웹 스크래핑 도구 개발 전자상거래 사이트의 경쟁 가격 정보 자동 수집

웹 스크래핑 도구 개발: 전자상거래 사이트의 경쟁 가격 정보 자동 수집

Overview

웹 스크래핑은 웹사이트에서 데이터를 자동으로 추출하는 과정으로, 많은 기업이 경쟁 가격 정보를 수집하기 위해 사용합니다. 전자상거래 사이트에서 가격 정보를 자동으로 수집하는 도구를 개발하는 것은 기술적으로 도전적이지만, 올바른 접근 방식을 통해 충분히 구현할 수 있습니다. 이 글에서는 웹 스크래핑 도구를 개발하는 과정, 필요한 기술 스택, 코드 예제, 그리고 발생할 수 있는 에러와 그 해결책을 자세히 설명하겠습니다.

1. 웹 스크래핑의 기본 개념

웹 스크래핑이란 웹 페이지의 HTML 구조에서 원하는 데이터를 추출하는 기술입니다. 웹 페이지는 일반적으로 HTML로 작성되며, 이 구조에서 필요한 정보를 찾아내는 것이 핵심입니다. 가격 정보는 보통 <span>, <div> 또는 <p> 태그 안에 포함되어 있으며, 특정 클래스나 ID를 통해 구별할 수 있습니다.

예시

예를 들어, 다음과 같은 HTML 구조에서 가격 정보를 추출한다고 가정해보겠습니다.

<div class="product">
  <h2 class="title">상품 이름</h2>
  <span class="price">$99.99</span>
</div>

위의 구조에서 가격 정보를 추출하기 위해서는 .price 클래스를 가진 <span> 태그를 찾으면 됩니다.

2. 필요한 기술 스택

웹 스크래핑 도구를 개발하기 위해 필요한 기술 스택은 다음과 같습니다:

• Python: 웹 스크래핑에 가장 많이 사용되는 언어 중 하나입니다. 강력한 라이브러리와 커뮤니티 지원이 있습니다.
• BeautifulSoup: HTML 파싱을 위한 라이브러리로, 웹 페이지의 DOM을 탐색하여 데이터를 추출하는 데 사용됩니다.
• Requests: 웹 페이지의 HTML을 요청하기 위한 라이브러리로, 간단한 API 호출을 지원합니다.
• Pandas: 수집한 데이터를 정리하고 분석하기 위한 라이브러리입니다.
• Selenium: 동적 웹 페이지에서 데이터를 추출하기 위한 라이브러리로, 자바스크립트로 렌더링되는 콘텐츠를 처리할 수 있습니다.

3. 웹 스크래핑 도구 개발 과정

3.1. 웹 페이지 요청

가장 먼저, requests 라이브러리를 사용하여 웹 페이지의 HTML을 요청합니다. 아래는 전자상거래 사이트에서 데이터를 요청하는 기본 코드입니다.

import requests

url = 'https://example-ecommerce-site.com/products'
response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
html_content = response.text
else:
print(f'Error: {response.status_code}')

이 코드에서 requests.get() 메서드를 사용하여 웹 페이지의 HTML을 가져옵니다. 응답 코드가 200이면 성공적으로 데이터를 수신한 것입니다.

3.2. HTML 파싱

가져온 HTML 내용을 BeautifulSoup을 사용하여 파싱합니다.

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')

이제 soup 객체를 사용하여 HTML 구조를 탐색할 수 있습니다.

3.3. 데이터 추출

HTML 구조를 탐색하여 가격 정보를 추출합니다. 위에서 언급한 HTML 예시를 기반으로, 가격을 추출하는 코드는 다음과 같습니다.

products = soup.find_all('div', class_='product')

for product in products:
title = product.find('h2', class_='title').text
price = product.find('span', class_='price').text
print(f'Product: {title}, Price: {price}')

이 코드는 모든 상품의 이름과 가격을 출력합니다. find_all() 메서드를 사용하여 모든 상품 정보를 리스트 형태로 가져온 후, 각 상품에서 제목과 가격을 추출합니다.

4. 동적 웹 페이지 처리

동적 웹 페이지의 경우, 데이터가 자바스크립트로 렌더링되기 때문에 Selenium을 사용해야 합니다. 아래는 Selenium을 사용하여 웹 페이지를 로드하고 데이터를 추출하는 코드입니다.

from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()  # 크롬 브라우저 사용
driver.get(url)

# 페이지 로드 후 HTML 가져오기
html_content = driver.page_source
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')

# 가격 정보 추출 (위와 동일)
# ...

driver.quit()

이 코드는 Selenium을 사용하여 웹 브라우저를 열고 페이지를 로드한 후, HTML을 가져옵니다.

5. 데이터 저장 및 관리

추출한 데이터를 Pandas를 사용하여 CSV 파일로 저장할 수 있습니다.

import pandas as pd

data = {'Title': [], 'Price': []}

for product in products:
title = product.find('h2', class_='title').text
price = product.find('span', class_='price').text
data['Title'].append(title)
data['Price'].append(price)

df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('products.csv', index=False)

이 코드는 추출한 데이터로 데이터프레임을 생성하고, CSV 파일로 저장합니다.

6. 발생할 수 있는 에러 및 해결책

웹 스크래핑 중에 여러 가지 에러가 발생할 수 있습니다. 몇 가지 일반적인 에러와 해결책을 소개하겠습니다.

• HTTPError (403 Forbidden): 서버가 요청을 거부할 때 발생합니다. 이 경우, User-Agent 헤더를 설정하여 요청을 보낼 수 있습니다.

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
response = requests.get(url, headers=headers)

• NoSuchElementException: Selenium을 사용하여 요소를 찾을 수 없을 때 발생합니다. 이 경우, 요소가 로드될 때까지 기다리는 코드를 추가해야 합니다.

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

WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, 'product')))

• ConnectionError: 인터넷 연결 문제로 요청이 실패할 때 발생합니다. 이 경우, 네트워크 상태를 확인하고 다시 시도해야 합니다.

결론

웹 스크래핑 도구를 개발하는 과정은 복잡할 수 있지만, Python의 강력한 라이브러리들을 활용하면 비교적 쉽게 구현할 수 있습니다. 경쟁 가격 정보를 자동으로 수집하는 도구는 비즈니스의 의사결정에 큰 도움이 될 수 있습니다. 하지만 웹 스크래핑을 할 때는 해당 웹사이트의 이용 약관을 준수해야 하며, 비정상적인 요청으로 서버에 부담을 주지 않도록 주의해야 합니다.

참고문서

• BeautifulSoup Documentation
• Requests Documentation
• Selenium Documentation
• Pandas Documentation