Amazon 스크래퍼 Python 튜토리얼: 상품 데이터 추출 방법

솔직히 말해서, Amazon은 이제 온라인 쇼핑몰, 슈퍼마켓, 전자제품 매장을 한데 모아놓은 것과 다를 바 없죠. 영업, 이커머스, 운영팀이라면 Amazon에서 벌어지는 일들이 단순히 Amazon 안에서만 끝나지 않는다는 걸 이미 잘 알고 계실 거예요. 가격 정책, 재고 관리, 신제품 출시까지 모두 Amazon 데이터에 크게 좌우됩니다. 문제는, 이 모든 상품 정보, 가격, 평점, 리뷰가 일반 소비자용 웹사이트에만 노출되어 있다는 점이죠. 데이터가 필요한 입장에서는 일일이 복사해서 붙여넣는 수고를 계속해야 할까요?

이럴 때 바로 웹 스크래핑이 답이 됩니다. 오늘은 Amazon 상품 데이터를 추출하는 두 가지 방법을 소개할게요. 하나는 Python으로 직접 코드를 짜는 전통적인 방식이고, 다른 하나는 같은 노코드 AI 웹 스크래퍼를 활용하는 최신 방법입니다. 실제 Python 코드 예제와 Thunderbit로 몇 번만 클릭해서 동일한 데이터를 얻는 방법까지 모두 다루니, 개발자든, 비즈니스 분석가든, 반복 작업에 지친 분이든 누구나 쉽게 따라할 수 있습니다.

왜 Amazon 상품 데이터를 추출해야 할까? (amazon scraper python, python 웹 스크래핑)

Amazon은 세계 최대 온라인 리테일러이자, 경쟁 정보의 보고입니다. 과 가 활동하는 Amazon은 다음과 같은 목적으로 데이터를 활용할 수 있는 금광이에요:

• 가격 모니터링 (실시간 가격 조정)
• 경쟁사 분석 (신제품, 평점, 리뷰 추적)
• 리드 발굴 (판매자, 공급업체, 파트너 후보 찾기)
• 수요 예측 (재고 및 판매 순위 모니터링)
• 시장 트렌드 파악 (리뷰 및 검색 결과 분석)

이런 활용은 단순한 이론이 아니라 실제 비즈니스에서 ROI로 이어집니다. 예를 들어, 한 전자제품 유통업체는 Amazon 가격 데이터를 스크래핑해 을 이뤘고, 또 다른 브랜드는 경쟁사 가격 추적 자동화로 을 경험했어요.

아래 표는 주요 활용 사례와 기대할 수 있는 효과를 정리한 거예요:

그리고 한 가지 더 중요한 사실: 이 데이터 분석에서 실질적인 가치를 얻고 있다고 답했습니다. Amazon 데이터를 스크래핑하지 않는다면, 중요한 인사이트와 수익 기회를 놓치고 있는 셈이죠.

개요: Amazon Scraper Python vs. 노코드 웹 스크래퍼 툴

Amazon 데이터를 스프레드시트나 대시보드로 가져오는 방법은 크게 두 가지로 나뉩니다:

1. Amazon Scraper Python (python 웹 스크래핑):

   Python의 Requests, BeautifulSoup 같은 라이브러리로 직접 스크립트를 작성하는 방식이에요. 원하는 대로 커스터마이즈할 수 있지만, 코딩 지식이 필요하고, Amazon의 반봇(anti-bot) 정책에 대응하며, 사이트 구조가 바뀔 때마다 직접 유지보수해야 합니다.

2. 노코드 웹 스크래퍼 툴 (Thunderbit 등):

   클릭 몇 번만으로 데이터를 추출할 수 있는 툴을 사용하는 방법입니다. 같은 최신 도구는 AI가 자동으로 데이터를 인식하고, 하위 페이지/페이지네이션까지 처리하며, Excel이나 Google Sheets로 바로 내보낼 수 있어요.

두 방법의 차이점은 아래 표로 한눈에 볼 수 있습니다:

이제 실제로 Python으로 Amazon 스크래퍼를 만드는 방법과, Thunderbit AI 웹 스크래퍼로 동일한 작업을 하는 방법을 차례로 살펴볼게요.

Amazon Scraper Python 시작하기: 준비물 & 환경 설정

코드를 작성하기 전에 환경부터 세팅해볼까요?

필요한 준비물:

• Python 3.x (에서 다운로드)
• 코드 에디터 (VS Code 추천, 다른 에디터도 OK)
• 아래 라이브러리 설치:
  • requests (HTTP 요청)
  • beautifulsoup4 (HTML 파싱)
  • lxml (빠른 HTML 파서)
  • pandas (데이터 테이블/내보내기)
  • re (정규표현식, 내장)

라이브러리 설치:

1pip install requests beautifulsoup4 lxml pandas

프로젝트 세팅:

• 새 폴더를 만들고,
• Python 파일(예: amazon_scraper.py)을 생성하세요.
• 준비 끝!

단계별 가이드: Python으로 Amazon 상품 데이터 스크래핑

Amazon 상품 상세 페이지 하나를 예시로 스크래핑해볼게요. (여러 상품/페이지 스크래핑은 뒤에서 다룹니다.)

1. 요청 보내기 및 HTML 가져오기

먼저, 상품 페이지의 HTML을 받아옵니다. (URL은 원하는 Amazon 상품으로 바꿔주세요.)

1import requests
2url = "<https://www.amazon.com/dp/B0ExampleASIN>"
3response = requests.get(url)
4html_content = response.text
5print(response.status_code)

주의: 이렇게 단순 요청만 하면 Amazon에서 차단(503 에러, CAPTCHA 등)될 수 있습니다. Amazon은 봇을 쉽게 감지해요.

Amazon의 반봇(anti-bot) 정책 우회하기

Amazon은 자동화 트래픽을 정말 싫어합니다. 차단을 피하려면:

• User-Agent 헤더 설정 (크롬/파이어폭스인 척)
• User-Agent 랜덤 변경 (매번 같은 값 사용 금지)
• 요청 간 딜레이 (랜덤 시간 대기)
• 프록시 사용 (대규모 스크래핑 시)

헤더 설정 예시:

1headers = {
2    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)... Safari/537.36",
3    "Accept-Language": "en-US,en;q=0.9",
4}
5response = requests.get(url, headers=headers)

더 안전하게 하려면 User-Agent 리스트를 만들어 매 요청마다 랜덤으로 바꿔주세요. 대량 작업은 프록시 서비스도 고려해야 하고, 소규모라면 헤더와 딜레이만으로도 충분할 수 있습니다.

주요 상품 정보 추출하기

HTML을 받아왔다면 BeautifulSoup으로 파싱해봅시다.

1from bs4 import BeautifulSoup
2soup = BeautifulSoup(html_content, "lxml")

이제 실제 데이터를 뽑아볼게요:

상품명

1title_elem = soup.find(id="productTitle")
2product_title = title_elem.get_text(strip=True) if title_elem else None

가격

Amazon의 가격 정보는 여러 위치에 있을 수 있어요. 아래처럼 시도해보세요:

1price = None
2price_elem = soup.find(id="priceblock_ourprice") or soup.find(id="priceblock_dealprice")
3if price_elem:
4    price = price_elem.get_text(strip=True)
5else:
6    price_whole = soup.find("span", {"class": "a-price-whole"})
7    price_frac = soup.find("span", {"class": "a-price-fraction"})
8    if price_whole and price_frac:
9        price = price_whole.text + price_frac.text

평점 및 리뷰 수

1rating_elem = soup.find("span", {"class": "a-icon-alt"})
2rating = rating_elem.get_text(strip=True) if rating_elem else None
3review_count_elem = soup.find(id="acrCustomerReviewText")
4reviews_text = review_count_elem.get_text(strip=True) if review_count_elem else ""
5reviews_count = reviews_text.split()[0]  # 예: "1,554 ratings"

대표 이미지 URL

고화질 이미지는 HTML 내 JSON에 숨겨져 있을 수 있어요. 정규표현식으로 추출:

1import re
2match = re.search(r'"hiRes":"(https://.*?.jpg)"', html_content)
3main_image_url = match.group(1) if match else None

또는 메인 이미지 태그에서 추출:

1img_tag = soup.find("img", {"id": "landingImage"})
2img_url = img_tag['src'] if img_tag else None

상품 상세 정보

브랜드, 무게, 크기 등은 보통 표에 있습니다:

1details = {}
2rows = soup.select("#productDetails_techSpec_section_1 tr")
3for row in rows:
4    header = row.find("th").get_text(strip=True)
5    value = row.find("td").get_text(strip=True)
6    details[header] = value

또는 "detailBullets" 형식일 경우:

1bullets = soup.select("#detailBullets_feature_div li")
2for li in bullets:
3    txt = li.get_text(" ", strip=True)
4    if ":" in txt:
5        key, val = txt.split(":", 1)
6        details[key.strip()] = val.strip()

결과 출력:

1print("Title:", product_title)
2print("Price:", price)
3print("Rating:", rating, "based on", reviews_count, "reviews")
4print("Main image URL:", main_image_url)
5print("Details:", details)

여러 상품 및 페이지네이션 처리

상품 하나만으론 부족하죠. 검색 결과에서 여러 상품을 추출하는 방법입니다.

검색 결과에서 상품 링크 추출

1search_url = "<https://www.amazon.com/s?k=bluetooth+headphones>"
2res = requests.get(search_url, headers=headers)
3soup = BeautifulSoup(res.text, "lxml")
4product_links = []
5for a in soup.select("h2 a.a-link-normal"):
6    href = a['href']
7    full_url = "<https://www.amazon.com>" + href
8    product_links.append(full_url)

페이지네이션 처리

Amazon 검색 URL은 &page=2, &page=3 등으로 페이지를 넘깁니다.

1for page in range(1, 6):  # 1~5페이지 스크래핑
2    search_url = f"<https://www.amazon.com/s?k=bluetooth+headphones&page={page}>"
3    res = requests.get(search_url, headers=headers)
4    if res.status_code != 200:
5        break
6    soup = BeautifulSoup(res.text, "lxml")
7    # ... 위와 같이 상품 링크 추출 ...

상품별 데이터 수집 및 CSV 내보내기

상품 데이터를 딕셔너리 리스트로 모아 pandas로 내보냅니다:

1import pandas as pd
2df = pd.DataFrame(product_data_list)  # 딕셔너리 리스트
3df.to_csv("amazon_products.csv", index=False)

Excel로 내보내기:

1df.to_excel("amazon_products.xlsx", index=False)

Amazon Scraper Python 프로젝트 운영 팁

Amazon은 사이트 구조를 자주 바꾸고, 스크래퍼를 막으려고 끊임없이 노력합니다. 프로젝트를 안정적으로 운영하려면:

• 헤더/User-Agent 랜덤화 (fake-useragent 라이브러리 활용)
• 프록시 사용 (대규모 스크래핑 시)
• 요청 간 랜덤 딜레이 (time.sleep() 활용)
• 에러 처리 (503 등 오류 시 재시도, 차단 시 백오프)
• 유연한 파싱 로직 (필드별 여러 셀렉터 시도)
• HTML 변경 모니터링 (데이터가 갑자기 None이면 구조 변경 의심)
• robots.txt 준수 (Amazon은 많은 영역에서 스크래핑을 금지함)
• 데이터 정제 (통화 기호, 쉼표, 공백 등 제거)
• 커뮤니티와 소통 (포럼, Stack Overflow, Reddit r/webscraping 등)

스크래퍼 유지보수 체크리스트:

• [ ] User-Agent/헤더 랜덤화
• [ ] 대규모 시 프록시 사용
• [ ] 랜덤 딜레이 추가
• [ ] 코드 모듈화로 업데이트 용이성 확보
• [ ] 차단/캡차 모니터링
• [ ] 데이터 정기 내보내기
• [ ] 셀렉터/로직 문서화

더 자세한 내용은 를 참고하세요.

노코드 대안: Thunderbit AI 웹 스크래퍼로 Amazon 데이터 추출하기

Python 방식은 충분히 살펴봤으니, 이제 코딩 없이 빠르게 데이터를 얻고 싶다면? 바로 가 정답입니다.

Thunderbit는 크롬 확장 프로그램 형태의 AI 웹 스크래퍼로, Amazon을 포함한 거의 모든 웹사이트에서 코딩 없이 데이터를 추출할 수 있어요. Thunderbit의 주요 장점은 다음과 같습니다:

• AI 필드 추천: 버튼 한 번만 누르면 Thunderbit의 AI가 페이지 내 주요 데이터를 자동으로 인식해 컬럼을 제안합니다 (예: 상품명, 가격, 평점 등).
• 즉시 사용 가능한 템플릿: Amazon 전용 템플릿이 있어 별도 설정 없이 주요 필드를 한 번에 추출할 수 있습니다.
• 하위 페이지 스크래핑: 상품 리스트에서 각 상품 상세 페이지까지 자동으로 방문해 추가 정보를 수집합니다.
• 페이지네이션 자동 처리: "다음" 버튼 클릭이나 무한 스크롤도 자동으로 처리합니다.
• Excel, Google Sheets, Airtable, Notion 내보내기: 클릭 한 번으로 데이터 활용 준비 완료.
• 무료 체험: 소량 페이지는 무료로 사용해볼 수 있습니다.
• 반봇 대응 자동화: 브라우저(또는 클라우드)에서 동작하므로 Amazon이 실제 사용자로 인식합니다.

Thunderbit로 Amazon 상품 데이터 추출하는 방법

정말 간단합니다:

1. Thunderbit 설치:

   을 설치하고 로그인하세요.

2. Amazon 접속:

   원하는 Amazon 페이지(검색 결과, 상품 상세 등)로 이동합니다.

3. “AI 필드 추천” 클릭 또는 템플릿 선택:

   Thunderbit가 추출할 컬럼을 자동 제안하거나, Amazon 상품 템플릿을 선택하세요.

4. 컬럼 확인 및 수정:

   필요에 따라 컬럼을 추가/삭제/이름 변경할 수 있습니다.

5. “스크래핑” 클릭:

   Thunderbit가 데이터를 추출해 표로 보여줍니다.

6. 하위 페이지/페이지네이션 처리:

   리스트를 스크래핑했다면 “하위 페이지 스크래핑”을 눌러 각 상품 상세 정보까지 자동으로 수집할 수 있습니다. "다음" 페이지도 자동 클릭 지원.

7. 데이터 내보내기:

   “Excel로 내보내기” 또는 “Google Sheets로 내보내기” 클릭. 끝.

8. (선택) 스케줄러로 자동화:

   매일 데이터가 필요하다면 Thunderbit의 스케줄러로 자동화할 수 있습니다.

정말 이게 전부예요. 코딩, 디버깅, 프록시, 반봇 걱정 없이 바로 데이터 확보! 자세한 사용법은 이나 를 참고하세요.

Amazon Scraper Python vs. 노코드 웹 스크래퍼: 비교 정리

두 방법을 한눈에 비교해볼까요?

커스텀 로직이 필요하거나 개발에 익숙하다면 Python이 적합하고, 빠르고 간편하게 데이터를 얻고 싶다면 Thunderbit가 훨씬 효율적입니다.

언제 Python, 노코드, AI 웹 스크래퍼를 선택해야 할까?

Python이 적합한 경우:

• 복잡한 커스텀 로직이 필요하거나, 백엔드 시스템과 연동해야 할 때
• 대규모(수만 개 상품) 스크래핑이 필요할 때
• 스크래핑 원리를 직접 배우고 싶을 때

Thunderbit(노코드, AI 웹 스크래퍼)가 적합한 경우:

• 코딩 없이 빠르게 데이터가 필요할 때
• 비즈니스 사용자, 분석가, 마케터 등
• 팀원들이 직접 데이터를 추출해야 할 때
• 프록시, 반봇, 유지보수 등 번거로움을 피하고 싶을 때

둘 다 활용하는 경우:

• Thunderbit로 빠르게 프로토타입을 만들고, 실제 운영은 Python으로 커스텀 구축
• Thunderbit로 데이터 수집, Python으로 데이터 정제/분석

대부분의 비즈니스 목적이라면 Thunderbit만으로도 Amazon 데이터의 90% 이상을 빠르게 확보할 수 있습니다. 나머지 10%—초대형, 고도화, 시스템 연동 등—은 여전히 Python이 강력하죠.

결론 & 핵심 요약

Amazon 상품 데이터 스크래핑은 영업, 이커머스, 운영팀 모두에게 강력한 무기입니다. 가격 추적, 경쟁사 분석, 반복적인 수작업 절감 등 다양한 목적에 맞는 솔루션이 존재하죠.

• Python 스크래핑은 완전한 제어권을 주지만, 학습 곡선과 유지보수 부담이 있습니다.
• Thunderbit 같은 노코드 웹 스크래퍼는 누구나 쉽게 Amazon 데이터를 추출할 수 있게 해줍니다—코딩 없이, 빠르고 간편하게.
• 가장 중요한 건 내 역량, 일정, 비즈니스 목표에 맞는 도구를 선택하는 거예요.

궁금하다면 Thunderbit를 직접 사용해보세요. 무료로 시작할 수 있고, 필요한 데이터를 순식간에 얻을 수 있습니다. 개발자라면 AI가 반복 작업을 대신하도록 하면서, Python과 병행해도 좋습니다.

자주 묻는 질문(FAQs)

1. 기업이 Amazon 상품 데이터를 스크래핑하는 이유는 뭔가요?

Amazon 데이터 스크래핑을 통해 가격 모니터링, 경쟁사 분석, 리뷰 기반 상품 연구, 수요 예측, 영업 리드 발굴 등이 가능합니다. 6억 개가 넘는 상품과 200만 명에 가까운 판매자가 활동하는 Amazon은 경쟁 정보의 보고입니다.

2. Amazon 스크래핑에 Python과 Thunderbit 같은 노코드 툴의 차이점은?

Python 스크래퍼는 최대한의 유연성을 제공하지만, 코딩 역량, 환경 설정, 지속적인 유지보수가 필요합니다. Thunderbit는 노코드 AI 웹 스크래퍼로, 크롬 확장 프로그램을 통해 즉시 Amazon 데이터를 추출할 수 있고, 반봇 대응 및 Excel/Sheets 내보내기도 내장되어 있습니다.

3. Amazon 데이터 스크래핑은 합법인가요?

Amazon의 서비스 약관은 일반적으로 스크래핑을 금지하며, 반봇 정책도 적극적으로 시행합니다. 하지만 많은 기업이 공개 데이터를 적절한 속도로, 과도한 요청 없이 책임감 있게 수집하고 있습니다.

4. 웹 스크래핑 툴로 Amazon에서 어떤 데이터를 추출할 수 있나요?

일반적으로 상품명, 가격, 평점, 리뷰 수, 이미지, 상품 사양, 재고, 판매자 정보 등을 추출할 수 있습니다. Thunderbit는 하위 페이지 및 페이지네이션까지 지원해 여러 상품/페이지의 데이터도 쉽게 수집할 수 있습니다.

5. 언제 Python 스크래핑을, 언제 Thunderbit 같은 툴을 써야 하나요?

완전한 제어, 커스텀 로직, 시스템 연동이 필요하다면 Python을, 빠른 결과, 손쉬운 확장, 비즈니스 사용자 중심이라면 Thunderbit를 추천합니다.

더 깊이 배우고 싶다면 아래 자료를 참고하세요:

즐거운 스크래핑 하시고, 여러분의 스프레드시트가 항상 최신 데이터로 가득하길 바랍니다!