웹 스크래핑은 데이터를 수집하는 유용한 방법 중 하나입니다. 특히, Naver Datalab과 같은 플랫폼에서 데이터를 추출할 때 유용하게 사용할 수 있습니다. 하지만 웹 스크래핑을 하다가 오류가 발생하는 경우가 종종 있습니다. 이 글에서는 웹 스크래핑 과정에서의 오류 해결 방법과 실제 코드 예시를 소개하겠습니다.
웹 스크래핑 기본 이해
웹 스크래핑이란?
웹 스크래핑은 웹사이트에서 데이터를 자동으로 추출하는 기술입니다. 이를 통해 사용자는 원하는 정보를 쉽게 수집할 수 있습니다. 파이썬에서는 requests와 BeautifulSoup 라이브러리를 주로 사용하여 웹 스크래핑을 수행합니다.
파이썬 환경 설정
웹 스크래핑을 위해 먼저 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 사용하여 requests와 BeautifulSoup를 설치할 수 있습니다.
bash
pip install requests beautifulsoup4
웹 스크래핑 과정
1. 요청 보내기
웹 페이지에 접속하기 위해 requests 라이브러리를 사용합니다. 기본적인 요청은 다음과 같이 작성됩니다.
“`python
import requests
res = requests.get(“https://datalab.naver.com/home/sectionSearch.naver”)
“`
2. 파싱하기
요청한 내용을 BeautifulSoup를 사용하여 파싱합니다.
“`python
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(res.content, “.parser”)
“`
헤더 설정하기
헤더란?
웹 요청 시 서버에 추가 정보를 전달하기 위해 헤더를 설정할 수 있습니다. 이 정보는 사용자 에이전트, 인코딩 방식 등을 포함합니다. 헤더를 설정하지 않으면 서비스 접근 오류가 발생할 수 있습니다.
헤더 설정 예시
아래는 요청 헤더를 설정하여 웹 스크래핑 시 사용하는 예시입니다.
“`python
headers = {
“accept”: “text/,application/x+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,/;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9″,
“accept-encoding”: “gzip, deflate, br”,
“user-agent”: “Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (K, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36”
}
res = requests.get(“https://datalab.naver.com/home/sectionSearch.naver”, headers=headers)
“`
데이터 추출하기
1. 데이터 선택하기
문서에서 원하는 데이터를 선택하기 위해 CSS 선택자를 사용할 수 있습니다. 아래 예시는 특정 키워드 랭킹을 추출하는 코드입니다.
python
ranks = soup.select("#content > div.spot.section_keyword > div.home_section.active > div > div.keyword_carousel > div > div > div:nth-child(11) > div > div > ul > li")
2. 데이터 가공하기
추출한 데이터를 원하는 형식으로 가공합니다. 랭킹과 검색어를 리스트로 저장한 후, 데이터프레임으로 변환합니다.
“`python
import pandas as pd
data = []
for rank in ranks:
data.append(rank.text.replace(“\n\n”, “”).split(“\n”))
df = pd.DataFrame(data, columns=[“Rank”, “Search Word”])
print(df)
“`
결론
웹 스크래핑을 통해 데이터를 추출하는 과정은 시간이 걸릴 수 있지만, 원하는 자료를 얻을 수 있다면 충분히 투자할 가치가 있습니다. 특히 Naver Datalab과 같은 유용한 데이터 소스를 활용하면 더욱 효과적인 데이터 분석이 가능해집니다.
자주 묻는 질문
질문1: 웹 스크래핑이란 무엇인가요?
웹 스크래핑은 웹사이트에서 데이터를 자동으로 추출하는 기술입니다.
질문2: 웹 스크래핑할 때 주의해야 할 점은 무엇인가요?
서비스의 이용약관을 준수하고, 과도한 요청을 피해야 합니다. 서버에 부하를 주지 않도록 시간 간격을 두고 요청하는 것이 좋습니다.
질문3: 어떤 라이브러리를 사용해야 하나요?
주로 requests와 BeautifulSoup를 사용하여 웹 스크래핑을 수행합니다.
질문4: 접근 오류가 발생하는 이유는 무엇인가요?
서버가 요청을 거부하는 경우로, 헤더를 설정하지 않았거나 잘못된 URL을 사용했을 수 있습니다.
질문5: 데이터 추출 후 어떻게 가공하나요?
추출한 데이터를 리스트로 저장한 후, pandas 라이브러리를 사용하여 데이터프레임으로 변환할 수 있습니다.