프로젝트 개요
이 프로젝트는 Python의 BeautifulSoup과 requests 라이브러리를 사용하여 웹사이트에서 데이터를 수집하는 웹 스크래퍼입니다. 다양한 웹사이트 구조에 대응할 수 있도록 설계되었습니다.
주요 기능
- 동적 웹사이트 지원: Selenium을 사용한 JavaScript 렌더링 지원
- 데이터 정제: 수집된 데이터의 자동 정제 및 구조화
- 에러 핸들링: 네트워크 오류 및 예외 상황 처리
- 배치 처리: 대량 데이터 수집을 위한 배치 처리 기능
기술 스택
- Python 3.8+
- BeautifulSoup4: HTML 파싱
- Requests: HTTP 요청 처리
- Selenium: 동적 웹사이트 처리
- Pandas: 데이터 처리 및 저장
프로젝트 구조
web-scraper/
├── src/
│ ├── scraper.py # 메인 스크래퍼 클래스
│ ├── data_processor.py # 데이터 처리 모듈
│ └── utils.py # 유틸리티 함수들
├── config/
│ └── settings.py # 설정 파일
├── tests/
│ └── test_scraper.py # 테스트 파일
└── requirements.txt # 의존성 목록
사용 예시
from src.scraper import WebScraper
# 스크래퍼 인스턴스 생성
scraper = WebScraper()
# 데이터 수집
data = scraper.scrape_url("https://example.com")
# 결과 저장
scraper.save_to_csv(data, "output.csv")
학습 포인트
이 프로젝트를 통해 다음을 학습했습니다:
- 웹 스크래핑의 윤리적 고려사항
- robots.txt 준수 및 웹사이트 정책 이해
- 효율적인 데이터 수집 전략
- 대용량 데이터 처리 최적화
향후 개선 계획
- 비동기 처리 도입으로 성능 향상
- 데이터베이스 연동 기능 추가
- 웹 인터페이스 구축
- API 서버로 확장