2026년에 꼭 써봐야 할 강력한 웹 스크래핑 라이브러리 TOP 10

웹은 매일 아침 커피 한 잔보다 더 빠른 속도로 성장하고 있어요. 2026년이 되면 웹 데이터 추출은 더 이상 개발자만의 전유물이 아닙니다. 영업 리드 발굴, 이커머스 가격 모니터링, 시장 조사, 부동산 분석 등 다양한 분야에서 웹 데이터가 핵심 역할을 하죠. 할 정도로, 어떤 라이브러리나 툴을 고르느냐에 따라 수많은 시간을 아끼고, 경쟁사보다 한발 앞서 인사이트를 얻을 수 있습니다.

재밌는 건, 2026년의 웹 스크래핑 라이브러리는 정말 다양하다는 점이에요. 코딩이 필요 없는 AI 크롬 확장부터 개발자를 위한 프레임워크까지, 누구나 자신의 목적에 맞는 도구를 쉽게 찾을 수 있습니다. 영업 담당자가 엑셀로 리드를 받고 싶을 때, 운영팀이 수백 개 상품을 추적할 때, 파이썬 개발자가 맞춤형 크롤러를 만들 때 등, 각 상황에 딱 맞는 라이브러리가 준비되어 있죠. SaaS와 자동화 분야에서 여러 라이브러리를 직접 써본 경험을 바탕으로, 2026년에 꼭 알아야 할 웹 스크래핑 라이브러리 10가지를 소개합니다. 어떤 기준으로 선택해야 할지도 함께 살펴볼게요.

2026년, 강력한 웹 스크래핑 라이브러리의 조건은?

본격적으로 리스트를 보기 전에, 어떤 기준으로 웹 스크래핑 라이브러리를 골라야 하는지 먼저 짚고 넘어갈게요. 2026년 기준, 최고의 도구들은 이런 공통점을 갖고 있습니다:

• 사용 편의성: 비개발자도 몇 분 만에 결과를 얻을 수 있는지, 아니면 파이썬 박사 학위가 필요할 정도로 복잡한지
• 동적 콘텐츠 처리: 최신 자바스크립트 기반 사이트도 문제없이 추출 가능한지, 아니면 정적 HTML만 다루는지
• 언어 및 플랫폼 지원: 내가 선호하는 언어(파이썬, 자바스크립트, 자바 등)나 브라우저에서 바로 쓸 수 있는지
• 확장성: 수백, 수천 페이지도 무리 없이 처리할 수 있는지
• 통합 및 내보내기: 엑셀, 구글 시트, Notion, 데이터 파이프라인 등과 쉽게 연동되는지
• AI 및 자동화: 2026년에는 자연어 프롬프트만으로 동작하는 AI 기반 도구가 큰 장점입니다. 비즈니스 사용자가 코드를 몰라도 쉽게 활용할 수 있죠.

실제로, 비즈니스 팀이 원하는 건 빠르고 정확하며, 설정이 최소화된 솔루션이에요. 스크래퍼 오류를 고치거나 코드와 씨름하는 데 시간을 쓰기보다는, 데이터를 활용하는 데 집중하고 싶어 하죠. AI와 브라우저 자동화의 발전으로, 이제는 개발자 도움 없이도 누구나 데이터 추출이 가능해졌습니다 ().

이제 본격적으로 TOP 10 라이브러리를 살펴볼게요.

2026년에 추천하는 강력한 웹 스크래핑 라이브러리 TOP 10

• : 브라우저에서 AI 기반, 코드 없는 웹 스크래핑
• : 파이썬에서 손쉬운 HTML 파싱과 데이터 정제
• : 대규모, 고속 크롤링 및 데이터 파이프라인 구축
• : 브라우저 자동화 및 동적, 자바스크립트 사이트 스크래핑
• : 파이썬에서 초고속 XML/HTML 파싱
• : 파이썬에서 jQuery 스타일의 HTML 선택자 지원
• : HTTP, HTML 파싱, JS 렌더링까지 한 번에
• : 파이썬에서 폼 자동화 및 간단한 브라우저 작업
• : Node.js 기반 헤드리스 크롬 자동화
• : 자바에서 강력한 HTML 파싱

1. Thunderbit

은 코딩 없이 웹 데이터를 추출하고 싶은 분들에게 가장 추천하는 도구입니다. 으로, 원하는 데이터를 자연어로 설명하면 AI가 알아서 추출 필드를 제안해줍니다. 별도의 템플릿이나 복잡한 설정 없이, “AI 필드 추천”을 클릭하고 필요시 수정한 뒤 “스크래핑 시작”만 누르면 끝이에요.

2026년 Thunderbit의 강점:

• 코드 없는 자연어 인터페이스: 영업, 운영, 마케팅, 부동산 등 누구나 쉽게 사용 가능. 파이썬 몰라도 OK.
• AI 필드 추천: AI가 페이지를 읽고 최적의 추출 컬럼을 자동 제안.
• 서브페이지 스크래핑: 상세 정보가 필요한 경우, 각 상품/프로필 등 하위 페이지까지 자동 방문해 테이블을 풍부하게 만듭니다 ().
• 인기 사이트 즉시 템플릿 제공: 아마존, Zillow, Shopify 등은 클릭 한 번으로 추출 가능.
• 엑셀, 구글 시트, Notion, Airtable로 내보내기: 팀이 원하는 곳에 바로 데이터 전달.
• 34개 언어 지원: 글로벌 팀에도 최적.
• 클라우드/브라우저 모드: 공개 사이트는 클라우드로 초고속 처리, 로그인 등은 브라우저 모드로 유연하게.

Thunderbit은 전 세계 3만 명 이상이 신뢰하는 도구이며, 무료 플랜으로 최대 6페이지(또는 체험 시 10페이지)까지 바로 사용해볼 수 있습니다. 최신 웹 스크래핑이 궁금하다면 Thunderbit부터 시작해보세요.

2. Beautiful Soup

은 데이터 과학자와 분석가들이 애정하는 파이썬 라이브러리입니다. 복잡하거나 깨진 HTML에서도 데이터를 쉽게 추출할 수 있어, 웹 페이지가 지저분해도 문제없어요.

Beautiful Soup의 장점:

• 불규칙한 HTML 처리: 구조가 엉망인 웹페이지도 깔끔하게 데이터 추출 ().
• 학습이 쉬움: 파이썬 초보자도 금방 익힐 수 있음.
• 유연성: Requests 등 HTTP 클라이언트와 잘 연동되고, lxml과 조합하면 속도도 빠름.
• 주요 활용: 빠른 데이터 추출, 웹 데이터 정제, 소규모 스크립트와 통합 등.

정적 페이지나 복잡한 마크업을 다뤄야 한다면, Beautiful Soup이 좋은 선택입니다.

3. Scrapy

는 파이썬 기반의 대형 웹 스크래핑 프레임워크입니다. 확장성 높은 크롤러와 데이터 파이프라인을 구축할 수 있어, 수천 페이지를 크롤링하거나 대규모 데이터 처리가 필요할 때 제격이에요.

Scrapy가 인기인 이유:

• 모듈화 구조: 복잡한 스파이더, 파이프라인, 미들웨어를 자유롭게 설계 ().
• 대형 프로젝트에 최적: 시장 조사, 경쟁사 분석 등 대규모 크롤링에 강함.
• 비동기 처리로 빠름: 속도와 효율성 모두 우수.
• 커뮤니티 활성화: 다양한 플러그인, 튜토리얼, 지원 자료 풍부.

학습 곡선이 있지만, 대규모 작업에는 Scrapy만한 도구가 없습니다.

4. Selenium

은 브라우저 자동화의 대표주자입니다. 웹앱 테스트부터 로그인, 클릭, 팝업 처리 등 실제 사용자의 행동을 그대로 재현할 수 있어, 자바스크립트 기반 동적 사이트 스크래핑에 강력합니다 ().

Selenium의 특징:

• 실제 브라우저 자동화: 크롬, 파이어폭스, 사파리, 엣지 등 모두 지원.
• 로그인, 팝업, 사용자 액션 처리: 인증 후 데이터 추출, 복잡한 워크플로우에 적합.
• 다양한 언어 지원: 파이썬, 자바, C# 등.
• 추천 활용: 단순 스크래퍼로 막힌 사이트, 실제 사용자 행동이 필요한 경우.

HTTP 기반 라이브러리보다 무겁지만, 때로는 진짜 브라우저가 필요할 때가 있습니다.

5. lxml

은 파이썬에서 가장 빠른 XML/HTML 파서 중 하나입니다. 대용량 문서를 초고속으로 처리해야 할 때 lxml이 진가를 발휘합니다 ().

lxml의 강점:

• 압도적인 속도: 대용량 파일도 빠르게 파싱.
• 견고함: XML, HTML 모두 지원하며, 다른 도구와도 잘 연동됨.
• 추천 활용: 대규모 데이터셋 처리, Beautiful Soup/Scrapy와 조합 시 더욱 강력.

대량 데이터 처리나 대형 파일 파싱이 필요하다면 lxml은 필수입니다.

6. PyQuery

는 jQuery의 선택자 문법을 파이썬에서 그대로 사용할 수 있게 해줍니다. jQuery의 $('.class') 스타일이 익숙하다면, PyQuery로 파이썬 스크립트도 쉽게 작성할 수 있어요 ().

PyQuery의 특징:

• jQuery 스타일 선택자: 프론트엔드 개발자에게 직관적.
• 간결하고 읽기 쉬운 코드: 복잡한 선택도 쉽게 구현.
• lxml과 연동: 내부적으로 빠르고 효율적.
• 추천 활용: jQuery 감각으로 빠르게 HTML을 다루고 싶은 프로젝트.

웹 개발에서 데이터 추출로 넘어오는 분들에게 특히 추천합니다.

7. Requests-HTML

은 HTTP 요청, HTML 파싱, 자바스크립트 렌더링까지 한 번에 처리할 수 있는 파이썬 라이브러리입니다.

Requests-HTML의 장점:

• 올인원 패키지: 페이지 요청, HTML 파싱, JS 렌더링까지 모두 지원.
• 초보자 친화적: 소규모~중간 규모 프로젝트에 적합.
• 추천 활용: 빠른 스크립트, 일부 동적 콘텐츠가 있는 사이트, 단순함을 원하는 사용자.

입문자나 간단한 작업에 유연하게 쓸 수 있는 도구입니다.

8. MechanicalSoup

은 웹 폼 자동화와 간단한 브라우저 상호작용을 위한 파이썬 라이브러리입니다. Beautiful Soup과 Requests 기반으로, 로그인이나 폼 입력 등 기본적인 워크플로우를 쉽게 자동화할 수 있어요 ().

MechanicalSoup의 특징:

• 폼/로그인 자동화: 인증이 필요한 데이터 추출에 유용.
• 간단한 API: 초보자도 쉽게 사용 가능.
• 추천 활용: 반복적인 브라우저 작업, 간단한 워크플로우, Selenium이 과한 경우.

복잡한 사이트에는 한계가 있지만, 기본적인 자동화에는 매우 가볍고 편리합니다.

9. Puppeteer

는 Node.js 환경에서 헤드리스 크롬/크로미움을 제어할 수 있는 라이브러리입니다. 자바스크립트로 동작하는 복잡한 웹사이트 스크래핑에 특히 강력합니다 ().

Puppeteer의 강점:

• 완전한 브라우저 자동화: 클릭, 스크롤, 폼 입력 등 실제 사용자처럼 동작.
• 동적 콘텐츠 처리: JS로 데이터가 로드되는 사이트에 최적.
• 추천 활용: 이커머스, 소셜미디어 등 전통적 스크래퍼가 막히는 사이트.

자바스크립트 개발자나 최신 웹사이트 스크래핑이 필요하다면 필수 도구입니다.

10. Jsoup

은 자바에서 HTML 파싱의 표준으로 자리 잡은 라이브러리입니다. Beautiful Soup의 자바 버전이라고 생각하면 이해가 쉬워요 ().

Jsoup이 사랑받는 이유:

• 간단하고 강력한 API: 몇 줄의 코드로 데이터 추출 및 조작 가능.
• 지저분한 HTML도 문제없음: 포맷이 엉망인 페이지도 깔끔하게 파싱.
• 추천 활용: 자바 기반 비즈니스 앱, 백엔드 워크플로우에 스크래핑 통합.

자바 환경이라면 Jsoup이 가장 확실한 선택입니다.

웹 스크래핑 라이브러리 비교 표

아래는 10가지 라이브러리를 한눈에 비교한 표입니다:

내 비즈니스에 맞는 웹 스크래핑 라이브러리 선택법

그렇다면 어떤 라이브러리를 골라야 할까요? 수많은 시행착오와 밤샘 디버깅 끝에 얻은 저만의 팁을 공유합니다:

• 비개발자/비즈니스 사용자: Thunderbit이 가장 쉽고 빠릅니다. AI/노코드 방식으로 몇 분 만에 결과를 얻을 수 있어, 엑셀이나 시트로 데이터만 필요하다면 복잡하게 고민할 필요가 없습니다.
• 파이썬 개발자: 소규모 작업에는 Beautiful Soup, Requests-HTML이 적합합니다. 대형 프로젝트에는 Scrapy가 강력합니다. lxml, PyQuery와 조합하면 더욱 효율적입니다.
• 로그인/동적 콘텐츠 처리 필요: Selenium(다국어 지원)이나 Puppeteer(Node.js)가 최적입니다.
• 자바 환경: Jsoup이 자바 앱에 스크래핑을 통합할 때 가장 좋습니다.
• 폼 자동화/간단한 워크플로우: MechanicalSoup이 가볍고 사용하기 쉽습니다.

선택 시 고려할 점:

• 기술 역량: Thunderbit 같은 노코드 도구는 비개발자에게, 개발자는 코드 기반 라이브러리의 유연성을 선호할 수 있습니다.
• 데이터 복잡성: 단순/정적 페이지는 Beautiful Soup, Jsoup이 적합. 동적/JS 기반 사이트는 Selenium, Puppeteer 추천.
• 규모: 대규모, 고속 작업에는 Scrapy, lxml이 강점.
• 통합: Thunderbit은 시트, Notion, Airtable 등으로 바로 내보내기 가능해 비즈니스 워크플로우에 최적입니다.

더 자세한 선택 기준은 를 참고하세요.

결론: 내게 맞는 도구로 웹 데이터의 가치를 극대화하세요

2026년의 웹 스크래핑은 더 이상 개발자나 데이터 과학자만의 영역이 아닙니다. AI와 노코드 도구의 등장으로, 영업부터 리서치까지 모든 팀이 웹 데이터의 금광을 쉽게 활용할 수 있게 되었죠. 올바른 라이브러리를 선택하면 연간 수백 시간의 업무를 절약하고 (), 데이터 정확도도 높아져 비즈니스 경쟁력을 확보할 수 있습니다.

제 조언은, 우선 자신의 필요(속도, 규모, 기술 수준)를 파악하고 여러 도구를 직접 체험해보는 것입니다. 으로 가볍게 시작해보고, Beautiful Soup이나 Scrapy 같은 오픈소스 라이브러리도 언제든 활용할 수 있습니다.

더 깊이 배우고 싶다면 에서 다양한 가이드를 확인하거나, 에서 실전 튜토리얼을 시청해보세요.

여러분의 데이터가 언제나 깔끔하고, 구조화되어, 바로 활용할 수 있기를 바랍니다.

자주 묻는 질문(FAQ)

1. 2026년 비개발자에게 가장 쉬운 웹 스크래핑 라이브러리는?
이 비개발자에게 최적입니다. AI 기반 크롬 확장 프로그램으로, 자연어 프롬프트만으로 데이터 추출이 가능합니다.

2. 자바스크립트 기반 동적 웹사이트에 가장 적합한 라이브러리는?
(Node.js)와 (다국어 지원)이 동적, JS 렌더링 사이트에 가장 적합합니다. 실제 브라우저를 자동화해 복잡한 상호작용도 처리할 수 있습니다.

3. Beautiful Soup과 Scrapy의 차이점은?
은 단일 페이지나 소규모 프로젝트, 특히 복잡한 HTML 파싱에 적합합니다. 는 대규모 크롤러와 데이터 파이프라인 구축에 특화된 프레임워크입니다.

4. 추출한 데이터를 구글 시트나 Notion으로 바로 내보낼 수 있나요?
네, 은 구글 시트, Notion, Airtable, 엑셀로 직접 내보내기를 지원합니다. 대부분의 코드 라이브러리는 별도의 내보내기 로직을 직접 작성해야 합니다.

5. 내 비즈니스에 맞는 웹 스크래핑 라이브러리는 어떻게 고르나요?
기술 역량, 추출 대상 사이트의 복잡성, 데이터 양, 통합 필요성을 고려하세요. Thunderbit 같은 노코드 도구는 비즈니스 팀에, 개발자는 Scrapy, Beautiful Soup, Puppeteer 등 코드 기반 라이브러리를 선호할 수 있습니다.

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