2025년 웹 스크래핑 시장은 정말 변화무쌍하게 흘러가고 있습니다. SaaS와 자동화 업계에서 오래 일해왔지만, 쏟아지는 데이터를 볼 때마다 여전히 두근거림을 느껴요. 이커머스, 영업, 부동산, 혹은 저처럼 데이터에 진심인 분들이라면 웹 스크래핑이 이제는 필수 역량이라는 걸 실감하실 겁니다. 실제로 웹 스크래핑 소프트웨어 시장은 이라고 하니, 데이터와 기회가 넘쳐나는 시대죠.
그런데 중요한 건, 웹 스크래핑에 어떤 언어를 선택하느냐에 따라 프로젝트의 성공과 실패가 갈린다는 점입니다. 제대로 된 언어를 고르면 개발 속도도 빨라지고, 유지보수도 쉬워지며, 골치 아픈 문제도 훨씬 줄어듭니다. 반대로 잘못 고르면, 스크래퍼와 씨름하다가 중도 포기하는 경우도 종종 봤어요. 그래서 이번 글에서는 2025년 웹 스크래핑에 가장 잘 맞는 7가지 프로그래밍 언어를 실제 코드 예시와 실전 팁, 그리고 현장에서 얻은 인사이트와 함께 소개합니다. 만약 코딩이 부담스럽다면, 라는 노코드 AI 웹 스크래퍼로 손쉽게 데이터 수집하는 방법도 알려드릴게요.
최고의 웹 스크래핑 언어 선정 기준
웹 스크래핑에 모든 프로그래밍 언어가 똑같이 어울리는 건 아니에요. 실제로 프로젝트의 성공 여부는 몇 가지 핵심 포인트에 달려 있습니다:
- 사용 편의성: 얼마나 쉽게 시작할 수 있는지, 문법이 직관적인지, 아니면 간단한 출력도 어렵게 느껴지는지
- 라이브러리 지원: HTTP 요청, HTML 파싱, 동적 콘텐츠 처리 등 필요한 라이브러리가 충분한지
- 성능: 수백만 페이지도 거뜬히 처리할 수 있는지, 아니면 몇백 페이지에서 멈추는지
- 동적 콘텐츠 처리: 요즘 웹사이트는 대부분 자바스크립트 기반인데, 해당 언어가 이를 잘 다룰 수 있는지
- 커뮤니티와 지원: 막혔을 때 도움을 받을 수 있는 커뮤니티가 있는지
이 기준과 수많은 실전 테스트를 바탕으로, 아래 7가지 언어를 뽑았습니다:
- Python: 입문자와 전문가 모두에게 인기
- JavaScript & Node.js: 동적 콘텐츠 처리의 강자
- Ruby: 간결한 문법, 빠른 스크립트 작성
- PHP: 서버 사이드에서 간단하게
- C++: 초고속 성능이 필요할 때
- Java: 대규모, 엔터프라이즈 환경에 적합
- Go (Golang): 빠르고 동시성에 강함
코딩이 부담스럽다면 마지막에 Thunderbit도 꼭 확인해보세요.
Python 웹 스크래핑: 입문자도 금방, 확장성은 덤
가장 먼저 소개할 언어는 단연 Python입니다. 데이터 분석가들에게 "웹 스크래핑에 가장 좋은 언어가 뭐냐"고 물으면, 콘서트장처럼 Python이라는 답이 쏟아질 거예요.
Python이 인기인 이유
- 쉬운 문법: Python 코드는 마치 영어처럼 읽혀서 초보자도 금방 익힐 수 있어요.
- 풍부한 라이브러리: (HTML 파싱), (대규모 크롤링), (HTTP 요청), (브라우저 자동화) 등 필요한 도구가 다 있습니다.
- 활발한 커뮤니티: 이 등록되어 있어요.
Python 예시 코드: 페이지 타이틀 추출
1import requests
2from bs4 import BeautifulSoup
3response = requests.get("<https://example.com>")
4soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
5title = soup.title.string
6print(f"Page title: {title}")장점
- 빠른 개발 및 프로토타이핑
- 튜토리얼과 Q&A 자료가 넘쳐남
- 데이터 분석과 연계가 쉬움 (pandas, matplotlib 등과 연동)
단점
- 대규모 작업에서는 컴파일 언어보다 느릴 수 있음
- 매우 동적인 사이트는 다루기 까다로움 (Selenium, Playwright로 보완 가능)
- 수백만 페이지를 초고속으로 처리하는 데는 한계
한마디로:
웹 스크래핑을 처음 시작하거나 빠르게 결과를 내고 싶다면 Python이 최고의 선택입니다. .
JavaScript & Node.js: 동적 웹사이트 스크래핑의 최강자
Python이 만능 칼이라면, **JavaScript (Node.js)**는 전동 드릴에 가깝습니다. 특히 최신 자바스크립트 기반 웹사이트를 스크래핑할 때 진가를 발휘하죠.
JavaScript/Node.js가 강력한 이유
- 동적 콘텐츠에 최적화: 브라우저에서 직접 실행되기 때문에 React, Angular, Vue 등으로 만들어진 페이지도 실제 사용자처럼 볼 수 있습니다.
- 비동기 처리: Node.js는 수백 개의 요청을 동시에 처리할 수 있습니다.
- 웹 개발자에게 익숙함: 이미 웹 개발 경험이 있다면 진입장벽이 낮아요.
주요 라이브러리
- : Headless Chrome 자동화
- : 다양한 브라우저 자동화
- : Node용 jQuery 스타일 HTML 파싱
Node.js 예시 코드: Puppeteer로 페이지 타이틀 추출
1const puppeteer = require('puppeteer');
2(async () => {
3 const browser = await puppeteer.launch();
4 const page = await browser.newPage();
5 await page.goto('<https://example.com>', { waitUntil: 'networkidle2' });
6 const title = await page.title();
7 console.log(`Page title: ${title}`);
8 await browser.close();
9})();장점
- 자바스크립트로 렌더링되는 콘텐츠를 자연스럽게 처리
- 무한 스크롤, 팝업, 인터랙티브 사이트에 강함
- 대규모 동시 스크래핑에 효율적
단점
- 비동기 프로그래밍이 초보자에게는 다소 어렵게 느껴질 수 있음
- Headless 브라우저를 많이 띄우면 메모리 사용량이 급증
- 데이터 분석 도구는 Python보다 적음
언제 JavaScript/Node.js가 최적일까?
타겟 사이트가 동적이거나, 브라우저 자동화가 필요할 때 최고의 선택입니다. .
Ruby: 간결한 문법으로 빠른 웹 스크래핑 스크립트 작성
Ruby는 Rails 프레임워크로 유명하지만, 웹 스크래핑에도 꽤 쓸만합니다. 코드가 마치 시처럼 읽히는 게 특징이죠.
Ruby의 장점
- 가독성 높은 문법: Ruby로 작성한 스크래퍼는 장바구니 목록처럼 쉽게 읽힙니다.
- 프로토타이핑에 적합: 빠르게 작성하고, 수정도 간편합니다.
- 주요 라이브러리: (HTML 파싱), (웹 탐색 자동화)
Ruby 예시 코드: 페이지 타이틀 추출
1require 'open-uri'
2require 'nokogiri'
3html = URI.open("<https://example.com>")
4doc = Nokogiri::HTML(html)
5title = doc.at('title').text
6puts "Page title: #{title}"장점
- 매우 간결하고 읽기 쉬움
- 소규모 프로젝트나 간단한 스크립트에 적합
단점
- 대규모 작업에서는 Python이나 Node.js보다 느릴 수 있음
- 스크래핑 관련 라이브러리와 커뮤니티가 상대적으로 적음
- 자바스크립트 기반 사이트는 처리에 한계 (Watir, Selenium으로 보완 가능)
추천 상황
Ruby를 이미 사용 중이거나, 빠르게 스크립트를 작성하고 싶을 때 적합합니다. 대규모, 동적 스크래핑에는 다른 언어가 더 나을 수 있습니다.
PHP: 서버에서 간단하게 웹 데이터 추출
PHP는 예전 웹의 상징처럼 느껴질 수 있지만, 서버에서 바로 데이터를 추출하고 싶을 때 여전히 유용합니다.
PHP의 장점
- 어디서나 실행 가능: 대부분의 웹 서버에 PHP가 기본 탑재되어 있습니다.
- 웹 앱과 연동이 쉬움: 스크래핑한 데이터를 바로 사이트에 표시할 수 있습니다.
- 주요 라이브러리: (HTTP 요청), (HTTP 클라이언트), (헤드리스 브라우저 자동화)
PHP 예시 코드: 페이지 타이틀 추출
1<?php
2$ch = curl_init("<https://example.com>");
3curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
4$html = curl_exec($ch);
5curl_close($ch);
6$dom = new DOMDocument();
7@$dom->loadHTML($html);
8$title = $dom->getElementsByTagName("title")->item(0)->nodeValue;
9echo "Page title: $title\n";
10?>장점
- 웹 서버에 바로 배포 가능
- 웹 워크플로우와 연계에 적합
- 간단한 서버 사이드 스크래핑에 빠름
단점
- 고급 스크래핑을 위한 라이브러리가 제한적
- 대규모 동시 처리나 확장성에 한계
- 자바스크립트 기반 사이트 처리에 제약 (Panther로 일부 보완 가능)
추천 상황
이미 PHP 스택을 사용 중이거나, 사이트 내에서 바로 데이터를 활용하고 싶을 때 실용적입니다. .
C++: 대규모 프로젝트를 위한 초고속 웹 스크래핑
C++는 말 그대로 성능의 끝판왕입니다. 속도와 세밀한 제어가 필요하다면, 약간의 수고를 감수하고서라도 C++를 선택할 만합니다.
C++의 장점
- 압도적인 속도: CPU 집약적 작업에서 대부분의 언어를 능가합니다.
- 세밀한 제어: 메모리, 스레드, 성능 최적화까지 직접 관리 가능
- 주요 라이브러리: (HTTP), (HTML 파싱)
C++ 예시 코드: 페이지 타이틀 추출
1#include <curl/curl.h>
2#include <iostream>
3#include <string>
4size_t WriteCallback(void* contents, size_t size, size_t nmemb, void* userp) {
5 std::string* html = static_cast<std::string*>(userp);
6 size_t totalSize = size * nmemb;
7 html->append(static_cast<char*>(contents), totalSize);
8 return totalSize;
9}
10int main() {
11 CURL* curl = curl_easy_init();
12 std::string html;
13 if(curl) {
14 curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, "<https://example.com>");
15 curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, WriteCallback);
16 curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &html);
17 CURLcode res = curl_easy_perform(curl);
18 curl_easy_cleanup(curl);
19 }
20 std::size_t startPos = html.find("<title>");
21 std::size_t endPos = html.find("</title>");
22 if(startPos != std::string::npos && endPos != std::string::npos) {
23 startPos += 7;
24 std::string title = html.substr(startPos, endPos - startPos);
25 std::cout << "Page title: " << title << std::endl;
26 } else {
27 std::cout << "Title tag not found" << std::endl;
28 }
29 return 0;
30}장점
- 대규모 스크래핑 작업에서 최고의 속도
- 고성능 시스템과의 통합에 적합
단점
- 진입장벽이 높음 (커피 필수)
- 메모리 관리 등 수작업 필요
- 고수준 라이브러리가 부족, 동적 콘텐츠 처리에 한계
추천 상황
수백만 페이지를 초고속으로 처리해야 하거나, 성능이 최우선일 때 적합합니다. 그렇지 않으면 개발 시간과 디버깅에 더 많은 시간을 쓸 수도 있습니다.
Java: 엔터프라이즈급 웹 스크래핑 솔루션
Java는 대기업에서 오랫동안 사랑받아온 언어입니다. 장기간 안정적으로 대용량 데이터를 처리해야 한다면 Java가 제격입니다.
Java의 장점
- 견고하고 확장성 높음: 대규모, 장기 실행 프로젝트에 적합
- 강력한 타입과 예외 처리: 운영 환경에서 예기치 않은 오류를 줄임
- 주요 라이브러리: (HTML 파싱), (브라우저 자동화), (HTTP)
Java 예시 코드: 페이지 타이틀 추출
1import org.jsoup.Jsoup;
2import org.jsoup.nodes.Document;
3public class ScrapeTitle {
4 public static void main(String[] args) throws Exception {
5 Document doc = Jsoup.connect("<https://example.com>").get();
6 String title = doc.title();
7 System.out.println("Page title: " + title);
8 }
9}장점
- 높은 성능과 동시성 지원
- 대규모, 유지보수에 적합한 코드베이스 구축 가능
- 동적 콘텐츠 처리도 우수 (Selenium, HtmlUnit 활용)
단점
- 문법이 다소 장황하고, 스크립트 언어보다 설정이 복잡
- 소규모, 단발성 작업에는 과할 수 있음
추천 상황
엔터프라이즈급, 장기적이고 안정성이 중요한 프로젝트에 적합합니다.
Go (Golang): 빠르고 동시성에 강한 웹 스크래핑
Go는 비교적 신생 언어지만, 빠른 속도와 동시성 처리 덕분에 대규모 스크래핑에 각광받고 있습니다.
Go의 장점
- 컴파일 언어의 속도: C++에 버금가는 빠른 실행 속도
- 내장 동시성: Goroutine으로 병렬 스크래핑이 매우 쉬움
- 주요 라이브러리: (스크래핑), (HTML 파싱)
Go 예시 코드: 페이지 타이틀 추출
1package main
2import (
3 "fmt"
4 "github.com/gocolly/colly"
5)
6func main() {
7 c := colly.NewCollector()
8 c.OnHTML("title", func(e *colly.HTMLElement) {
9 fmt.Println("Page title:", e.Text)
10 })
11 err := c.Visit("<https://example.com>")
12 if err != nil {
13 fmt.Println("Error:", err)
14 }
15}장점
- 대규모 스크래핑에 최적화된 속도와 효율성
- 단일 바이너리로 배포가 쉬움
- 동시 크롤링에 강함
단점
- Python, Node.js에 비해 커뮤니티가 작음
- 고수준 스크래핑 라이브러리가 적음
- 자바스크립트 기반 사이트 처리는 추가 설정 필요 (Chromedp, Selenium 등 활용)
추천 상황
대규모, 고속 스크래핑이 필요하거나 Python의 속도가 부족할 때 적합합니다. .
웹 스크래핑 언어별 비교 한눈에 보기
아래 표에서 2025년 웹 스크래핑에 적합한 언어들을 한눈에 비교해보세요:
| 언어/도구 | 사용 편의성 | 성능 | 라이브러리 지원 | 동적 콘텐츠 처리 | 최적 활용 사례 |
|---|---|---|---|---|---|
| Python | 매우 높음 | 보통 | 탁월함 | 좋음 (Selenium/Playwright) | 범용, 입문자, 데이터 분석 |
| JavaScript/Node.js | 중간 | 높음 | 강력함 | 탁월함 (네이티브) | 동적 사이트, 비동기 스크래핑, 웹 개발자 |
| Ruby | 높음 | 보통 | 괜찮음 | 제한적 (Watir) | 빠른 스크립트, 프로토타이핑 |
| PHP | 중간 | 보통 | 보통 | 제한적 (Panther) | 서버 사이드, 웹앱 연동 |
| C++ | 낮음 | 매우 높음 | 제한적 | 매우 제한적 | 성능 중시, 대규모 작업 |
| Java | 중간 | 높음 | 좋음 | 좋음 (Selenium/HtmlUnit) | 엔터프라이즈, 장기 서비스 |
| Go (Golang) | 중간 | 매우 높음 | 성장 중 | 보통 (Chromedp) | 고속, 동시성 스크래핑 |
코딩 없이 웹 스크래핑: Thunderbit 노코드 솔루션
솔직히 말해, 때로는 복잡한 코딩이나 디버깅 없이 데이터만 빠르게 얻고 싶을 때가 있죠. 바로 그럴 때 가 해결책이 됩니다.
Thunderbit 공동 창업자로서, 누구나 배달 주문하듯 쉽게 웹 스크래핑을 할 수 있는 도구를 만들고 싶었습니다. Thunderbit만의 차별점은 다음과 같습니다:
- 2번 클릭이면 끝: “AI 필드 추천”과 “스크랩”만 누르면 바로 시작. 복잡한 HTTP 요청, 프록시, 봇 우회 걱정 필요 없음.
- 스마트 템플릿: 하나의 스크래퍼 템플릿으로 다양한 페이지 레이아웃에 대응. 사이트가 바뀌어도 매번 새로 만들 필요 없음.
- 브라우저 & 클라우드 스크래핑: 로그인 사이트는 브라우저에서, 공개 데이터는 클라우드에서 빠르게 수집.
- 동적 콘텐츠 완벽 지원: Thunderbit의 AI가 실제 브라우저를 제어해 무한 스크롤, 팝업, 로그인 등도 문제없이 처리.
- 다양한 내보내기: Excel, Google Sheets, Airtable, Notion 등 원하는 곳으로 바로 내보내기.
- 유지보수 필요 없음: 사이트 구조가 바뀌면 AI 추천만 다시 실행하면 끝. 밤샘 디버깅은 이제 그만.
- 스케줄링 & 자동화: 원하는 시간에 자동으로 스크래핑. 별도 서버나 크론 작업 필요 없음.
- 특화 추출기: 이메일, 전화번호, 이미지 등도 원클릭으로 추출 가능.
무엇보다, 코딩 지식이 전혀 없어도 누구나 사용할 수 있습니다. Thunderbit는 비즈니스, 마케팅, 영업, 부동산 등 데이터가 필요한 모든 분들을 위해 설계되었습니다.
Thunderbit가 실제로 어떻게 동작하는지 궁금하다면 또는 에서 데모를 확인해보세요.
결론: 2025년 웹 스크래핑에 가장 적합한 언어는?
2025년 웹 스크래핑은 그 어느 때보다 쉽고 강력해졌습니다. 자동화 현장에서 얻은 경험을 바탕으로 정리하면:
- Python은 빠른 시작과 풍부한 자료 덕분에 여전히 최고의 선택입니다.
- JavaScript/Node.js는 동적, 자바스크립트 기반 사이트에 최적입니다.
- Ruby와 PHP는 간단한 스크립트나 웹 연동에 유용합니다.
- **C++**와 Go는 속도와 대규모 작업이 필요할 때 강력합니다.
- Java는 엔터프라이즈, 장기 프로젝트에 적합합니다.
- 코딩 없이 데이터만 빠르게 얻고 싶다면? 가 정답입니다.
시작 전, 아래 질문을 스스로에게 던져보세요:
- 내 프로젝트 규모는 어느 정도인가?
- 동적 콘텐츠를 처리해야 하는가?
- 내 기술 수준은?
- 직접 개발할 것인가, 아니면 데이터만 빠르게 얻고 싶은가?
위 코드 예시를 직접 실행해보거나, Thunderbit로 손쉽게 프로젝트를 시작해보세요. 더 깊이 있는 정보와 실전 팁, 다양한 사례는 에서 확인할 수 있습니다.
여러분의 데이터가 언제나 깔끔하고, 구조화되어, 클릭 한 번이면 손에 들어오길 바랍니다.
P.S. 새벽 2시에 웹 스크래핑 문제로 막혔다면, Thunderbit와 커피가 항상 곁에 있다는 걸 기억하세요.
자주 묻는 질문
1. 2025년 웹 스크래핑에 가장 적합한 프로그래밍 언어는 무엇인가요?
Python이 여전히 최고의 선택입니다. 읽기 쉬운 문법, 강력한 라이브러리(BeautifulSoup, Scrapy, Selenium 등), 대규모 커뮤니티 덕분에 입문자와 전문가 모두에게 적합합니다. 특히 데이터 분석과 연계할 때 강력합니다.
2. 자바스크립트 기반 동적 웹사이트 스크래핑에 가장 좋은 언어는?
JavaScript(Node.js)가 최적입니다. Puppeteer, Playwright 같은 도구로 React, Vue, Angular 등으로 렌더링된 콘텐츠도 자유롭게 제어할 수 있습니다.
3. 코딩 없이 웹 스크래핑할 수 있는 방법이 있나요?
네, 는 노코드 AI 웹 스크래퍼로, 동적 콘텐츠부터 스케줄링까지 모두 자동 처리합니다. “AI 필드 추천”만 클릭하면 바로 스크래핑 시작! 영업, 마케팅, 운영팀 등 빠르게 구조화된 데이터가 필요한 분들에게 딱 맞는 솔루션입니다.
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