웹 스크래핑을 처음 시작하던 그 시절, 잠깐 돌아가 볼까요? 2015년, 뉴저지의 작은 원룸에서 커피 세 잔을 연달아 마시며, 웹사이트 레이아웃이 조금만 바뀌어도 계속 오류가 나는 Python 스크립트와 씨름하던 기억이 아직도 생생합니다. 그때 제가 주로 썼던 도구가 바로 Beautiful Soup와 Selenium이었죠. 2025년이 된 지금도 'beautiful soup vs selenium' 논쟁은 여전히 뜨겁지만, AI의 등장으로 웹 스크래핑 판도가 완전히 달라졌습니다. 이제는 HTML만 파싱하는 시대가 아니라, AI가 콘텐츠를 이해하고, 사람처럼 링크를 따라가며, 자연어로 지시한 대로 구조화된 데이터를 뽑아내고, 실시간으로 정제·요약·번역까지 해주는 시대가 온 거죠.
이제 웹 스크래핑은 개발자만의 전유물이 아닙니다. 영업, 마케팅, 이커머스, 운영팀 등 다양한 비즈니스 부서에서 신선하고 구조화된 데이터를 빠르게 확보하는 게 핵심 업무가 됐어요. 웹 스크래핑 소프트웨어 시장 규모가 를 돌파하고, 같은 AI 기반 신제품이 속속 등장하면서, 이제는 '어떤 python 웹 스크래퍼를 쓸까?'가 아니라 '최소한의 노력과 유지보수로 원하는 데이터를 어떻게 얻을 수 있을까?'가 더 중요한 질문이 됐습니다. 지금부터 Beautiful Soup와 Selenium의 차이점, 그리고 AI가 어떻게 게임의 룰을 바꾸고 있는지 살펴볼게요.
Beautiful Soup vs Selenium: 뭐가 다를까?
'python 웹 스크래퍼'를 검색해 본 적 있다면 과 둘 다 한 번쯤 들어봤을 거예요. 그런데 이 둘의 진짜 차이는 뭘까요?
Beautiful Soup는 마치 도서관 사서처럼, 정적인 HTML이나 XML 파일에서 필요한 정보를 뽑아내는 데 특화된 Python 라이브러리입니다. 필요한 데이터가 이미 페이지 소스에 있다면, Beautiful Soup가 그걸 깔끔하게 정리해서 바로 전달해줘요. 빠르고 가볍고, 사람이 페이지를 '보는' 것처럼 동작할 필요 없이 HTML만 읽으면 끝입니다.
반면 Selenium은 실제 브라우저를 조작하는 로봇 인턴 같은 존재예요. 버튼 클릭, 폼 입력, 로그인, 스크롤, JavaScript 로딩 등 실제 브라우저에서 일어나는 모든 동작을 자동화할 수 있습니다. 즉, 데이터가 사용자 상호작용이나 동적 JavaScript 실행 후에야 나타나는 경우 Selenium이 필요하죠.
정리하자면, 'beautiful soup vs selenium' 논쟁의 핵심은 이렇습니다:
- Beautiful Soup: HTML에 바로 노출된 정적 데이터 추출에 최적
- Selenium: 동적 콘텐츠, 사용자 상호작용이 필요한 사이트에 적합
비즈니스적으로 비유하자면,
- Beautiful Soup는 인쇄된 카탈로그에서 정보를 복사하는 느낌이고,
- Selenium은 누군가를 매장에 보내 최신 가격을 확인하고 버튼을 눌러 정보를 가져오는 것과 비슷하죠.
공통적인 한계: Beautiful Soup와 Selenium의 단점
현실적인 문제도 짚고 넘어가야겠죠. 수많은 밤을 스크래퍼 오류 잡느라 고생했던 경험자로서, 두 도구의 대표적인 한계는 이렇습니다:
1. 웹사이트 구조 변경에 취약함
두 도구 모두 사이트 구조가 조금만 바뀌어도 쉽게 깨집니다. 클래스명이나 div 위치가 바뀌면 스크래퍼가 바로 멈춰버리죠. 는 '유지보수 비용이 개발 비용의 10배가 넘는다'고 할 정도예요.
2. 속도 문제
- Beautiful Soup는 파싱 속도는 빠르지만, 수천 개 페이지를 순차적으로 처리하면 시간이 꽤 걸립니다.
- Selenium은 브라우저를 띄우고, 스크립트 로딩을 기다리고, UI를 조작해야 하니 훨씬 느려요. 대량 작업 시 CPU와 메모리도 많이 잡아먹죠.
3. 코드 재사용성 부족
사이트마다 구조가 달라서, 매번 새로운 파싱 로직을 짜야 합니다. 사이트가 바뀌면 처음부터 다시 시작해야 하니 범용 스크립트는 거의 불가능하죠.
4. 기술적 진입장벽
두 도구 모두 Python, HTML/CSS 셀렉터, (Selenium의 경우) 브라우저 드라이버 등 개발 지식이 필요합니다. 비개발자에겐 진입장벽이 높아요.
5. 지속적인 유지보수 부담
스크래퍼를 계속 정상 작동시키려면 끊임없이 관리해야 합니다. 사이트 구조 변경, 보안 강화 등으로 인해 스크립트를 자주 수정해야 하죠. 비즈니스 사용자는 개발자에게 의존하거나 외주를 맡길 수밖에 없습니다.
전통적인 Python 웹 스크래퍼를 넘어서: AI 기반 솔루션의 부상
최근 몇 년 사이, AI를 활용한 웹 스크래퍼가 빠르게 등장하고 있습니다. 대형 언어 모델(GPT 등)을 활용해 웹사이트를 '읽고' 데이터를 추출하는 방식으로, 코딩이 전혀 필요 없어요.
Thunderbit 등장: 비즈니스 사용자를 위한 AI 웹 스크래퍼
는 크롬 확장 프로그램으로, 단 두 번의 클릭만으로 어떤 웹사이트든 데이터를 추출할 수 있습니다. Python, 코드, 브라우저 드라이버 설정이 전혀 필요 없어요. 그냥 페이지를 열고 클릭만 하면 AI가 알아서 데이터를 뽑아줍니다.
Thunderbit 같은 AI 웹 스크래퍼가 주목받는 이유
- 진짜 무코드, 무노력: Thunderbit는 '노코드'를 넘어 '노에포트'입니다. 설치만 하면 바로 사용 가능. 만 설치하고, 원하는 페이지에서 AI가 추출할 필드를 추천해줍니다.
- 동적 콘텐츠 완벽 지원: 브라우저에서 동작하니, JavaScript로 불러오는 데이터, 클릭 후 나타나는 정보, 로그인 뒤의 데이터까지 모두 추출할 수 있습니다.
- 빠르고 정확함: Thunderbit의 AI는 여러 페이지를 한 번에 처리할 수 있고, 리드 생성, 이커머스, 부동산 등 비즈니스에 최적화된 정확도를 자랑합니다.
- 유지보수 필요 없음: Thunderbit는 지치지 않는 AI 인턴 같아요. 사이트가 바뀌어도 AI가 자동으로 적응하니 코드 수정이 필요 없습니다.
- 데이터 정제 및 가공: 단순 추출을 넘어, 라벨링, 포맷팅, 번역, 요약까지 한 번에 처리합니다. 마치 1만 개 웹페이지를 ChatGPT에게 맡겨 구조화된 엑셀 파일로 받는 느낌이죠.
결국, 비즈니스 사용자는 IT팀이나 Python을 몰라도 원하는 데이터를 바로 얻을 수 있습니다.
Thunderbit vs Beautiful Soup vs Selenium: 한눈에 보는 비교표
비즈니스 관점에서 세 도구의 차이를 표로 정리하면 아래와 같습니다:
| 기준 | Beautiful Soup | Selenium | Thunderbit (AI 웹 스크래퍼) |
|---|---|---|---|
| 설치/세팅 | Python 설치만 필요 | 브라우저 드라이버 등 복잡 | 크롬 확장, 즉시 사용 |
| 사용 난이도 | 개발자에게 쉬움 | 더 어렵고 코딩 필요 | 무코드, 비즈니스 친화적 |
| 속도 | 정적 페이지에 빠름 | 브라우저 오버헤드로 느림 | 소/중규모 작업에 빠름 |
| 동적 콘텐츠 | JS 불가 | 모든 동적 콘텐츠 지원 | 모든 동적 콘텐츠 지원 |
| 유지보수 | 사이트 변경 시 자주 깨짐 | 자주 깨지고 드라이버 관리 필요 | AI가 자동 적응, 유지보수 최소화 |
| 확장성 | 정적에 적합, 인프라 필요 | 대규모 확장 어려움 | 소/중규모에 최적, 대량 크롤링은 미지원 |
| 데이터 정제 | 수동 후처리 | 수동 후처리 | 내장: 라벨링, 포맷, 번역, 요약 |
| 연동성 | 커스텀 코드 필요 | 커스텀 코드 필요 | 엑셀, 시트, Airtable, Notion 1클릭 연동 |
| 기술 요구 | Python 필요 | Python+브라우저 지식 필요 | 필요 없음 |
Thunderbit가 비즈니스 웹 스크래핑을 혁신하는 고급 기능
Thunderbit가 비즈니스 사용자에게 혁신적인 이유를 살펴보면:
1. AI 기반 데이터 추출
Thunderbit는 AI가 웹페이지를 '읽고' 추출할 필드를 추천합니다. 'AI 필드 추천'을 클릭하고, 컬럼을 확인한 뒤 '스크랩'만 누르면 끝. 셀렉터나 HTML 파싱이 필요 없어요.
2. 서브페이지 자동 추출
상품 목록에서 각 상품 상세페이지까지 자동으로 방문해 추가 정보를 추출할 수 있습니다. 별도 설정 없이 데이터 테이블이 풍부해집니다.
3. 데이터 정제, 라벨링, 번역
Thunderbit의 AI는 다음을 지원합니다:
- 라벨링: 추출 시 카테고리나 태그 자동 추가
- 포맷팅: 전화번호, 날짜, 가격 등 표준화
- 번역: 추출한 내용을 원하는 언어로 즉시 번역
- 요약: 긴 텍스트에서 핵심 요약 생성
즉, 데이터 분석가가 내장된 스크래퍼와 같습니다.
4. 원클릭 연동
엑셀, 구글 시트, Airtable, Notion 등으로 바로 내보낼 수 있어 CSV 변환이 필요 없습니다.
5. 무코드, 무유지보수
Thunderbit는 비즈니스 사용자를 위해 설계되었습니다. Python을 몰라도 되고, 유지보수 걱정도 없습니다. AI가 사이트 변경에 자동 대응하니, 워크플로우가 끊기지 않아요.
Thunderbit의 더 많은 기능은 에서 확인할 수 있습니다.
도구 선택 가이드: 비즈니스 사용자를 위한 실전 팁
그렇다면 Beautiful Soup, Selenium, Thunderbit 중 어떤 도구를 골라야 할까요? 수년간 웹사이트를 스크래핑하며 얻은 실전 조언을 드릴게요:
1. 필요한 데이터 규모는?
- 소~중규모(수백~수천 페이지): Thunderbit가 최적. 빠른 세팅, 무코드, 내장 데이터 정제 지원.
- 대규모(수만~수백만 페이지): Beautiful Soup(혹은 Scrapy 등 프레임워크) 또는 엔터프라이즈 솔루션. Thunderbit는 대량 크롤링에는 아직 최적화되지 않았어요.
2. 개발 리소스가 있는가?
- 개발자가 있다면: Beautiful Soup, Selenium으로 세밀한 제어 가능.
- 개발자가 없거나 빠른 실행이 필요하다면: Thunderbit 등 AI 기반 도구 추천.
3. 사이트가 자주 바뀌는가?
- 변경이 잦다면: Thunderbit의 AI가 자동 적응해 유지보수 부담이 적음.
- 변경이 드물다면: Beautiful Soup, Selenium도 무난하지만, 스크립트 수정은 각오해야 함.
4. 데이터 정제/가공이 필요한가?
- 필요하다면: Thunderbit가 라벨링, 포맷, 번역, 요약까지 자동 처리.
- 원시 데이터만 필요하다면: Beautiful Soup, Selenium도 충분.
선택 체크리스트
| 질문 | 추천 도구 |
|---|---|
| 개발자 없이 바로 데이터가 필요하다 | Thunderbit |
| 추출과 동시에 데이터 정제/번역이 필요하다 | Thunderbit |
| 대규모, 커스텀 파이프라인 구축 | Beautiful Soup/Scrapy |
| 사이트 변경이 잦고 유지보수 최소화 원함 | Thunderbit |
결론: Python 웹 스크래퍼의 미래
초기 Python 스크립트와 씨름하던 시절에 비해, 웹 스크래핑은 정말 많이 발전했습니다. 2025년에도 'beautiful soup vs selenium' 논쟁은 여전히 유효하지만, Thunderbit 같은 AI 기반 도구의 등장은 비즈니스 사용자에게 새로운 가능성을 열어주고 있습니다.
Beautiful Soup는 여전히 빠르고 가벼운 정적 HTML 파싱의 강자입니다. Selenium은 동적·인터랙티브 사이트 자동화에 필수지만, 세팅과 유지보수 부담이 큽니다.
하지만 코딩 없이, 유지보수 걱정 없이, 깔끔하게 구조화된 데이터를 빠르게 얻고 싶다면, Thunderbit 같은 AI 웹 스크래퍼가 새로운 표준이 되고 있습니다. '노코드'를 넘어 '노에포트' 시대죠. 영업, 이커머스, 운영팀 등 데이터가 당장 필요한 분들에게는 엄청난 혁신입니다.
제 조언은 이렇습니다. 지금의 스크래핑 워크플로우를 점검해보세요. 스크립트 오류, 끝없는 유지보수, 개발자 대기 시간에 지쳤다면 Thunderbit를 한 번 써보시길 추천합니다. 웹 스크래핑의 미래는 더 똑똑하고, 더 빠르며, 누구나 쉽게 접근할 수 있는 방향으로 나아가고 있습니다. 저 역시 앞으로가 기대됩니다.
Thunderbit의 실제 사용법이 궁금하다면 또는 에서 더 많은 가이드를 확인해보세요. Amazon, Twitter, PDF 등 특정 사이트 스크래핑이 궁금하다면 아래 글도 참고하세요:
여러분의 데이터가 언제나 구조화되고 신선하며, 스트레스 없는 스크래핑이 되길 바랍니다.