Scrape YouTube Videos Using Python- An Easy Approach in 2024

웹 스크래핑을 사용하면 유튜브에서 데이터를 추출하고 해당 데이터에서 가치 있는 인사이트를 얻어 조직에 도움이 될 수 있습니다. 유튜브에서 데이터를 추출하는 방법을 배울 때는 어떤 유형의 데이터를 원하는지 파악하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 내 작품에 대한 사람들의 반응을 알고 싶다면 댓글 섹션을 스크랩하여 사용자 감정 분석을 할 수 있습니다. 마찬가지로 동영상의 성공 여부를 추적하려면 동영상 실적 데이터를 스크랩할 수 있습니다. 

유튜브 동영상을 스크랩하는 방법을 배우기 전에 왜 스크랩해야 하는지 알아봅시다.

아래는 유튜브 데이터를 스크랩하는 두 가지 주요 이유입니다.

셀레늄과 파이썬을 사용해 유튜브 동영상 데이터를 추출하는 방법을 알아봅시다. 셀레늄은 웹 브라우저를 자동화하는 데 널리 사용되는 도구입니다. 셀레늄을 사용하여 웹 브라우저 자동화를 위한 Python 스크립트를 쉽게 프로그래밍할 수 있습니다. 

셀레늄은 선택한 브라우저와 인터페이스하기 위해 드라이버가 필요합니다. 예를 들어 Chrome의 경우 스크래핑을 시작하기 전에 설치해야 하는 ChromeDriver가 필요합니다.

pip 설치 셀레늄

다운로드 디렉토리로 이동하여 다음을 수행해야 합니다.

$ CD 다운로드
$ 크롬드라이버_리눅스64.zip 압축을 풉니다.
$ mv chromedriver /usr/local/bin/

유튜브에서 특정 카테고리의 동영상 ID, 제목, 설명을 스크랩합니다. 스크랩할 수 있는 카테고리는 다음과 같습니다:

Pandas 및 Selenium과 같은 필요한 라이브러리를 가져와야 합니다.

셀레늄에서 웹 드라이버를 가져옵니다. 
팬더를 pd로가져 오기 
에서 selenium.webdriver.common. by로 가져옵니다. 
부터 selenium.webdriver.support.ui에서 WebDriverWait를 가져옵니다. 
에서 selenium.webdriver.support 예상_조건을 EC로 가져옵니다.

브라우저에서 유튜브를 열어야 합니다. 동영상을 검색하려는 카테고리를 입력하고 필터를 "동영상"으로 설정합니다. 검색과 관련된 동영상이 표시됩니다. 이제 URL을 복사해야 합니다.

유튜브에서 URL의 콘텐츠를 가져오도록 드라이버를 설정해야 합니다.

driver = 웹드라이버.크롬() 
driver.get("YOUR_LINK_HERE")

아래 코드를 사용하여 검색한 앵커 태그의 "href" 속성을 가져올 수 있습니다.

user_data = driver.find_elements_by_xpath('//*[@id="video-title"]')
links = []
 user_data의 i 에대해 
            links.append(i.get_attribute('href'))

 print(len(links))

아래 네 개의 열로 데이터 프레임을 만들어야 합니다.

이 열에 다양한 카테고리에 대한 동영상 세부 정보를 저장할 수 있습니다.

df = pd.DataFrame(columns = ['link', ' title', 'description', 'category'])

아래 파이썬 코드를 사용하여 유튜브 동영상 세부 정보를 스크랩하도록 설정했습니다.

wait = WebDriverWait(driver, 10)
v_category = "CATEGORY_NAME"
링크의 x에대해 
            driver.get(x)
            v_id = x.strip('https://www.youtube.com/watch?v=')
            v_title = wait.until(EC.presence_of_element_located(
                           (By.CSS_SELECTOR,"h1.title yt-formatted-string"))).text
            v_description = wait.until(EC.presence_of_element_located(
                                         (By.CSS_SELECTOR,"div#description 
                                         yt-포맷된-스트링"))).text
            df.loc[len(df)] = [v_id, v_title, v_description, v_category]

여기,

나머지 카테고리에 대해서도 동일한 단계를 따릅니다. 4개의 서로 다른 데이터프레임이 생성되고 이를 하나의 데이터프레임으로 병합합니다. 이렇게 하면 최종 데이터프레임에는 위에서 언급한 모든 카테고리의 동영상에 대한 원하는 세부 정보가 포함됩니다.

frames = [df_travel, df_science, df_food, df_manufacturing]
df_copy = pd.concat(frames, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=True, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True)

다음 작업에 유튜브 프록시를 사용할 수 있습니다:

주거용 프록시는 데이터 센터 프록시에 비해 유튜브에 가장 적합한 프록시입니다. 데이터 센터 프록시는 쉽게 감지되고 사용하는 동안 많은 캡차를 마주해야 하기 때문입니다. 따라서 IP 차단 및 캡차를 피하려면 가정용 프록시가 Youtube 자동화에 가장 적합합니다.

유튜브는 수십억 개의 가치 있는 데이터로 가득 차 있다는 것을 알고 계실 겁니다. 이 데이터를 분석하여 다음과 같은 다양한 작업을 수행할 수 있습니다:

유튜브 스크래핑 시 프록시가 필요합니다. 유튜브는 단일 IP 주소에서 여러 아이템을 구매하려고 시도할 때 이를 감지하는 고급 사이버 보안 기술을 사용하기 때문입니다. 탐지를 피하려면 여러 프록시 서버를 통해 인터넷 트래픽을 재라우팅해야 합니다. 이렇게 하면 네트워크 트래픽이 다른 컴퓨터에서 오는 것처럼 보이게 됩니다.

프록시는 또한 마케터가 유튜브 봇을 사용하여 동영상의 조회 수를 늘리고, 유튜브 순위 알고리즘을 조작하고, 광고 수익을 청구할 수 있도록 보호막 역할을 합니다.

전용 데이터센터 프록시는 무제한 대역폭 및 동시 연결, 간편한 통신을 위한 전용 HTTP 프록시, 보안 강화를 위한 IP 인증 등 다양한 기능을 제공합니다. 99.9%의 가동 시간으로 어떤 세션 중에도 전용 데이터센터가 항상 작동하므로 안심할 수 있습니다. 마지막으로 ProxyScrape 은 우수한 고객 서비스를 제공하며 영업일 기준 24~48시간 이내에 문제를 해결할 수 있도록 도와드립니다. 

ProxyScrape의 또 다른 기능은 로테이팅 기능입니다. 로테이팅 프록시를 사용하면 주거용 프록시가 IP 주소를 동적으로 변경하여 대상 서버가 프록시 사용 여부를 확인하기 어렵기 때문에 계정이 영구적으로 차단되는 것을 방지할 수 있습니다. 

그 외에도 무제한 대역폭과 동시 연결, 전용 HTTP/s 프록시, 프록시 풀에 있는 700만 개 이상의 프록시를 통해 언제든지 세션에서 프록시, 보안 강화를 위한 사용자 이름 및 비밀번호 인증, 마지막으로 국가 서버 변경 기능 등 다양한 기능이 있습니다. 사용자 아이디 인증에 국가 코드를 추가하여 원하는 서버를 선택할 수 있습니다. 

다음으로 가장 좋은 방법은 국가를 기준으로 프록시 서버를 변경하는 것입니다. IP 인증 또는 사용자 이름 및 비밀번호 인증 끝에 국가 ISO_CODE를 추가하기만 하면 됩니다. 

파이썬을 사용하여 유튜브 동영상을 스크랩하는 방법에 대해 이해하셨기를 바랍니다.