웹은 정말 눈 깜짝할 사이에 성장하고 있습니다. 요즘 기업들은 경쟁사 가격 모니터링, 상품 트렌드 분석, 대규모 리드 리스트 구축 등 다양한 목적으로 웹 데이터를 적극적으로 활용하고 있죠. 실제로 글로벌 웹 스크래핑 시장은 2023년 약 50억 달러에서 2032년에는 무려 까지 성장할 것으로 예상됩니다. 이유는 간단합니다. 적시에 정확한 데이터를 확보하는 것이 기회를 잡느냐, 놓치느냐를 결정하기 때문이죠. 실제로 경쟁사 가격을 스크래핑해 매출이 4% 늘어난 사례도 있고, 지역별 웹 데이터를 활용해 해외 비즈니스를 두 배로 키운 기업도 있습니다.
하지만 요즘 웹사이트들은 단순한 정적 페이지가 아니라, 거의 미니 앱 수준으로 복잡해졌습니다. 자바스크립트, 동적 콘텐츠, 다양한 인터랙션이 기본이죠. 이런 환경에서는 기존 방식의 스크래퍼로는 한계가 분명합니다. 바로 이럴 때 Playwright 웹 스크래핑이 진가를 발휘합니다. Playwright는 실제 사용자가 웹사이트를 다루듯 브라우저를 자동화해서, 복잡하고 동적인 사이트에서도 데이터를 뽑아낼 수 있게 해줍니다. 이 글에서는 Playwright 웹 스크래핑의 기본 개념부터 실전 활용법, 그리고 같은 AI 기반 도구와의 연계까지 단계별로 안내해드릴게요.
Playwright 웹 스크래핑이란?
간단히 말해, Playwright는 Microsoft에서 만든 오픈소스 브라우저 자동화 프레임워크입니다. Chrome, Firefox, Safari 등 다양한 브라우저를 원격으로 조작할 수 있죠. Playwright를 사용하면 실제 브라우저를 띄워 웹사이트에 접속하고, 버튼 클릭, 폼 입력, 스크롤 등 다양한 동작을 자동화할 수 있습니다. 특히 자바스크립트 실행 후에야 나타나는 데이터도 문제없이 추출할 수 있습니다. ()
브라우저 기반 스크래핑(Playwright 방식)은 기존의 HTTP 기반 스크래핑과는 다릅니다. 예전 방식은 HTML만 받아오기에, 자바스크립트로 불러오는 데이터는 놓치기 쉽죠. 반면 Playwright는 실제 브라우저에서 모든 스크립트를 실행하니, 사용자가 보는 것과 똑같은 완성된 페이지에서 데이터를 추출할 수 있습니다. ()
Playwright 웹 스크래핑이 필요한 사람은? 최신 웹사이트에서 데이터를 얻고 싶은 누구나 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 영업팀은 디렉터리나 LinkedIn에서 리드를 수집하고, 마케팅팀은 경쟁사 사이트를 모니터링하며, 이커머스팀은 가격과 재고를 추적하고, 리서치팀은 공공 데이터를 집계할 수 있죠. 기존 스크래핑으로 빈 데이터만 얻었다면, Playwright가 해답이 될 수 있습니다.
Playwright 웹 스크래핑이 비즈니스에 중요한 이유
핵심은 이겁니다. Playwright를 활용하면 기존에 접근이 어려웠던 데이터까지 확보할 수 있습니다. 실제 브라우저 동작을 자동화해, 자바스크립트 기반 사이트, 로그인 필요한 사이트, 다양한 인터랙션이 필요한 곳에서도 정보를 추출할 수 있죠.
실제 비즈니스 활용 사례를 보면:
| 부서 | 웹 스크래핑 활용 예시 | 기대 효과 / 결과 |
|---|---|---|
| 영업 | 비즈니스 디렉터리, LinkedIn에서 리드 추출 | 더 크고 신선한 리드 리스트, 빠른 영업 파이프라인 구축 |
| 마케팅 | 경쟁사 사이트 가격, 신제품, 콘텐츠 모니터링 | 실시간 인사이트, 신속한 전략 수정 |
| 이커머스 운영 | 경쟁사 가격 추적, 마켓플레이스 상품 데이터 수집 | 동적 가격 최적화, 상품/재고 의사결정 개선 |
| 리서치 & BI | 공공 데이터(소셜, 금융, 정부 등) 집계 | 시의적절한 분석 및 보고서로 더 나은 의사결정 지원 |
실제 효과도 확실합니다. 했고, 일부 이커머스팀은 을 경험했습니다.
Playwright 웹 스크래핑 시작하기: 첫 단계
Playwright 설치와 시작은 생각보다 간단합니다. 개발 경험이 많지 않아도 충분히 따라할 수 있어요.
1. 프로그래밍 언어 설치
Playwright는 Node.js(자바스크립트/타입스크립트) 또는 Python(자바, .NET도 지원하지만 여기선 생략)에서 사용할 수 있습니다. Node.js나 Python(3.8 이상)이 설치되어 있어야 해요. ()
2. Playwright 설치
- Node.js 기준:
1npm init -y 2npm install playwright 3npx playwright install - Python 기준:
1pip install playwright 2python -m playwright install
3. 설치 확인
간단한 스크립트로 정상 설치 여부를 확인해보세요. Python 예시:
1from playwright.sync_api import sync_playwright
2with sync_playwright() as p:
3 browser = p.chromium.launch(headless=True)
4 page = browser.new_page()
5 page.goto("https://example.com")
6 print(page.title())
7 browser.close()"Example Domain"이 출력되면 성공입니다.
4. 문제 해결
브라우저 미설치, 권한, 네트워크 등 오류가 발생하면 설치 명령을 다시 실행하거나 를 참고하세요. 대부분의 문제는 구글 검색과 약간의 인내로 해결됩니다.
브라우저 수준 스크래핑: Playwright로 동적 페이지 다루기
Playwright의 진짜 매력은 바로 이 부분에서 드러납니다. 기존 스크래퍼와 달리 Playwright는 실제 사용자처럼 페이지와 상호작용할 수 있어요.
- 페이지 이동:
page.goto("https://...") - 콘텐츠 대기:
page.wait_for_selector(".product-item") - 버튼/링크 클릭:
page.click(".pagination-next") - 폼 입력:
page.fill("input[name='q']", "laptop") - 스크롤:
page.evaluate("window.scrollBy(0, document.body.scrollHeight)") - 드롭다운 선택:
page.select_option("select#element", "value") - 커스텀 자바스크립트 실행:
page.evaluate("return window.someValue")
이런 기능이 중요한 이유는, 최신 웹사이트의 데이터가 클릭, 드롭다운, 무한 스크롤 등 사용자 행동 이후에야 나타나기 때문입니다. Playwright는 이런 상호작용을 자동화해, 실제로 보이는 데이터를 모두 추출할 수 있습니다. ()
예시: 상품 리스트 스크래핑
1# Playwright 스크래핑 예시 (의사코드)
2page.goto("https://example.com/products")
3page.wait_for_selector(".product-item")
4names = page.locator(".product-name").all_text_contents()
5prices = page.locator(".price").all_text_contents()페이지네이션이 있다면 "다음" 버튼을 클릭하며 반복 추출도 가능합니다.
성능 극대화: 멀티탭·멀티세션 Playwright 웹 스크래핑
한 번에 하나의 탭만 열어서 데이터를 모으면 속도가 느릴 수밖에 없죠. Playwright는 멀티탭, 멀티세션 스크래핑을 지원해서 여러 브라우저 컨텍스트나 페이지를 동시에 열어 대량의 데이터를 빠르게 수집할 수 있습니다. ()
활용법: Node.js에서는 Promise.all로 여러 page.goto()를 병렬 실행할 수 있고, Python에서는 asyncio.gather로 비동기 처리가 가능합니다.
베스트 프랙티스:
- CPU 코어당 3~5개 브라우저로 시작
- 세마포어로 동시 실행 수 제한 (과부하 방지)
- CPU/메모리 사용량 모니터링
- 딜레이와 랜덤 동작 추가 (봇 탐지 회피)
단일탭 vs 멀티탭 비교
| 모드 | 처리 속도 | 복잡도 | 탐지 위험 |
|---|---|---|---|
| 단일탭 | 느림 (순차 처리) | 단순 | 낮음 |
| 멀티탭 | 3~5배 이상 빠름 | 높음(비동기) | 중간(과도시 증가) |
대부분의 비즈니스 스크래핑에는 적당한 수의 동시 탭이 속도와 안전성 모두에서 최적의 선택입니다.
API 제한 및 동적 콘텐츠 문제 극복하기
최신 웹사이트는 API 호출 제한, AJAX 기반 데이터, 무한 스크롤, CAPTCHA 등 다양한 장애물을 내세웁니다. Playwright는 이런 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 기능을 제공합니다.
- 요소 대기:
wait_for_selector로 원하는 데이터가 나타날 때까지 대기 - 네트워크 대기:
wait_for_load_state("networkidle")로 모든 요청 완료 후 진행 - 무한 스크롤 처리: 스크롤 반복 및 새 콘텐츠 로딩 대기
- 재시도 로직: 제한이나 차단 시 일정 시간 후 재시도
- User-Agent/프록시 회전: 실제 사용자처럼 보이게 하여 IP 차단 방지
문제 해결 체크리스트:
- 데이터가 비어 있다면 대기 조건을 조정
- 특정 페이지에서만 오류? CAPTCHA나 레이아웃 변경 확인
- 차단된다면 속도 조절, IP 회전, 헤더 수정 등 시도
Playwright와 Thunderbit 연동하기
이제 진짜 흥미로운 부분입니다. 는 AI가 탑재된 웹 스크래핑 크롬 확장 프로그램으로, 클릭 한 번이면 데이터 추출이 가능합니다. 페이지를 열고 "AI 필드 추천"을 누르면 Thunderbit의 AI가 추출할 데이터를 자동으로 찾아줍니다. 코딩이 전혀 필요 없어요.
Thunderbit와 Playwright의 시너지
- 비개발자: Thunderbit는 영업, 마케팅, 이커머스팀이 개발자 도움 없이 필요한 데이터를 직접 추출할 수 있게 해줍니다.
- 개발자: Playwright는 대규모, 복잡, 통합이 필요한 스크래핑에 적합하고, Thunderbit는 빠른 테스트나 AI가 더 유연하게 대응할 수 있는 페이지에 적합합니다.
- 혼합 워크플로우: 예를 들어, Playwright로 로그인·네비게이션을 자동화하고, Thunderbit의 AI로 데이터 추출 및 Excel, Google Sheets, Notion 등으로 바로 내보낼 수 있습니다.
Thunderbit가 특히 유용한 경우:
- 구조가 복잡하거나 자주 바뀌는 동적 페이지 스크래핑
- AI 기반 필드 추천으로 구조화된 데이터 추출
- Excel, Sheets, Airtable, Notion 등 비즈니스 툴로 바로 내보내기
- 하위 페이지, 페이지네이션 처리도 간편하게
Playwright, Thunderbit 등 주요 도구 비교는 할 수 있습니다.
데이터 후처리: Playwright 스크래핑 결과를 비즈니스 인사이트로
데이터를 스크래핑하는 것만으로는 끝이 아닙니다. 진짜 가치는 원시 데이터를 실질적인 인사이트로 바꾸는 데서 나옵니다. 제가 주로 쓰는 데이터 후처리 방식은 이렇습니다.
- 데이터 정제: 중복 제거, 불필요한 값 필터링, 날짜·가격·카테고리 등 포맷 통일
- 검증: 주요 필드 누락 여부, 값의 유효성(예: 가격이 양수인지 등) 확인
- 데이터 보강: 지리정보, 감정 분석, 카테고리 태그 등 추가 정보 부여 (Thunderbit는 추출 단계에서 자동 보강도 가능)
- 내보내기: 팀에서 바로 쓸 수 있도록 Excel, Google Sheets, CSV, JSON, CRM 등으로 저장
- 시각화 및 분석: BI 도구나 대시보드에 불러와 리포트 및 의사결정에 활용
미니 체크리스트:
- [ ] 중복 및 불필요한 데이터 제거
- [ ] 포맷 표준화
- [ ] 주요 필드 검증
- [ ] 추가 정보로 데이터 보강
- [ ] 비즈니스 시스템으로 내보내기
데이터 정제에 대한 더 자세한 팁은 를 참고하세요.
Playwright 웹 스크래핑 vs. 다른 솔루션 비교
웹 스크래핑에는 다양한 도구가 있습니다. Playwright의 특징을 표로 정리하면 다음과 같습니다.
| 도구 | 사용 난이도 | 브라우저 지원 | 언어 지원 | 강점 | 단점 |
|---|---|---|---|---|---|
| Playwright | 보통(코딩 필요) | Chrome, Firefox, Safari | Python, JS, Java, .NET | 크로스 브라우저, 스마트 대기, 동시 처리 | 코딩 필요, 비교적 신생 커뮤니티 |
| Puppeteer | 보통(코딩 필요) | Chrome만 지원 | JavaScript | Chrome에 최적화, JS 커뮤니티 활발 | Chrome 한정, 공식 Python 미지원 |
| Selenium | 다소 어려움(구식 API) | 주요 브라우저 모두 지원 | 다양한 언어(Python, JS, Java 등) | 성숙, 폭넓은 지원 | 느림, 반복 코드 많음 |
| Thunderbit | 매우 쉬움(코딩 불필요) | Chrome 확장 프로그램 | N/A(코딩 불필요) | AI가 페이지 변화에 자동 대응, 즉시 내보내기 | 무료 티어 이상은 유료, 커스텀 로직 한계 |
언제 어떤 도구를 써야 할까?
- Playwright: 개발자가 동적 사이트를 세밀하게 제어하며 스크래핑할 때
- Thunderbit: 비즈니스 사용자나 빠른 작업, AI가 복잡성을 대신 처리할 때
- Puppeteer/Selenium: 해당 생태계에 익숙하거나 특정 브라우저/언어 지원이 필요할 때
실전 예제: Playwright로 동적 웹사이트 스크래핑하기
실제 예시로, eBay에서 "laptop" 검색 결과 첫 두 페이지의 제목과 가격을 스크래핑해보겠습니다.
Python 예시:
1from playwright.sync_api import sync_playwright
2with sync_playwright() as p:
3 browser = p.chromium.launch(headless=True)
4 page = browser.new_page()
5 search_term = "laptop"
6 page.goto(f"https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw={search_term}")
7 page.wait_for_selector("h3.s-item__title")
8 results = []
9 for _ in range(2): # 2페이지 스크래핑
10 titles = page.locator("h3.s-item__title").all_text_contents()
11 prices = page.locator("span.s-item__price").all_text_contents()
12 for title, price in zip(titles, prices):
13 results.append({"title": title, "price": price})
14 next_button = page.locator("a[aria-label='Go to next search page']")
15 if next_button.count() > 0:
16 next_button.click()
17 page.wait_for_selector("h3.s-item__title")
18 else:
19 break
20 browser.close()
21 print(f"총 {len(results)}개 항목을 찾았습니다.")이 예제에서 활용된 Playwright 기능:
- 동적 페이지 이동
- 콘텐츠 로딩 대기
- 여러 요소 동시 추출
- "다음" 버튼 클릭으로 페이지네이션 처리
- 결과 저장 및 출력
추출한 results는 CSV나 Excel로 내보내 추가 분석에 활용할 수 있습니다.
결론 & 핵심 요약
Playwright 웹 스크래핑은 최신 웹에서 데이터를 얻고자 하는 모든 이에게 강력한 무기가 됩니다. 실제 브라우저 동작을 자동화해, 동적 콘텐츠와 복잡한 사이트에서도 정확하고 최신의 정보를 추출할 수 있습니다. 비즈니스 관점에서는 더 나은 리드, 스마트한 가격 전략, 빠른 인사이트로 이어집니다.
더 쉽게 시작하고 싶다면, 처럼 AI 기반의 노코드 스크래핑 도구를 활용해보세요. 영업, 마케팅, 이커머스팀이 즉시 데이터를 확보할 수 있습니다.
웹 스크래핑 실력을 한 단계 업그레이드하고 싶으신가요? 다음 프로젝트에 Playwright를 활용해보고, 빠른 작업이나 까다로운 페이지에는 Thunderbit도 함께 사용해보세요. 앞으로의 웹 데이터 수집은 하이브리드, 유연성, 그리고 재미까지 더해질 거예요.
자주 묻는 질문(FAQ)
1. Playwright 웹 스크래핑이란?
Playwright 웹 스크래핑은 Microsoft의 Playwright 프레임워크를 활용해 실제 브라우저를 자동화하고, 자바스크립트 기반의 동적 웹사이트에서 데이터를 추출하는 방법입니다. 클릭, 입력, 스크롤 등 사람의 행동을 모방해 기존 스크래퍼로는 접근이 어려운 콘텐츠까지 수집할 수 있습니다.
2. 기존 스크래퍼 대신 Playwright를 써야 하는 이유는?
기존 스크래퍼는 초기 HTML만 받아와 자바스크립트로 불러오는 데이터는 놓치기 쉽습니다. Playwright는 실제 브라우저를 제어해 완전히 렌더링된 페이지에서 데이터를 추출하므로, 최신 동적 사이트에 최적입니다.
3. Playwright는 동적 콘텐츠와 API 제한을 어떻게 처리하나요?
Playwright는 wait_for_selector, wait_for_load_state 등 스마트 대기 기능과 멀티탭 동시 처리, 실제 사용자와 같은 상호작용을 지원합니다. 이를 통해 API 호출 제한을 우회하고, 모든 동적 콘텐츠를 놓치지 않고 수집할 수 있습니다.
4. Thunderbit와 Playwright를 어떻게 함께 쓸 수 있나요?
Thunderbit는 AI 기반 크롬 확장 프로그램으로, 클릭 몇 번만으로 데이터를 추출할 수 있습니다. 빠른 노코드 추출이 필요할 때 Thunderbit를, 복잡한 자동화가 필요할 때 Playwright를 활용하거나, 두 도구를 조합해 로그인·네비게이션은 Playwright, 데이터 추출·내보내기는 Thunderbit로 처리할 수 있습니다.
5. Playwright로 데이터 추출 후에는 무엇을 해야 하나요?
데이터를 정제(중복 제거, 포맷 통일), 검증, 필요시 보강한 뒤, Excel, Google Sheets, CRM 등으로 내보내세요. 올바른 후처리가 원시 데이터를 실질적인 비즈니스 인사이트로 바꿔줍니다.
더 많은 팁과 튜토리얼은 에서 확인하거나, 을 다운로드해 지금 바로 스마트한 스크래핑을 시작해보세요.
더 알아보기