웹 스크래핑을 위한 7가지 최고의 Python 라이브러리 및 도구

웹에서 데이터를 추출하기 위한 여러 Python 라이브러리 및 프레임워크가 있습니다. 누구나 다음 프로젝트에 가장 적합하지 않을 수 있다는 사실을 깨닫기 전까지는 특정 도구로 시작합니다. 단일 프로젝트에서 모든 Python 도구를 사용할 가능성은 거의 없지만 웹 스크래핑 도구 상자에서 어떤 도구를 편리하게 보관해야 하는지 알아야 합니다.

다음은 웹에서 손쉽게 데이터를 스크랩하는 데 도움이 되는 최고의 Python 라이브러리, 프레임워크 및 기타 도구입니다.

1. 아름다운 수프

초보자를 위한 최고의 웹 스크래핑 라이브러리인 Beautiful Soup로 목록을 시작합니다. 본질적으로 문서를 Python 개체로 변환하여 구문 분석된 HTML 및 XML 파일에서 데이터를 추출하는 도구입니다.

Beautiful Soup의 “아름다움”은 단순함에 있습니다. 설정이 쉽고 몇 분 안에 첫 번째 웹 스크래핑 프로젝트를 시작할 수 있습니다. Beautiful Soup은 HTML 문서에서 데이터를 추출하기 위해 계층적 접근 방식을 사용합니다. 태그, 클래스, ID, 이름 및 기타 HTML 특성을 사용하여 요소를 추출할 수 있습니다.

그러나 Beautiful Soup에서 더 많은 것을 기대하는 것은 너무 멀리 가져가는 것입니다. 프록시 회전 또는 멀티스레딩과 같은 미들웨어 및 기타 고급 기능에 대한 기본 제공 지원이 없습니다. Beautiful Soup을 사용하면 HTTP 요청을 보내고, 다운로드한 문서를 구문 분석하고, 스크랩한 정보를 출력 파일로 내보내는 라이브러리가 필요합니다.

2. 요청

requests는 의심할 여지 없이 HTTP 요청을 처리하는 데 가장 많이 사용되는 Python 라이브러리입니다. 이 도구는 태그라인인 HTTP for Humans™에 충실합니다. GET 및 POST에서 PATCH 및 DELETE에 이르는 여러 HTTP 요청 유형을 지원합니다. 뿐만 아니라 헤더 및 응답을 포함하여 요청의 거의 모든 측면을 제어할 수 있습니다.

쉽게 들린다면 요청이 다양한 기능을 갖춘 고급 사용자에게도 적합하므로 안심하십시오. 요청을 가지고 놀고 헤더를 사용자 지정하고 POST를 사용하여 파일을 서버에 업로드하고 무엇보다도 시간 초과, 리디렉션 및 세션을 처리할 수 있습니다.

요청은 일반적으로 다른 Python 프레임워크가 HTTP 요청 처리를 지원하기 때문에 웹 스크래핑과 관련하여 Beautiful Soup과 연결됩니다. 웹 페이지에 대한 HTML을 얻으려면 요청을 사용하여 서버에 GET 요청을 보낸 다음 응답에서 텍스트 데이터를 추출하여 Beautiful Soup에 전달합니다.

3. 스크래피

이름에서 알 수 있듯이 Scrapy는 대규모 웹 스크레이퍼를 개발하기 위한 Python 프레임워크입니다. 웹에서 데이터를 추출하는 것은 swiss-army-knife입니다. Scrapy는 요청 전송 및 프록시 구현에서 데이터 추출 및 내보내기에 이르기까지 모든 것을 처리합니다.

Beautiful Soup과 달리 Scrapy의 진정한 힘은 정교한 메커니즘입니다. 그러나 그 복잡성이 당신을 위협하게 하지 마십시오. Scrapy는 속도, 효율성 및 기능 측면에서 이 목록에서 가장 효율적인 웹 스크래핑 프레임워크입니다. XPath 또는 CSS 요소를 사용하여 HTML 문서에서 데이터를 선택할 수 있는 선택기가 함께 제공됩니다.

추가 이점은 Scrapy가 요청을 보내고 데이터를 추출하는 속도입니다. 비동기식으로 요청을 보내고 처리하며 이것이 다른 웹 스크래핑 도구와 차별화되는 점입니다.

기본 기능 외에도 기본 Scrapy 메커니즘에 추가 기능을 주입하는 후크 프레임워크인 미들웨어에 대한 지원도 받습니다. Scrapy를 사용하여 JavaScript 기반 웹 사이트를 스크랩할 수는 없지만 scrapy-selenium, scrapy-splash 및 scrapy-scrapingbee와 같은 미들웨어를 사용하여 해당 기능을 프로젝트에 구현할 수 있습니다.

마지막으로 데이터 추출을 완료하면 다양한 파일 형식으로 내보낼 수 있습니다. CSV, JSON, XML 등이 있습니다.

Scrapy는 Python이 웹 스크래핑을 하는 모든 사람에게 최고의 프로그래밍 언어인 많은 이유 중 하나입니다. 특히 Python 클래스 및 프레임워크에 대한 경험이 없는 경우 첫 번째 Scrapy 프로젝트를 설정하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다. Scrapy의 작업 흐름은 여러 파일로 분리되어 있으며 초보자에게는 원치 않는 복잡성으로 나타날 수 있습니다.

4. 셀레늄

동적 JavaScript 렌더링 콘텐츠를 스크랩하려는 경우 Selenium이 필요합니다. 교차 플랫폼 웹 테스트 프레임워크인 Selenium은 HTML, CSS 및 JavaScript를 렌더링하고 필요한 것을 추출하는 데 도움이 됩니다. 완전한 게임 체인저인 키보드 및 마우스 동작을 하드 코딩하여 실제 사용자 상호 작용을 모방할 수도 있습니다.

Selenium은 웹 드라이버를 사용하여 브라우저 인스턴스를 생성하고 페이지를 로드합니다. Selenium에서 지원하는 일부 인기 있는 브라우저는 Google Chrome, Mozilla Firefox, Opera, Microsoft Edge, Apple Safari 및 Internet Explorer입니다. Scrapy 선택기와 유사한 CSS 및 XPath 로케이터를 사용하여 페이지의 HTML 요소에서 콘텐츠를 찾고 추출합니다.

Python에 대한 경험이 없지만 다른 프로그래밍 언어를 알고 있는 경우 C#, JavaScript, PHP, Perl, Ruby 및 Java와 함께 Selenium을 사용할 수 있습니다.

유일한 제한은 Selenium이 백그라운드에서 웹 브라우저를 시작하기 때문에 Scrapy 또는 Beautiful Soup에 비해 스크레이퍼를 실행하는 데 필요한 리소스가 크게 증가한다는 것입니다. 그러나 Selenium이 테이블에 제공하는 추가 기능을 고려할 때 완전히 정당화됩니다.

5. urllib

Python urllib 라이브러리는 웹 스크래핑 무기고에 있는 간단하면서도 필수적인 도구입니다. Python 스크립트에서 URL을 처리하고 처리할 수 있습니다.

urllib의 적절한 실제 적용은 URL 수정입니다. 여러 페이지가 있는 웹사이트를 스크랩하고 다음 페이지로 이동하기 위해 URL의 일부를 수정해야 한다고 가정해 보십시오.

urllib는 URL을 구문 분석하고 여러 부분으로 나눈 다음 이를 수정하고 구문 분석을 해제하여 새 URL을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 문자열을 구문 분석하기 위해 라이브러리를 사용하는 것이 과잉처럼 보일 수 있지만 urllib는 재미로 웹 스크레이퍼를 코딩하고 데이터 구조의 핵심에 들어가고 싶지 않은 사람들을 위한 생명의 은인입니다.

또한 Google 크롤러 및 기타 스크레이퍼에 대한 액세스 규칙이 포함된 텍스트 파일인 웹사이트의 robots.txt를 검사하려는 경우에도 urllib가 도움이 될 수 있습니다. 웹사이트의 robots.txt를 팔로우하고 허용된 페이지만 스크랩하는 것이 좋습니다.

6. JSON, CSV 및 XML 라이브러리

Beautiful Soup 또는 Selenium에는 데이터를 내보내는 기능이 내장되어 있지 않으므로 데이터를 JSON, CSV 또는 XML 파일로 내보내려면 Python 라이브러리가 필요합니다. 운 좋게도 이를 달성하기 위해 수행할 수 있는 라이브러리가 많이 있으며 가장 기본적인 것, 즉 각각 JSON, CSV 및 XML 파일용 json, csv 및 xml이 권장됩니다.

이러한 라이브러리를 사용하면 파일을 만들고 데이터를 추가한 다음 마지막으로 파일을 로컬 스토리지 또는 원격 서버로 내보낼 수 있습니다.

7. 메카니컬 수프

기계 수프? 이것은 싸구려 Beautiful Soup ripoff입니까? 아니요. Mechanize 에서 영감을 얻고 Python 요청과 Beautiful Soup을 기반으로 하는 MechanicalSoup은 인간 행동을 자동화하고 웹 페이지에서 데이터를 추출하는 데 도움이 됩니다. Beautiful Soup과 Selenium의 중간 정도라고 보시면 됩니다. 유일한 캐치? JavaScript를 처리하지 않습니다.

이름은 비슷하지만 MechanicalSoup의 구문과 작업 흐름은 매우 다릅니다. MechanicalSoup을 사용하여 브라우저 세션을 만들고 페이지가 다운로드되면 find() 및 find_all( )과 같은 Beautiful Soup의 메서드를 사용 하여 HTML 문서에서 데이터를 추출합니다.

MechanicalSoup의 또 다른 인상적인 기능은 스크립트를 사용하여 양식을 작성할 수 있다는 것입니다. 스크랩하려는 페이지로 이동하기 위해 필드(예: 검색 표시줄)에 무언가를 입력해야 할 때 특히 유용합니다. MechanicalSoup의 요청 처리는 자동으로 리디렉션을 처리하고 페이지의 링크를 따라갈 수 있으므로 섹션을 수동으로 코딩하는 수고를 덜 수 있습니다.

Beautiful Soup을 기반으로 하기 때문에 이 두 라이브러리의 단점에는 상당한 중복이 있습니다. 예를 들어 데이터 출력, 프록시 회전 및 JavaScript 렌더링을 처리하는 기본 제공 방법이 없습니다. MechanicalSoup이 해결한 유일한 Beautiful Soup 문제는 Python 요청 라이브러리용 래퍼를 코딩하여 해결된 요청 처리 지원입니다.

더 쉬워진 Python의 웹 스크래핑

Python은 의심할 여지 없이 웹 스크랩을 위한 강력한 프로그래밍 언어이지만 사용되는 도구는 문제의 일부일 뿐입니다. 스크레이퍼를 코딩할 때 사람들이 직면하는 가장 두드러진 문제는 HTML 문서 계층 구조를 배우는 것입니다.

고급 웹 스크레이퍼를 개발하려면 웹 페이지의 구조를 이해하고 요소를 빠르게 찾는 방법을 아는 것이 필수입니다.