파이썬과 스크래핑
파이썬은 입문자에게 친숙한 문법을 가지고 있어 학습이 쉽고, 다양한 라이브러리와 프레임워크로 개발 생산성을 높여줍니다. 이에 더해 파이썬은 인공지능 및 데이터 분석 분야에서도 널리 활용되고 있으며, 웹 스크래핑과 같은 데이터 수집 작업에도 적합합니다. 스크래핑은 웹 상에서 원하는 정보를 추출하고 활용하는 기술로, 다양한 분야에서 활용됩니다.
스크래핑은 웹 상의 풍부한 정보를 추출하고 활용하는 중요한 기술입니다. 웹 페이지에서 원하는 데이터를 자동화된 방식으로 수집하는 스크래핑은 다양한 분야에서 유용하게 활용됩니다. 스크래핑은 웹 크롤링의 일부로, 크롤링 과정에서 필요한 데이터를 추출하는 작업을 수행합니다. 크롤링은 대규모 데이터 수집이 목적이 되어 데이터베이스 구축이나 검색 엔진에 사용되고, 스크래핑은 특정 웹 페이지에서 필요한 정보를 추출하는 용도로 활용됩니다.
웹 스크래핑을 위해서는 requests와 BeautifulSoup 라이브러리를 사용하며, requests는 HTTP 요청을 보내고 응답을 받아오는 기능을, BeautifulSoup는 HTML 코드를 파싱하여 데이터를 추출하는 기능을 제공합니다. 스크래핑 시에는 사이트의 이용 약관을 확인하고 합법적인 방법으로 작업해야 하며, 코드 작성 시에는 사이트의 구조나 HTML 코드 변경에 유의해야 합니다.
네이버 뉴스 스크래핑
네이버 뉴스 페이지의 html 에는 뉴스 카테고리가 있습니다. 네이버 뉴스의 각 카테고리에는 명칭과 클릭을 하면 이동하는 링크가 있는 데, 파이썬 스크래핑을 통해서 네이버 뉴스 카테고리 명칭과 링크를 출력합니다.
아래의 코드는 파이썬을 사용하여 웹 스크래핑을 수행하는 실제 코드입니다. 코드를 한 줄씩 살펴보겠습니다. 먼저, requests 모듈을 사용하여 웹 페이지의 HTML 코드를 가져옵니다. get() 함수를 사용하여 지정한 URL의 페이지를 요청하고, 응답을 받아옵니다. 다음으로, BeautifulSoup 모듈을 사용하여 HTML 코드를 파싱합니다. response.text를 BeautifulSoup의 생성자에 전달하여 파싱할 수 있습니다. 이를 통해 파싱된 HTML을 soup 객체로 저장합니다. soup.title.text를 사용하여 페이지의 제목을 추출합니다. 이는 HTML 코드에서 <title> 태그를 찾아 그 안의 텍스트를 가져옵니다. 다음, soup.find_all(class_='Nlist_item')을 사용하여 클래스가 'Nlist_item'인 요소를 모두 찾습니다. 이후 for 루프를 통해 각 요소에서 <a> 태그를 추출하고, 해당 태그의 텍스트와 링크를 출력합니다. 마지막으로, link.get_text()를 사용하여 링크의 텍스트를 출력하고, link.get('href')를 사용하여 링크의 URL을 출력합니다. 이를 통해 위의 코드는 주어진 URL의 웹 페이지에서 클래스가 'Nlist_item'인 요소를 찾아 그 안에 있는 링크와 텍스트를 출력합니다.
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# 실제로 동작하는 코드 입니다만, 네이버 에서 html 을 변경하면 에러가 발생할 수 있습니다.
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 스크래핑할 페이지의 URL
url = 'https://news.naver.com/'
# requests를 사용하여 페이지의 HTML 코드 가져오기
response = requests.get(url)
# BeautifulSoup을 사용하여 HTML 코드 파싱하기
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 파싱된 HTML에서 원하는 데이터 추출하기
title = soup.title.text
# 클래스가 'Nlist_item'인 요소에서 a 태그 추출하기
for element in soup.find_all(class_='Nlist_item'):
link = element.find('a')
if link is not None:
print(link.get('href'))
print()
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이제 위와 같은 코드를 실행해보면, 아래와 같이 네이버 뉴스 카테고리명칭과 링크를 스크래핑하여 출력하는 동작이 잘 실행됨을 확인할 수 있습니다.
파이썬과 챗GPT
위의 코드를 실행하기 위해서 설치해야할 것이 있다면, 아래와 같이 챗GPT 에게 물어보고, 그 답변을 따라서 설치하시면 됩니다. 또 에러가 발생하는 부분도 같은 방법으로 해결할 수 있습니다.
Q. BeautifulSoup 를 설치하는 방법을 알려줘
A. 터미널 또는 명령 프롬프트를 엽니다. 다음 명령어를 입력하여 BeautifulSoup을 설치합니다. pip install beautifulsoup4
결론
파이썬은 다양한 분야에서 활용되며, 웹 스크래핑을 포함한 데이터 수집 작업에도 매우 유용합니다. 네이버 뉴스 페이지를 스크래핑하는 예시 코드를 통해 파이썬의 활용 예시를 살펴보았습니다. 또한, 챗GPT와 같은 인공지능 모델을 활용하여 코드 설치 및 에러 해결에 도움을 받을 수 있음을 알아보았습니다. 파이썬과 인공지능의 조합은 더 다양한 분야에서 혁신적인 솔루션을 창출할 수 있을 것으로 기대됩니다.
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