이 요금제를 만드는 데 어떻게 도움이 될까요? 이 질문에 대한 답은 웹 스크래핑을 통해 수백만 개의 제품 가격 데이터를 수집할 수 있다는 것입니다. 제품 가격은 변동하는 시장 수요에 맞춰 동적으로 변경되어야 합니다. 이렇게 웹 스크래핑을 통한 자동 데이터 수집은 비즈니스가 가격 책정 계획을 수립하는 데 도움이 됩니다.
웹 스크래핑을 사용하면 경쟁사와 비교하여 비즈니스에 가장 적합한 인재를 채용할 수 있습니다. 먼저 웹 스크래핑을 사용하여 현재 시장의 기술을 파악한 다음 비즈니스 요구 사항에 맞는 개발자를 채용할 수 있습니다.
검색 엔진 최적화(SEO)는 웹사이트 트래픽을 늘리고 방문자를 리드로 전환하는 것을 목표로 합니다. 웹 스크래핑을 사용하여 대량의 데이터를 수집하고 최적화하는 키워드와 게시하는 콘텐츠에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다. 데이터를 수집한 후에는 분석하고 귀중한 추론을 도출하여 틈새 시장에 가장 적합한 전략을 개발할 수 있습니다.
웹에서 데이터를 스크랩할 때 프록시가 중요한 이유는 무엇인가요? 다음은 안전한 웹 데이터 추출을 위해 프록시를 사용해야 하는 몇 가지 이유입니다.
사용하는 프록시 풀의 크기는 아래에 언급된 몇 가지 요인에 따라 달라집니다.
일부 웹사이트에서는 사용할 수 있는 무료 프록시 목록을 제공합니다. 아래 코드를 사용하여 무료 프록시 목록을 가져올 수 있습니다.
먼저 필요한 몇 가지 임포트를 수행해야 합니다. Python의 요청과 BeautifulSoup 모듈을 임포트해야 합니다.
요청 가져오기
무작위로가져 오기
bs4에서 BeautifulSoup를 bs로 가져옵니다.웹사이트의 URL이 포함된 함수를 정의해야 합니다. 수프 객체를 생성하고 HTTP 응답을 가져올 수 있습니다.
def get_free_프록시():
url = "https://free-proxy-list.net/"
soup = bs(requests.get(url).content, "html.parser")
proxies = []그런 다음 아래 코드와 같이 무료 프록시 테이블을 가져올 수 있는 for 루프를 사용해야 합니다.
for row in soup.find("table", attrs={"id": "proxylisttable"}).find_all("tr")[1:]:
tds = row.find_all("td")
try:
ip = tds[0].text.strip()
port = tds[1].text.strip()
host = f"{ip}:{port}"
proxies.append(host)
except IndexError:
continue
return proxies아래 출력은 실행 중인 프록시 몇 가지를 보여줍니다.
We at ProxyScrape offer a
자동화된 웹 스크래핑 또는 웹 데이터 추출 방법을 사용하면 시간을 절약하고 웹사이트에서 더 많은 양의 데이터를 수집할 수 있습니다. 이를 통해 제품 주문, 이메일 전송, 웹사이트에서 일자리 찾기, 쇼핑 시간 절약과 같은 모든 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 수동 데이터 추출 프로세스는 지루하고 시간이 많이 소요됩니다. 따라서 시간을 절약하고 노력을 줄일 수 있는 웹 스크래핑 도구와 같은 자동화된 데이터 수집 도구를 사용해야 합니다. 웹 스크래핑을 사용하여 경쟁사의 제품 가격을 확인하고, 브랜드를 모니터링하고, 작업을 자동화할 수 있습니다. 프록시 풀을 사용하면 금지되지 않고 대상 웹사이트에 많은 요청을 할 수 있습니다. 프록시 풀의 크기는 요청 횟수와 데이터센터 또는 주거용 IP와 같은 IP의 품질에 따라 달라집니다.