초보자를 위한 웹 크롤링: Selenium과 Scrapy로 시작하기

1. 소개 (Introduction)

웹 크롤링이란 웹페이지에 있는 데이터를 자동으로 수집하는 기술입니다. 일반적으로 웹사이트는 HTML 문서로 이루어져 있고, 그 안에는 다양한 텍스트, 이미지, 링크 등의 데이터가 포함되어 있습니다. 웹 크롤러는 이러한 웹페이지를 방문해 데이터를 분석하고 필요한 정보를 추출합니다. 이를 통해 다양한 분야에서 데이터 수집을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, 가격 비교 사이트는 여러 쇼핑몰에서 상품 정보를 자동으로 가져와 비교하는 웹 크롤링 기술을 활용합니다.

 

웹 크롤링에는 여러 방법과 도구가 존재하지만, 그중 가장 많이 사용되는 두 가지 도구가 바로 Selenium과 Scrapy입니다. 이 두 도구는 각각의 강점이 있어 상황에 맞게 사용하면 매우 효과적입니다.

 

Selenium은 주로 동적 웹사이트에서 사용됩니다. 동적 웹사이트란 자바스크립트 등으로 인해 페이지의 콘텐츠가 동적으로 변경되는 사이트를 말하는데, 이런 사이트에서는 단순한 HTML 파싱만으로는 원하는 데이터를 추출하기 어렵습니다. Selenium은 실제로 브라우저를 열고 사람이 직접 웹페이지를 탐색하듯이 작동하므로, 자바스크립트로 렌더링 되는 페이지도 문제없이 다룰 수 있습니다. Selenium은 테스트 자동화 도구로도 많이 사용되며, 다양한 브라우저를 지원하는 점에서 매우 유용합니다.

 

반면에 Scrapy는 정적 웹사이트에서 빠르고 효율적으로 데이터를 수집할 수 있는 도구입니다. Scrapy는 빠른 속도와 강력한 스케줄링 기능을 제공하며, 다양한 웹페이지에서 데이터를 수집할 수 있는 프레임워크로 개발되었습니다. 또한, Scrapy는 파이프라인을 통해 수집된 데이터를 처리하고 저장하는 작업을 자동으로 처리할 수 있어 대규모 웹 크롤링 작업에 최적화되어 있습니다. 정적인 HTML 구조를 가진 페이지를 대상으로 대량의 데이터를 빠르게 수집할 때 매우 효과적입니다.

 

이 블로그에서는 이 두 가지 도구를 활용해 웹 크롤링을 시작하는 방법을 단계별로 설명할 예정입니다. Selenium과 Scrapy는 각각의 특성에 따라 다른 상황에서 유리하게 작동하므로, 두 도구를 함께 익히면 보다 다양한 웹사이트에서 데이터를 효율적으로 수집할 수 있습니다. Selenium의 브라우저 자동화 기능과 Scrapy의 빠른 데이터 수집 능력을 결합하면, 복잡한 웹사이트에서도 문제없이 데이터를 크롤링할 수 있습니다.

 

웹 크롤링은 초보자에게는 어려워 보일 수 있지만, 기본적인 개념과 도구 사용법을 익히면 다양한 데이터 수집 작업에 적용할 수 있는 강력한 도구입니다. 이번 글을 통해 웹 크롤링의 기초부터 시작하여 Selenium과 Scrapy를 어떻게 사용하는지 하나씩 알아보겠습니다.

 

2. 웹 크롤링의 기초 (Basics of Web Crawling)

웹 크롤링의 기본 원리는 매우 간단합니다. 웹사이트는 주로 HTML이라는 마크업 언어로 작성되어 있고, 우리가 브라우저를 통해 보는 페이지는 이 HTML 문서를 기반으로 렌더링된 결과입니다. 웹 크롤러는 브라우저를 거치지 않고 서버에 HTTP 요청을 보내 해당 페이지의 HTML 문서를 받아옵니다. 그런 다음, 이 HTML 문서를 분석하여 필요한 데이터를 추출합니다.

1. HTTP 요청과 응답:
   웹 크롤링은 주로 HTTP 프로토콜을 사용하여 이루어집니다. 브라우저에서 URL을 입력하면 서버로 HTTP 요청이 전송되고, 서버는 해당 URL에 맞는 페이지의 HTML 파일을 응답합니다. 웹 크롤러는 이러한 요청과 응답의 과정을 자동으로 처리하여 데이터를 수집합니다. 예를 들어, Python의 requests 라이브러리를 사용하면 쉽게 HTTP 요청을 보낼 수 있습니다. HTTP 요청에는 여러 가지 방식이 있지만, 가장 흔히 사용되는 것은 GET 요청입니다. GET 요청은 웹 페이지를 불러오기 위한 요청으로, 크롤러가 주로 사용하는 방식입니다.
2. HTML 분석:
   서버로부터 받은 HTML 파일을 분석하기 위해서는 해당 파일의 구조를 파악하는 과정이 필요합니다. HTML은 트리 구조로 이루어져 있으며, 각 요소는 태그로 구분됩니다. 예를 들어, <div>, <h1>, <a> 같은 태그가 페이지의 콘텐츠와 레이아웃을 결정합니다. HTML 분석 도구로는 Python의 BeautifulSoup 같은 라이브러리가 자주 사용되며, 이를 통해 특정 태그나 클래스, ID를 기반으로 데이터를 추출할 수 있습니다.
3. 정적 페이지 vs 동적 페이지:
   웹 크롤링에서 중요한 개념 중 하나는 정적 페이지와 동적 페이지의 차이입니다. 정적 페이지는 서버가 HTML 파일을 전송한 후, 브라우저에서 그 내용을 그대로 표시하는 페이지입니다. 정적 페이지는 비교적 크롤링이 쉽습니다. 반면에 동적 페이지는 자바스크립트를 사용하여 페이지가 로드된 후에도 콘텐츠가 변경될 수 있는 페이지를 말합니다. 예를 들어, 쇼핑몰에서 상품 목록을 스크롤할 때마다 새로운 상품이 자동으로 로드되는 경우가 동적 페이지에 해당합니다. 이러한 동적 페이지는 단순한 HTML 분석만으로는 원하는 데이터를 얻기 어렵고, 자바스크립트가 실행된 후의 데이터를 처리할 수 있는 Selenium 같은 도구가 필요합니다.
4. 법적/윤리적 문제:
   웹 크롤링을 시작하기 전, 법적 및 윤리적 문제를 고려하는 것이 매우 중요합니다. 모든 웹사이트가 크롤링을 허용하는 것은 아니며, 웹사이트 운영자가 크롤링을 차단하거나 이를 제한하는 경우도 있습니다. 대부분의 사이트는 robots.txt 파일을 통해 크롤링 가능한 영역과 제한된 영역을 명시합니다. 크롤러는 이 파일을 확인하고, 해당 사이트의 크롤링 정책을 준수해야 합니다. 이를 무시하고 무분별하게 데이터를 수집하는 것은 법적 문제를 초래할 수 있으며, 사이트 운영자의 허락 없이 대량의 요청을 보내면 서비스 장애를 유발할 수도 있습니다.
5. 또한, 크롤링한 데이터를 사용할 때는 그 목적과 범위를 신중하게 고려해야 합니다. 수집한 데이터를 상업적으로 이용할 경우, 저작권 문제나 개인정보보호법을 위반할 수 있습니다. 예를 들어, 개인 정보를 포함한 데이터를 허가 없이 수집하고 배포하는 것은 엄격히 금지되어 있습니다.

웹 크롤링의 기본 원리와 주의사항을 이해하는 것은 크롤링 작업을 성공적으로 수행하기 위한 첫걸음입니다. 이를 바탕으로, 다음 단계에서는 Selenium과 Scrapy를 사용하여 실제로 데이터를 수집하는 방법을 알아보겠습니다.

 

3. Selenium 시작하기 (Getting Started with Selenium)

Selenium은 웹 페이지를 실제 브라우저처럼 탐색할 수 있는 강력한 도구입니다. 이를 통해 사용자는 동적으로 생성되는 웹사이트의 데이터를 수집하거나 브라우저 상호작용을 자동화할 수 있습니다. Selenium은 테스트 자동화 도구로 시작되었으나, 현재는 웹 크롤링에서도 많이 활용되고 있습니다. 특히 자바스크립트로 콘텐츠를 렌더링하는 동적 웹사이트에서는 매우 유용합니다. 이 섹션에서는 Selenium의 설치 방법과 기본 사용법을 설명하고, 간단한 웹 크롤링 예제를 통해 동작 방식을 보여드리겠습니다.

1. Selenium 설치 방법 (Python, pip)

Selenium은 Python 패키지로 제공되며, 간단하게 설치할 수 있습니다. 먼저, 터미널에서 아래 명령어를 실행하여 Selenium 패키지를 설치합니다:

pip install selenium

Selenium은 브라우저를 제어하기 위해 해당 브라우저의 WebDriver가 필요합니다. 예를 들어, Chrome 브라우저를 사용할 경우, ChromeDriver를 다운로드해야 합니다. ChromeDriver는 브라우저 버전에 맞춰 설치해야 하며, 다운로드는 공식 사이트에서 가능합니다. ChromeDriver를 다운로드한 후, 해당 파일 경로를 Selenium 코드에서 지정해줘야 합니다.

2. 간단한 예제: 브라우저 자동화 및 페이지 로드하기

Selenium을 활용하면 브라우저를 자동으로 열고, 웹 페이지를 탐색하며 데이터를 추출할 수 있습니다. 아래는 Selenium을 이용해 Chrome 브라우저를 열고, 특정 웹사이트를 방문하는 간단한 예제입니다:

from selenium import webdriver

# ChromeDriver 경로 지정
driver = webdriver.Chrome(executable_path='/path/to/chromedriver')

# 웹페이지 열기
driver.get('https://www.example.com')

# 페이지 타이틀 출력
print(driver.title)

# 브라우저 닫기
driver.quit()

 

 

이 코드에서는 ChromeDriver를 통해 브라우저를 열고, 'https://www.example.com' 페이지를 방문한 후, 페이지 타이틀을 출력합니다. 마지막으로 driver.quit()을 사용해 브라우저를 닫습니다.

3. 동적 페이지에서의 활용: 자바스크립트 처리 방법

Selenium의 가장 큰 장점은 자바스크립트로 동적으로 로드되는 콘텐츠를 처리할 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 일반적인 HTML 파서로는 자바스크립트가 실행되기 전의 페이지 소스만 가져올 수 있기 때문에, 동적 콘텐츠가 포함된 페이지에서는 제대로 데이터를 수집할 수 없습니다. Selenium은 실제 브라우저를 통해 자바스크립트가 실행되는 환경을 제공하므로, 자바스크립트로 생성된 데이터를 쉽게 추출할 수 있습니다.

특정 페이지가 로드된 후 동적으로 업데이트되는 데이터를 기다리기 위해 Selenium의 WebDriverWait을 사용할 수 있습니다. 다음 예시는 페이지에서 특정 요소가 로드될 때까지 대기하는 방법을 보여줍니다:

from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

# 요소가 로드될 때까지 최대 10초 대기
element = WebDriverWait(driver, 10).until(
    EC.presence_of_element_located((By.ID, 'element_id'))
)

 

이 코드는 페이지가 로드된 후 ID가 'element_id'인 요소가 나타날 때까지 최대 10초 동안 대기합니다. 이 방법을 통해 자바스크립트로 렌더링된 콘텐츠를 처리할 수 있습니다.

4. 예제 코드: 특정 웹사이트에서 데이터를 수집하는 간단한 스크립트

다음은 Selenium을 이용해 특정 웹사이트에서 데이터를 수집하는 간단한 예제입니다. 이 예시에서는 예시 웹사이트의 제목과 특정 요소의 텍스트를 추출합니다:

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By

# ChromeDriver 경로 지정
driver = webdriver.Chrome(executable_path='/path/to/chromedriver')

# 웹페이지 열기
driver.get('https://www.example.com')

# 페이지 제목 출력
print(f"Page Title: {driver.title}")

# 특정 요소의 텍스트 추출
element = driver.find_element(By.ID, 'element_id')
print(f"Element Text: {element.text}")

# 브라우저 닫기
driver.quit()

 

이 코드는 웹페이지의 타이틀과 ID가 'element_id'인 요소의 텍스트를 출력합니다. Selenium을 통해 다양한 요소에 접근하고 데이터를 추출하는 방식으로 동적 웹사이트의 크롤링을 자동화할 수 있습니다.

Selenium을 사용하면 복잡한 웹사이트에서도 데이터를 쉽게 추출할 수 있으며, 브라우저 자동화를 통해 다양한 웹 작업을 손쉽게 처리할 수 있습니다.

 

4. Scrapy 시작하기 (Getting Started with Scrapy)

Scrapy는 강력한 웹 크롤링 및 스크레이핑 프레임워크로, 대규모 크롤링 작업에 최적화되어 있습니다. 기본적으로 정적 웹사이트의 데이터를 수집하는 데 사용되며, 빠르고 효율적으로 크롤러를 구성할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 이 섹션에서는 Scrapy의 설치 방법과 기본 개념을 설명한 뒤, 실제 크롤링 예제를 통해 작동 방식을 보여드리겠습니다.

1. Scrapy 설치 방법

Scrapy는 Python 패키지로 제공되며, 설치는 매우 간단합니다. 아래 명령어를 통해 Scrapy를 설치할 수 있습니다:

pip install scrapy

설치 후, Scrapy가 제대로 설치되었는지 확인하려면 아래 명령어를 실행하여 Scrapy 버전을 출력해볼 수 있습니다:

scrapy version

Scrapy가 성공적으로 설치되었다면, 이제 프로젝트를 생성하고 크롤러를 만들 준비가 되었습니다.

2. Scrapy의 구조와 기본 개념 (Spider, Item, Pipeline 등)

Scrapy는 프레임워크로서 다양한 구성 요소로 이루어져 있습니다. 각 구성 요소는 서로 협력하여 웹 크롤링 작업을 처리합니다. Scrapy의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:

• Spider: Spider는 Scrapy의 핵심 크롤러로, 특정 웹사이트에서 데이터를 수집하는 역할을 합니다. 각 Spider는 어떤 페이지를 크롤링할지, 그 페이지에서 어떤 데이터를 추출할지 정의합니다.
• Item: Item은 수집한 데이터를 저장하는 객체입니다. Item을 통해 수집한 데이터를 정리하고, 이후 데이터베이스나 파일로 저장할 수 있습니다.
• Pipeline: Pipeline은 Spider에서 수집한 데이터를 후처리하는 단계입니다. 데이터를 가공하거나 저장하는 데 사용되며, 수집한 데이터를 여러 단계로 처리할 수 있습니다.

Scrapy의 기본 구조는 이처럼 각기 다른 모듈들이 협력하여 웹 크롤링 작업을 효율적으로 처리하는 방식입니다.

3. 정적 페이지 크롤링 예제: 간단한 HTML 분석 및 데이터 수집

Scrapy를 사용하면 정적 웹페이지에서 데이터를 손쉽게 크롤링할 수 있습니다. 다음은 간단한 HTML 페이지에서 데이터를 수집하는 예제입니다. 먼저 Scrapy 프로젝트를 생성합니다:

scrapy startproject myproject

이 명령어는 myproject라는 새 프로젝트 폴더를 생성하고, 그 안에 크롤링 작업을 위한 기본 구조를 만들어 줍니다. 이제 spiders 폴더로 이동하여 새로운 Spider 파일을 생성합니다. 예를 들어 example_spider.py라는 이름으로 Spider를 만들어보겠습니다.

4. 예제 코드: Scrapy로 특정 웹사이트에서 데이터를 크롤링하는 과정 설명

다음은 Scrapy를 이용해 간단한 웹사이트에서 제목을 크롤링하는 예제입니다:

import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = ['https://example.com']

    def parse(self, response):
        title = response.xpath('//title/text()').get()
        yield {'title': title}

 

이 코드는 example.com 사이트에서 페이지의 <title> 태그에 있는 텍스트(페이지 제목)를 수집하는 간단한 Spider입니다.

• name: 이 Spider의 이름으로, Scrapy 명령어에서 이 이름을 사용해 크롤러를 실행할 수 있습니다.
• start_urls: 크롤링할 초기 URL 리스트입니다. 이 URL로 시작하여 데이터를 수집하게 됩니다.
• parse: Scrapy는 parse 메서드를 사용해 응답을 처리합니다. 여기서는 XPath를 사용해 페이지의 제목을 추출하고, 이를 딕셔너리 형태로 반환합니다.

Spider를 실행하려면 터미널에서 아래 명령어를 입력합니다:

scrapy crawl example

실행 후, example.com의 페이지 제목이 수집되어 출력됩니다.

이 예제는 Scrapy의 기본적인 사용법을 보여주는 간단한 예입니다. Scrapy는 이외에도 강력한 기능을 제공하며, 수많은 페이지를 효율적으로 크롤링하고 데이터를 구조화하는 데 매우 적합합니다. 특히, 정적 웹페이지를 대상으로 대규모 데이터를 수집할 때 탁월한 성능을 발휘합니다.

Scrapy는 스케줄링, 스로틀링, 로깅 등의 기능을 제공하여 대규모 크롤링 작업을 손쉽게 처리할 수 있으며, 다양한 후처리 옵션을 통해 수집한 데이터를 적절하게 가공할 수 있습니다. 다음 단계에서는 더 복잡한 웹 크롤링 작업에 Scrapy를 어떻게 활용할 수 있는지 다룰 예정입니다.

 

5. Selenium과 Scrapy의 차이점 (Differences Between Selenium and Scrapy)

Selenium과 Scrapy는 둘 다 웹 크롤링을 위한 강력한 도구이지만, 그 사용 목적과 방식은 크게 다릅니다. 각 도구는 특정 상황에서 더 효율적으로 작동하므로, 프로젝트에 맞는 도구를 선택하는 것이 중요합니다. 이 섹션에서는 동적 웹사이트와 정적 웹사이트에서 두 도구를 어떻게 사용하는지, 속도와 효율성, 확장성의 차이점, 그리고 언제 어떤 도구를 사용하는 것이 더 좋은지 비교해 보겠습니다.

1. 동적 웹사이트 vs 정적 웹사이트 크롤링 시 사용 방법 비교

웹사이트는 크게 정적 웹사이트와 동적 웹사이트로 구분됩니다. 정적 웹사이트는 HTML, CSS 등의 고정된 콘텐츠로 이루어져 있으며, 페이지가 로드되면 별다른 변경 없이 내용을 표시합니다. 반면에 동적 웹사이트는 자바스크립트 등을 이용해 사용자 상호작용에 따라 콘텐츠가 변경되거나 추가로 로드되는 구조입니다.

• Selenium은 동적 웹사이트에 적합합니다. Selenium은 실제 브라우저를 실행하여 페이지의 모든 상호작용을 재현할 수 있습니다. 자바스크립트로 로드된 콘텐츠나 Ajax 요청으로 업데이트되는 데이터를 처리할 수 있어, 사용자가 페이지를 직접 탐색하는 것과 동일한 방식으로 웹사이트를 크롤링합니다. 또한, 버튼 클릭, 로그인 등의 작업도 자동화할 수 있어 동적 웹페이지에서 매우 유용합니다.
• Scrapy는 정적 웹사이트에서 훨씬 빠르고 효율적으로 작동합니다. 정적 웹페이지는 이미 서버에서 모든 데이터를 제공하므로, Scrapy는 서버에서 응답받은 HTML 파일을 분석하여 필요한 데이터를 즉시 추출할 수 있습니다. Scrapy는 페이지 로드가 완료된 후 자바스크립트를 실행하지 않기 때문에 동적 페이지에서 사용할 경우 제한적입니다.

2. 속도, 효율성, 확장성 측면에서의 차이점

두 도구는 속도와 효율성, 그리고 확장성 측면에서 큰 차이를 보입니다.

• 속도:
  Scrapy는 속도 면에서 Selenium보다 훨씬 빠릅니다. Scrapy는 서버에서 직접 HTML을 받아오고 이를 분석하는 과정이 매우 효율적이며, 비동기적으로 여러 페이지를 동시에 크롤링할 수 있습니다. 반면에 Selenium은 실제 브라우저를 실행하기 때문에, 브라우저 로딩 시간과 자바스크립트 실행 시간이 추가로 소요됩니다. 이는 Selenium을 사용할 때 처리 속도가 느려지는 주요 원인입니다.
• 효율성:
  Scrapy는 서버 자원을 최소한으로 사용하여 대량의 데이터를 수집할 수 있는 반면, Selenium은 더 많은 자원을 소비합니다. Selenium은 브라우저를 실행하고 각 페이지의 모든 상호작용을 재현하기 때문에 메모리와 CPU 사용량이 높아집니다. 따라서 대규모 크롤링 작업에서는 Scrapy가 훨씬 효율적입니다.
• 확장성:
  확장성 측면에서 Scrapy는 뛰어난 성능을 자랑합니다. Scrapy는 크롤링 작업을 분산하여 동시에 여러 페이지를 처리할 수 있으며, 파이프라인을 통해 데이터를 가공하고 저장하는 등의 후처리 작업도 자동으로 관리할 수 있습니다. 반면에 Selenium은 단일 브라우저 세션에서 한 번에 하나의 페이지만 처리할 수 있으므로, 대규모 작업에는 적합하지 않습니다.

3. 언제 어떤 툴을 사용하는 것이 좋은지

• Selenium을 사용할 때:
  동적 웹사이트에서 자바스크립트로 로드된 콘텐츠를 크롤링해야 하거나, 특정 상호작용(예: 버튼 클릭, 로그인 등)이 필요한 경우에는 Selenium이 적합합니다. 특히 자바스크립트를 통해 렌더링되는 데이터가 많을 때는 Selenium이 거의 유일한 선택지입니다. 예를 들어, 무한 스크롤 페이지에서 새 데이터를 계속 로드해야 하는 경우, Selenium은 스크롤 이벤트를 처리하여 데이터를 수집할 수 있습니다.
• Scrapy를 사용할 때:
  대량의 데이터를 효율적으로 수집해야 하거나, 페이지가 정적이고 추가적인 상호작용 없이 HTML 분석만으로 데이터를 추출할 수 있는 경우에는 Scrapy가 더 나은 선택입니다. Scrapy는 속도와 확장성이 뛰어나므로, 여러 페이지에서 동시에 데이터를 수집해야 하는 작업에 매우 적합합니다. 또한, 후처리 파이프라인을 통해 데이터를 정리하고 저장할 수 있어 복잡한 데이터 처리에도 유리합니다.

결론적으로, 동적 웹사이트에서는 Selenium이, 정적 웹사이트에서는 Scrapy가 더 적합합니다. 프로젝트의 요구 사항에 따라 두 도구를 혼합하여 사용하는 것도 좋은 방법입니다. 예를 들어, 동적으로 생성된 콘텐츠는 Selenium으로 처리하고, 나머지 정적인 콘텐츠는 Scrapy로 처리하는 방식으로 두 도구의 장점을 결합할 수 있습니다.

 

6. 실전 예제: Selenium과 Scrapy를 결합한 크롤링 (Real-world Example: Combining Selenium and Scrapy)

Selenium과 Scrapy는 각각 동적 페이지와 정적 페이지 크롤링에 특화되어 있지만, 복잡한 웹사이트를 크롤링할 때 두 도구를 결합하면 훨씬 더 효율적으로 데이터를 수집할 수 있습니다. 특히 자바스크립트를 사용하여 동적으로 콘텐츠를 로드하는 웹사이트에서 Scrapy가 단독으로 크롤링하기 어려울 때, Selenium을 통해 동적 콘텐츠를 처리하고 Scrapy로 데이터를 수집하는 방법을 사용할 수 있습니다.

이 섹션에서는 Selenium을 이용해 동적 페이지의 콘텐츠를 로드한 후, 해당 데이터를 Scrapy로 넘겨 처리하는 실전 예제를 보여드립니다. 이 방식은 복잡한 웹사이트에서 필요한 데이터를 수집할 때 강력한 해결책이 될 수 있습니다.

1. 두 툴을 결합하여 복잡한 크롤링 작업을 처리하는 방법

Selenium은 브라우저를 실제로 실행하고 자바스크립트를 처리할 수 있는 도구입니다. 따라서 자바스크립트로 동적으로 로드되는 콘텐츠를 가져오는 데 유리합니다. 그러나 Selenium은 크롤링 작업을 효율적으로 처리하는 데 있어 속도와 확장성 면에서 Scrapy만큼 강력하지 않기 때문에, Selenium은 동적 콘텐츠를 처리하는 데만 사용하고, 나머지 정적 콘텐츠는 Scrapy를 통해 처리하는 것이 좋습니다.

예를 들어, 다음과 같은 시나리오를 상상해 봅시다:

• 특정 웹사이트는 무한 스크롤 기능을 통해 자바스크립트로 데이터를 로드합니다.
• 이 데이터를 한 번에 모두 수집하려면, Selenium으로 스크롤을 자동화하고 데이터를 로드한 후, 해당 페이지의 HTML을 Scrapy로 넘겨 데이터 수집을 진행할 수 있습니다.

이렇게 하면 Selenium으로는 동적 콘텐츠를 로드하고, Scrapy의 빠른 HTML 파싱 및 데이터 추출 기능을 활용하여 효율적으로 데이터를 수집할 수 있습니다.

2. 간단한 코드 예제: Selenium으로 동적 페이지 처리 후 Scrapy로 데이터 수집

다음은 Selenium을 통해 무한 스크롤 페이지를 처리한 후, Scrapy로 해당 페이지에서 데이터를 수집하는 간단한 예제입니다.

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
import scrapy
import time

class CombinedSpider(scrapy.Spider):
    name = 'combined_spider'
    
    def start_requests(self):
        # Selenium 설정
        driver = webdriver.Chrome(executable_path='/path/to/chromedriver')
        
        # 동적 페이지 접속
        driver.get('https://example.com/dynamic_page')
        
        # 페이지의 무한 스크롤 처리 (n번 스크롤링)
        for _ in range(5):
            driver.find_element_by_tag_name('body').send_keys(Keys.END)
            time.sleep(2)  # 페이지가 로드될 시간을 대기
        
        # Selenium으로 로드된 페이지의 HTML을 Scrapy로 넘김
        page_source = driver.page_source
        
        # Selenium 종료
        driver.quit()
        
        # Scrapy에 페이지 소스를 넘겨 처리
        yield scrapy.http.TextResponse(url='https://example.com/dynamic_page', body=page_source, encoding='utf-8')
    
    def parse(self, response):
        # Scrapy로 데이터를 수집
        for item in response.xpath('//div[@class="item"]'):
            yield {
                'title': item.xpath('.//h2/text()').get(),
                'price': item.xpath('.//span[@class="price"]/text()').get(),
            }

 

이 예제는 Selenium과 Scrapy를 결합하여 동적 페이지에서 데이터를 수집하는 과정을 보여줍니다.

• Selenium으로 동적 콘텐츠 처리: 먼저 webdriver.Chrome을 사용하여 Chrome 브라우저를 열고, 동적 페이지를 탐색합니다. 무한 스크롤 페이지를 처리하기 위해 Keys.END를 사용하여 페이지의 끝으로 스크롤합니다. 이를 몇 번 반복하여 자바스크립트로 로드된 데이터를 모두 표시하도록 합니다.
• 페이지 소스를 Scrapy로 넘기기: 모든 콘텐츠가 로드된 후, driver.page_source로 현재 페이지의 HTML을 추출합니다. 이 HTML을 Scrapy의 TextResponse로 넘겨 Scrapy가 해당 페이지에서 데이터를 추출하도록 설정합니다.
• Scrapy로 데이터 수집: parse 메서드에서는 Scrapy의 강력한 HTML 파싱 기능을 사용하여 페이지 내에서 필요한 데이터를 추출합니다. XPath를 사용해 각 항목의 제목과 가격을 가져와서 yield로 반환합니다.

3. Selenium과 Scrapy 결합의 장점

이 방식의 가장 큰 장점은 두 도구의 강점을 결합할 수 있다는 점입니다. Selenium은 동적 콘텐츠를 처리하는 데 탁월하지만 속도는 느리고 확장성은 제한적입니다. 반면에 Scrapy는 빠르고 효율적으로 대량의 데이터를 처리할 수 있지만, 자바스크립트로 렌더링 된 콘텐츠는 제대로 다루지 못합니다. 이러한 두 도구를 결합함으로써, 복잡한 웹사이트에서도 동적 콘텐츠와 정적 콘텐츠 모두를 손쉽게 수집할 수 있습니다.

이 예제를 통해 동적 웹사이트에서 데이터를 크롤링하는 작업이 보다 쉬워지고, 두 도구의 강점을 활용하여 효율적으로 작업을 수행할 수 있습니다.

실제 작동하는 예제는 여기서 확인할 수 있습니다. 

 

7. 마무리 및 참고 자료 (Conclusion & References)

1. 얻을 수 있는 가치 정리

이번 블로그를 통해 웹 크롤링의 기초부터 Selenium과 Scrapy를 활용한 실제 크롤링 방법까지 차근차근 알아보았습니다. Selenium은 동적 웹사이트에서 자바스크립트로 로드된 콘텐츠를 수집하는 데 탁월한 도구로, 실제 브라우저 환경에서 상호작용을 자동화할 수 있었습니다. 반면에 Scrapy는 정적 웹사이트에서 빠르고 효율적으로 데이터를 수집할 수 있는 프레임워크로, 대규모 크롤링 작업에 적합한 성능을 제공했습니다.

두 도구의 차이점과 장단점을 명확히 이해함으로써, 사용자는 다양한 웹사이트에서 맞춤형 크롤링 작업을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 또한 Selenium과 Scrapy를 결합하여 복잡한 웹사이트에서도 데이터를 수집하는 방법을 살펴보았으며, 두 도구의 강점을 결합하면 더욱 강력한 크롤링 솔루션을 구축할 수 있다는 점을 확인했습니다.

독자는 이제 웹 크롤링 작업에서 어떤 도구를 선택할지 판단할 수 있으며, 동적 및 정적 웹사이트를 크롤링하는 기본적인 기술을 갖추게 되었습니다. 이 블로그를 통해 배운 개념과 예제 코드를 바탕으로 더 복잡한 웹 크롤링 프로젝트에도 응용할 수 있을 것입니다.

2. 추가로 학습할 수 있는 자료나 참고할만한 문서

더 깊이 있는 학습을 위해 아래의 자료들을 참고해 보세요:

• Selenium 공식 문서: https://www.selenium.dev/documentation/en/
  • Selenium의 최신 기능과 사용법을 배울 수 있으며, 다양한 예제와 브라우저 자동화 방법이 설명되어 있습니다.
• Scrapy 공식 문서: https://docs.scrapy.org/en/latest/
  • Scrapy의 구조와 다양한 기능을 학습할 수 있는 공식 가이드입니다. 정적 웹사이트 크롤링을 더욱 깊이 이해하는 데 도움이 됩니다.
• BeautifulSoup (HTML 파싱 도구) 공식 문서: https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/
  • Scrapy 외에도 HTML 문서를 파싱하는 데 널리 사용되는 BeautifulSoup에 대한 정보입니다. Selenium이나 Scrapy와 함께 사용할 수 있습니다.
• 웹 크롤링 관련 법적 가이드: https://www.eff.org/issues/web-scraping
  • 웹 크롤링을 할 때 고려해야 할 법적 및 윤리적 이슈에 대해 다루는 자료로, 크롤링 작업을 안전하게 수행하는 데 도움이 됩니다.
• 웹 크롤링 실전 프로젝트:
  • Udemy, Coursera 같은 온라인 학습 플랫폼에서 제공하는 웹 크롤링 실습 강좌도 유익합니다. 프로젝트 기반으로 배우면서 실무에 가까운 경험을 쌓을 수 있습니다.

이번 블로그를 통해 웹 크롤링을 처음 접하는 분들도 Selenium과 Scrapy를 효과적으로 활용할 수 있게 되었길 바랍니다. 앞으로 더 복잡한 크롤링 작업에도 도전해 보세요!