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파이썬 웹크롤링 완전 입문 가이드|BeautifulSoup 기본 사용법

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파이썬 웹크롤링 완전 입문 가이드|BeautifulSoup 기본 사용법

 

웹에서 원하는 정보를 자동으로 수집하고 싶다면 웹크롤링이 정답입니다. 특히 파이썬은 다양한 라이브러리를 통해 쉽게 웹 데이터를 수집할 수 있어 초보자에게도 매우 적합한 언어입니다. 그중에서도 가장 많이 사용되는 도구가 바로 BeautifulSoup입니다.

이 글에서는 BeautifulSoup을 이용한 웹스크래핑의 기본 개념부터 실습까지 초보자도 쉽게 따라할 수 있도록 자세히 설명합니다.

웹크롤링 vs 웹스크래핑, 뭐가 다를까?

많은 분들이 혼동하는 개념 중 하나입니다. 간단하게 정리하면:

  • 웹크롤링(Web Crawling): 여러 페이지를 자동으로 탐색하며 링크를 수집하는 과정
  • 웹스크래핑(Web Scraping): 특정 웹페이지에서 원하는 데이터를 추출하는 과정

즉, 웹크롤링은 데이터를 ‘찾는’ 과정이고, 웹스크래핑은 그 데이터를 ‘추출하는’ 작업이라 볼 수 있습니다.

BeautifulSoup이란?

BeautifulSoup은 HTML이나 XML 문서를 파싱(parse)하여 원하는 데이터를 쉽게 추출할 수 있게 해주는 파이썬 라이브러리입니다. HTML 태그 구조를 객체로 바꿔주기 때문에 마치 트리 구조처럼 원하는 요소를 쉽게 찾고 조작할 수 있습니다.

설치 방법

pip install beautifulsoup4
pip install requests

기본 사용 예제

예를 들어, 다음은 네이버 뉴스 메인 페이지에서 기사 제목을 가져오는 코드입니다.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://news.naver.com"
response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

# 모든 기사 제목 가져오기
titles = soup.find_all("a", class_="some-news-class")  # 실제 클래스명은 다를 수 있음

for title in titles:
    print(title.text.strip())

주요 메서드 정리

메서드 설명
find() 첫 번째로 일치하는 태그 반환
find_all() 조건에 맞는 모든 태그 반환 (리스트)
select() CSS 선택자 기반 추출
get_text() 태그 안의 텍스트만 추출
attrs 태그의 속성값 추출 (예: href 등)

예시: 특정 뉴스 링크와 제목 모두 추출

articles = soup.select("div.news_area a.link_news")

for a in articles:
    print("제목:", a.get_text())
    print("링크:", a['href'])

HTML 구조 분석 팁

크롤링을 하기 전에는 웹페이지의 구조를 파악하는 작업이 중요합니다. 크롬 브라우저 기준으로 다음과 같은 방식으로 확인할 수 있습니다:

  1. 웹사이트 접속
  2. 원하는 요소 우클릭 → '검사' 클릭
  3. class, id, tag name 등 HTML 구조 확인

크롤링 시 유의할 점

  • 너무 자주 요청을 보내면 서버에 부하가 생겨 차단당할 수 있으니 time.sleep()을 사용하여 간격 조절
  • 대부분의 사이트는 robots.txt를 통해 크롤링 가능 여부를 명시하고 있으니 꼭 확인
  • 로그인 필요한 사이트는 Selenium과 같은 도구와 함께 사용하는 것이 효과적

BeautifulSoup 사용 시 추천 꿀팁

  • 정적인 웹페이지 → BeautifulSoup + Requests
  • 동적인 웹페이지 → Selenium 사용 고려
  • 데이터를 구조화해서 저장하고 싶다면 Pandas와 함께 사용

실전 활용 아이디어

  • 뉴스 기사 수집 및 키워드 분석
  • 쇼핑몰 가격 비교 도구 만들기
  • 부동산 시세 자동 수집
  • 날씨 정보 수집 및 시각화

알아두면 좋은 점

BeautifulSoup은 배우기 쉽고 강력한 도구입니다. 특히 초보자 입장에서 웹 데이터 추출을 연습하는 데 최적이며, 이후 Selenium, Scrapy 등 더 고급 도구로 넘어가는 데에도 좋은 기반이 됩니다.

처음에는 어렵게 느껴질 수 있지만, 한두 개의 실습만 해보면 금방 익숙해지니 부담 갖지 말고 하나씩 따라해보세요.

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