Python의 웹 스크래핑 및 데이터 추출 기술

Python은 다양한 애플리케이션에 선택되는 프로그래밍 언어가 되었으며, 그 다양성은 웹 스크래핑의 세계까지 확장되었습니다. 라이브러리와 프레임워크로 구성된 풍부한 생태계를 통해 Python은 웹사이트에서 데이터를 추출하고 귀중한 통찰력을 얻을 수 있는 강력한 도구 키트를 제공합니다. 데이터 애호가, 연구원, 업계 전문가 등 Python의 웹 스크래핑은 온라인에서 사용할 수 있는 방대한 양의 정보를 활용하는 데 유용한 기술이 될 수 있습니다.

이 튜토리얼에서는 웹 스크래핑의 세계를 탐구하고 웹사이트에서 데이터를 추출하는 데 사용할 수 있는 Python의 다양한 기술과 도구를 탐구합니다. 웹 스크래핑의 기본 사항을 알아보고, 해당 관행과 관련된 법적, 윤리적 고려 사항을 이해하고, 데이터 추출의 실제적인 측면을 탐구합니다. 이 기사의 다음 부분에서는 웹 스크래핑을 위해 특별히 설계된 기본 Python 라이브러리를 다룰 것입니다. HTML 및 XML 문서 구문 분석에 널리 사용되는 라이브러리인 BeautifulSoup에 대해 자세히 살펴보고 이를 활용하여 데이터를 효율적으로 추출할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.

웹 스크래핑을 위한 기본 Python 라이브러리

Python의 웹 스크래핑과 관련하여 필요한 도구와 기능을 제공하는 몇 가지 중요한 라이브러리가 있습니다. 이 섹션에서는 이러한 라이브러리를 소개하고 주요 기능을 강조하겠습니다.

BeautifulSoup 소개

Python에서 가장 인기 있는 웹 스크래핑 라이브러리 중 하나는 BeautifulSoup입니다. 이를 통해 HTML 및 XML 문서를 쉽게 구문 분석하고 탐색할 수 있습니다. BeautifulSoup을 사용하면 웹페이지에서 텍스트, 링크, 표 등과 같은 특정 데이터 요소를 쉽게 추출할 수 있습니다.

BeautifulSoup을 사용하려면 먼저 Python의 패키지 관리자 pip를 사용하여 설치해야 합니다. 명령 프롬프트나 터미널을 열고 다음 명령을 실행하세요:

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설치 후 라이브러리를 가져와 해당 기능을 사용할 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 HTML 구문 분석에 중점을 두므로 예제를 살펴보겠습니다. 다음 HTML 조각을 고려해보세요:

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이제 BeautifulSoup을 사용하여 이 HTML을 구문 분석하는 Python 코드를 작성해 보겠습니다.

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출력

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보시다시피 "bs4" 모듈에서 BeautifulSoup 클래스를 가져오고 HTML 콘텐츠와 파서 유형("html.parser")을 전달하여 인스턴스를 생성했습니다. 그런 다음 "soup" 개체를 사용하여 태그(예: "h1", "p")를 통해 특정 요소에 액세스하고 ".text" 속성을 사용하여 텍스트를 추출합니다.

요청 라이브러리 사용

Requests 라이브러리는 Python의 웹 스크래핑을 위한 또 다른 중요한 도구입니다. 이는 HTTP 요청 및 웹 페이지 콘텐츠 검색 프로세스를 단순화합니다. 요청을 사용하면 웹페이지의 HTML을 얻을 수 있으며, 그런 다음 BeautifulSoup과 같은 라이브러리를 사용하여 구문 분석할 수 있습니다.

Requests 라이브러리를 설치하려면 명령 프롬프트 또는 터미널에서 다음 명령을 실행하세요.

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설치 후 라이브러리를 가져와서 사용할 수 있습니다. 웹페이지의 HTML 콘텐츠를 가져오는 방법의 예를 살펴보겠습니다.

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출력

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위 코드에서는 요청 라이브러리를 가져오고 크롤링하려는 웹페이지의 URL `(https://example.com`)을 제공했습니다. "get()" 메소드를 사용하여 지정된 URL에 HTTP GET 요청을 보내고 응답을 "response" 변수에 저장합니다. 마지막으로 ".text" 속성을 사용하여 응답의 HTML 콘텐츠에 액세스합니다.

Python의 기본 웹 스크래핑 기술

이 섹션에서는 Python을 사용하여 몇 가지 기본적인 웹 스크래핑 기술을 살펴보겠습니다. CSS 선택기와 XPath 표현식을 사용하여 웹 페이지 콘텐츠를 검색하고 데이터를 추출하는 방법은 물론 여러 페이지를 크롤링할 때 페이지 매김을 처리하는 방법도 다룹니다.

CSS 선택기와 XPath 표현식을 사용하여 데이터 추출

CSS 선택기와 XPath 표현식을 사용하여 HTML에서 데이터를 추출할 수 있습니다. BeautifulSoup은 이러한 강력한 기술을 활용하기 위해 "select()" 및 "find_all()"과 같은 메서드를 제공합니다.

다음 HTML 스니펫을 고려하세요.

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CSS 선택기를 사용하여 목록 항목을 추출해 보겠습니다.

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출력

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위 코드에서는 ".select()" 메서드와 CSS 선택기 ".item"을 사용하여 클래스 이름이 "item"인 모든 요소를 ​​선택합니다. 그런 다음 선택한 요소를 반복하고 ".text" 속성을 사용하여 해당 텍스트를 인쇄합니다.

마찬가지로 BeautifulSoup은 데이터 추출을 위한 XPath 표현식을 지원합니다. 그러나 XPath 기능을 위해서는 이 튜토리얼에서 다루지 않는 "lxml" 라이브러리를 설치해야 할 수도 있습니다.

결론

이 튜토리얼에서는 기본 라이브러리에 중점을 두고 Python의 웹 스크래핑 기술을 살펴봅니다. 우리는 HTML과 XML을 구문 분석하고 웹 콘텐츠를 검색하기 위한 요청을 분석하기 위해 BeautifulSoup을 도입했습니다. CSS 선택기를 사용하여 데이터를 추출하는 예를 제공하고 웹 스크래핑의 기본 사항을 논의했습니다. 다음 섹션에서는 JavaScript 렌더링 페이지 처리 및 API 사용과 같은 고급 기술을 살펴보겠습니다. 다음 기사에서 더 많은 통찰력을 얻으실 수 있도록 계속 지켜봐 주시기 바랍니다!

위 내용은 Python의 웹 스크래핑 및 데이터 추출 기술의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!