웹 환경이 빠르게 바뀌면서, 이를 자동화하는 도구들도 함께 발전하고 있습니다. 요즘 영업, 운영, QA 등 다양한 분야에서 브라우저 자동화와 웹 스크래핑이 경쟁력의 핵심이 되고 있죠. 실제로 많은 팀들이 python puppeteer를 활용해 리드 발굴부터 복잡한 웹사이트 테스트까지 자동화하고 있습니다. 하지만 비즈니스가 커지고 기술적 난관이 늘어날수록 “더 쉬운 방법 없을까?”라는 고민이 많아집니다. 결론부터 말하자면, 코딩이나 복잡한 스크립트 관리에 지친 분들을 위한 훌륭한 대안들이 이미 나와 있습니다.
이 글에서는 python puppeteer가 뭔지, 어떤 점이 강점이고 한계는 무엇인지, 그리고 왜 많은 팀들이 Thunderbit 같은 노코드 AI 기반 솔루션으로 전환하고 있는지 살펴볼게요.
python puppeteer란? 인기의 이유와 기본 개념
python puppeteer는 파이썬 코드로 크롬이나 크로미움 같은 웹 브라우저를 제어할 수 있게 해주는 도구입니다. 원래 Node.js용으로 개발된 Puppeteer의 파이썬 버전으로, 브라우저에서 사람이 할 수 있는 거의 모든 작업—버튼 클릭, 폼 입력, 페이지 이동, 스크린샷 촬영, 데이터 추출 등—을 자동화할 수 있죠.
쉽게 말해, python puppeteer는 웹을 대신 탐색해주는 똑똑한 로봇 비서 같은 존재입니다. 단, 아주 구체적인 파이썬 명령을 내려야 하죠. 그래서 반복적인 브라우저 작업이나 기존 웹 스크래퍼로는 힘든 동적 사이트 데이터 추출이 필요한 개발자와 데이터 팀에게 인기가 많습니다 ().
python puppeteer로 자동화하는 대표적인 업무:
- 이커머스 사이트에서 상품 목록 및 가격 정보 수집
- 내부 대시보드 자동 로그인 및 데이터 입력
- 웹앱 자동 QA 테스트 실행
- 리포트용 스크린샷 또는 PDF 생성
이처럼 세밀한 브라우저 제어가 필요한 기술팀에게 python puppeteer는 오랫동안 사랑받아온 도구입니다.
python puppeteer의 주요 기능과 비즈니스 활용
python puppeteer는 다양한 기능을 제공하며, 실제 비즈니스 자동화에 폭넓게 활용되고 있습니다:
| 기능 | 비즈니스 활용 예시 |
|---|---|
| 전체 브라우저 자동화 | QA, 온보딩, 데모 등 사용자 행동 시뮬레이션 |
| 동적 데이터 추출 | 자바스크립트 기반 사이트에서 콘텐츠 수집 |
| 스크린샷 및 PDF 생성 | 시각적 리포트 작성, 웹 콘텐츠 보관 |
| 자동 폼 입력 | 데이터 입력 및 테스트 워크플로우 가속화 |
| 헤드리스 모드 | 백그라운드에서 효율적으로 스크립트 실행 |
| 맞춤형 네비게이션 및 대기 | 복잡한 플로우, 타이밍이 중요한 작업 처리 |
예를 들어, 영업팀은 python puppeteer로 공급사 포털에 자동 로그인해 최신 가격 정보를 추출하고, 이를 스프레드시트로 내보낼 수 있습니다. QA팀은 실제 사용자처럼 동작하는 엔드투엔드 테스트에 활용하죠 ().
python puppeteer의 한계: 비즈니스 현장에서 겪는 문제점
python puppeteer의 유연함은 분명 매력적이지만, 매일 파이썬을 다루지 않는 비즈니스 사용자에게는 여러 장벽이 있습니다. 실제로 많은 팀에서 겪는 대표적인 어려움은 다음과 같아요:
- 복잡한 초기 설정: 파이썬 버전, 의존성, 브라우저 바이너리 설치 등 준비 과정이 번거롭고, 쉽게 시작하기 어렵습니다.
- 높은 유지보수 부담: 웹사이트 구조가 조금만 바뀌어도 스크립트가 깨지고, 셀렉터 수정이나 코드 업데이트가 필요합니다.
- 호환성 제한: python puppeteer는 크롬/크로미움에만 최적화되어 있어, 파이어폭스, 사파리, 엣지 등은 지원하지 않습니다 ().
- 성능 이슈: 브라우저 전체를 자동화하다 보니 리소스 소모가 크고, 대규모 작업에서는 속도가 느려질 수 있습니다 ().
- 지원 및 업데이트 부족: python puppeteer(Pyppeteer)는 비공식 포트라 2021년 이후 업데이트가 거의 없고 커뮤니티도 작아 문제 해결이 쉽지 않습니다 ().
비개발자나 유지보수가 적은 솔루션을 원하는 팀에게는 이런 문제들이 큰 걸림돌이 됩니다. 실제로 자동화 프로젝트가 잦은 오류와 관리 부담으로 중단되는 경우도 많아요.
python puppeteer 대안: 왜 기업들이 새로운 솔루션을 찾는가?
많은 기업들이 python puppeteer 대신 다른 도구를 찾는 이유는 명확합니다. 이제는 노코드, AI 기반 자동화가 대세로 자리잡고 있기 때문이죠. 최근 업계 보고서에 따르면, 이며, 웹 자동화 시장은 입니다.
기업들이 python puppeteer에서 떠나는 주요 이유:
- 더 빠른 시작과 낮은 기술 장벽
- 지속적인 유지보수 없이 확장 가능
- 비개발자도 쉽게 사용 가능
- AI 기반 데이터 추출, 즉시 내보내기 등 고급 기능 지원
2026년을 앞두고 주목할 만한 대안들을 살펴볼게요.
Thunderbit: 비개발자를 위한 AI 기반 python puppeteer 대안
은 기존 python puppeteer의 복잡함을 해결하기 위해 처음부터 새롭게 설계된 솔루션입니다. 저 역시 Thunderbit 팀의 일원으로서, 이 도구가 얼마나 실용적인지 자신 있게 말씀드릴 수 있어요.
Thunderbit만의 차별점
- 코딩 필요 없음: 누구나 클릭 한 번이면 “AI 필드 추천”을 받아 원하는 데이터를 추출할 수 있습니다.
- 즉시 사용 가능: 파이썬, 의존성, 브라우저 드라이버 설치 없이 만 설치하면 바로 시작할 수 있어요.
- AI 기반 추출: Thunderbit가 페이지를 읽고, 컬럼을 추천하며, 데이터 구조화까지 자동으로 처리합니다. 하위 페이지, 페이지네이션, 복잡한 레이아웃도 문제없어요.
- 유지보수 걱정 없음: Thunderbit의 AI가 매번 사이트를 새로 분석해 구조 변경에도 자동으로 적응합니다. 깨진 스크립트 걱정 끝!
- 무료 데이터 내보내기: Excel, Google Sheets, Notion, Airtable 등으로 바로 내보낼 수 있습니다. 추가 비용이나 복잡한 과정이 없습니다.
- 클라우드/브라우저 모드 지원: 공개 데이터는 클라우드에서 빠르게, 로그인이나 동적 사이트는 브라우저 모드로 유연하게 활용 가능합니다.
- 다국어 지원: 34개 언어를 지원해 글로벌 팀에도 딱 맞아요.
간단 비교표도 참고해보세요:
| 기능 | Python Puppeteer | Thunderbit |
|---|---|---|
| 초기 설정 | 복잡 (Python, 드라이버 필요) | 1클릭 크롬 확장 프로그램 |
| 코딩 필요 여부 | 필요 | 불필요 |
| AI 필드 추천 | 불가 | 가능 |
| 하위페이지/페이지네이션 | 수동 스크립트 작성 | 2클릭 AI 자동화 |
| 유지보수 | 높음 (스크립트 자주 깨짐) | 낮음 (AI가 자동 적응) |
| 내보내기 옵션 | 수동(CSV, 커스텀 코드) | Excel, Sheets, Notion, Airtable, CSV |
| 주요 사용자 | 개발자 | 누구나(영업, 운영, 마케팅 등) |
| 무료 플랜 | 없음 | 있음(6페이지, 체험 시 10페이지) |
Thunderbit는 을 받고 있으며, 많은 사용자가 쉽고 강력하다고 평가합니다.
Selenium: 크로스 브라우저 자동화의 대표주자
자동화 분야에서 오래 일했다면 을 모를 수 없죠. Selenium은 브라우저 자동화의 원조로, 크롬, 파이어폭스, 사파리, 엣지 등 다양한 브라우저와 파이썬, 자바, C# 등 여러 언어를 지원합니다. 커뮤니티와 플러그인 생태계도 매우 큽니다.
장점:
- 크로스 브라우저 지원: 모든 주요 브라우저에서 테스트 및 자동화 가능
- 방대한 생태계: 다양한 플러그인, 통합, 커뮤니티 지원
- 유연한 자동화: 복잡한 다단계 워크플로우에 적합
단점:
- 진입장벽 높음: 설치와 유지보수가 어렵고, 스크립트 작성이 복잡할 수 있음
- 지속적 유지보수 필요: Puppeteer와 마찬가지로 사이트 변경 시 스크립트가 자주 깨짐
- 테스트 개발 속도 느림: 동적 사이트에서는 코드가 더 복잡해짐
추천 대상: 개발자 리소스가 충분하고, 다양한 브라우저에서 강력한 테스트/자동화가 필요한 팀
Playwright: 최신 멀티 브라우저 자동화 도구
는 Microsoft가 개발한 신생 자동화 프레임워크로, Puppeteer와 비슷하지만 크로미움, 파이어폭스, WebKit(사파리 엔진)까지 기본 지원합니다. 신뢰성과 고급 디버깅 기능으로 QA팀에 인기가 높아요.
장점:
- 멀티 브라우저 자동화: 하나의 스크립트로 크롬, 파이어폭스, 사파리 모두 지원
- 고급 디버깅: QA 및 테스트에 최적
- 파이썬 지원: 파이썬 바인딩 제공
단점:
- 기술적 복잡성: 여전히 코딩과 환경 설정 필요
- 비개발자에게는 부적합: 빠른 데이터 추출이나 비즈니스 자동화에는 적합하지 않음
추천 대상: 여러 브라우저에서 최신 기능을 활용하고 싶은 고급 개발팀
기타 주목할 만한 대안: Cypress, Scrapy, 노코드 도구
- Cypress: 프론트엔드 테스트에 강점이 있는 도구로, 자바스크립트 기반 환경에 적합합니다. 스크래핑이나 비즈니스 자동화에는 한계가 있습니다.
- Scrapy: 대규모 웹 크롤링에 특화된 파이썬 프레임워크로, 구조화된 데이터 추출에 강하지만 브라우저 상호작용 자동화에는 적합하지 않습니다 ().
- Rainforest QA, Testim 등 노코드/AI 도구: 코드 작성 없이 브라우저 작업과 테스트를 자동화할 수 있는 플랫폼입니다. QA와 테스트에 주로 쓰이지만, 일부는 데이터 추출 기능도 확장 중입니다 (, ).
추천 상황: QA, 대규모 크롤링, 또는 테스트용 순수 노코드 경험이 필요할 때 고려해볼 만합니다.
내게 맞는 python puppeteer 대안 고르는 법
도구 선택은 팀의 필요와 도구의 강점을 얼마나 잘 맞추느냐에 달려 있습니다. 아래 의사결정 프레임워크를 참고하세요:
| 선택 기준 | 추천 도구 |
|---|---|
| 코딩 없이 빠른 시작 | Thunderbit |
| 크로스 브라우저 테스트 | Selenium, Playwright |
| 대규모 크롤링 | Scrapy |
| 고급 QA/테스트 | Cypress, Rainforest QA |
| AI 기반 데이터 추출 | Thunderbit, Testim |
| 예산 제약 | Thunderbit(무료), Scrapy(오픈소스) |
체크리스트:
- 데이터/워크플로우의 복잡도는?
- 여러 브라우저 지원이 필요한가?
- 팀의 기술 역량은?
- AI 기능(필드 추천, 자동 구조화)이 필요한가?
- 유지보수 부담이 얼마나 중요한가?
- 예산은 어느 정도인가?
영업, 운영, 마케팅 등 비즈니스 사용자라면 Thunderbit의 노코드 AI 방식이 혁신적인 선택이 될 수 있습니다. 반면, 깊이 있는 QA나 개발자 중심 자동화가 필요하다면 Selenium이나 Playwright가 더 적합할 수 있습니다.
python puppeteer vs. 주요 대안 비교표
| 도구 | 코딩 필요 | 브라우저 지원 | AI 기능 | 노코드 UI | 유지보수 | 내보내기 옵션 | 추천 대상 | 무료 플랜 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Python Puppeteer | 필요 | 크롬/크로미움 | 없음 | 없음 | 높음 | 수동(CSV, 코드) | 개발자, 고급 스크래핑/테스트 | 없음 |
| Thunderbit | 불필요 | 크롬(브라우저/클라우드) | 있음 | 있음 | 낮음 | Excel, Sheets, Notion, CSV | 비즈니스 사용자, 영업, 운영 | 있음 |
| Selenium | 필요 | 모든 주요 브라우저 | 없음 | 없음 | 높음 | 수동/커스텀 | QA, 개발팀 | 있음 |
| Playwright | 필요 | 크로미움, 파이어폭스, WebKit | 없음 | 없음 | 중간 | 수동/커스텀 | 멀티브라우저, 고급팀 | 있음 |
| Scrapy | 필요 | N/A(브라우저 미지원) | 없음 | 없음 | 중간 | CSV, JSON | 대규모 크롤링 | 있음 |
| Rainforest QA | 불필요 | 크롬, 기타 | 일부 | 있음 | 낮음 | 리포트, 통합 | QA, 노코드 테스트 | 있음(제한적) |
| Testim | 불필요 | 크롬, 기타 | 있음 | 있음 | 낮음 | 리포트, 통합 | QA, AI 기반 테스트 | 있음(제한적) |
결론: 2026년 최고의 python puppeteer 대안 찾기
python puppeteer는 브라우저 자동화와 웹 스크래핑에 강력한 도구였지만, 이제는 더 쉽고, 확장 가능하며, 비개발자도 활용할 수 있는 노코드·AI 기반 플랫폼이 대세입니다. 개발자든, 결과만 원하는 비즈니스 사용자든, 각자의 목적에 맞는 최적의 도구를 선택할 수 있습니다.
제안드리고 싶은 점은, 팀의 기술 역량, 워크플로우 복잡도, 자동화 목표를 먼저 점검해보세요. 스크립트 관리에 지치거나, 팀 전체가 손쉽게 웹 자동화를 하고 싶다면 해보시길 추천합니다. 파이썬 없이도 놀라운 결과를 경험할 수 있습니다.
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자주 묻는 질문(FAQ)
1. python puppeteer란? 누가 사용하면 좋나요?
python puppeteer는 클릭, 폼 입력, 데이터 추출 등 브라우저 작업을 자동화하는 파이썬 라이브러리입니다. 세밀한 브라우저 제어가 필요한 개발자나 기술팀에 적합합니다.
2. python puppeteer의 주요 한계는 무엇인가요?
복잡한 초기 설정, 높은 유지보수, 제한된 브라우저 지원(크롬/크로미움만), 작은 커뮤니티와 적은 업데이트가 대표적입니다.
3. Thunderbit가 python puppeteer의 강력한 대안인 이유는?
Thunderbit는 노코드, AI 기반 웹 스크래핑 및 자동화를 제공합니다. 설치가 간편하고, 사이트 변경에도 자동 적응하며, Excel, Google Sheets, Notion, Airtable 등으로 바로 내보낼 수 있어 비개발자에게도 최적입니다.
4. Selenium이나 Playwright를 언제 선택해야 하나요?
크로스 브라우저 자동화나 고급 QA 테스트, 커스텀 스크립트가 필요한 경우 Selenium이나 Playwright가 적합합니다.
5. 내 비즈니스에 맞는 python puppeteer 대안은 어떻게 고르나요?
팀의 기술 역량, 데이터/워크플로우 복잡도, 브라우저 지원, AI 기능 필요 여부, 예산 등을 고려하세요. 대부분의 비즈니스 사용자에게는 Thunderbit의 노코드 방식이 가장 빠른 결과를 제공합니다.
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