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리스트 크롤링이란 무엇이며 AI를 사용하여 수행하는 방법

Last Updated on February 13, 2025

웹페이지에 필요한 정보가 거의 없어서 여러 링크를 클릭해야 했던 경험이 있나요? 특히 많은 웹사이트가 중요한 정보를 서브페이지에 숨기고 있어 정말 번거롭습니다. 이 트렌드는 대량으로 데이터를 수집하려는 사람들에게 큰 골칫거리입니다. 코더들은 이러한 서브페이지를 탐색하기 위해 스크립트를 작성하는 데 많은 시간을 소비하고, 비코더들은 각 링크를 수동으로 클릭해야 합니다. 하지만 걱정하지 마세요, 해결책이 있습니다: 리스트 크롤링(대량 스크래핑이라고도 함)과 서브페이지 스크래핑입니다.

리스트 크롤링과 서브페이지 스크래핑 한눈에 보기

| 도구 | 사용 용이성 | 데이터 품질 | 최적의 사용 사례 | | --- | --- | --- | --- | | 리스트 크롤링 | ★★ | ★★★ | 대규모 웹사이트 | | 서브페이지 스크래핑 | ★★★★★ | ★★★★ | 경량 스크래핑, 특정 데이터 형식 |

리스트 크롤링 이해하기

리스트 크롤링이란?

리스트 크롤링, 또는 대량 스크래핑은 URL 목록에서 데이터를 가져오는 웹 스크래핑 방법입니다. 시작하려면 URL 목록이 필요하며, 이는 종종 다른 크롤러를 사용하여 수집해야 합니다. 리스트 크롤링의 성공은 이 초기 목록의 품질에 크게 좌우됩니다. URL이 서로 다른 형식의 페이지로 연결되면 결과가 제각각이 되어 많은 시간이 소요될 수 있습니다. 이 방법은 많은 양의 구조화되고 일관된 웹 데이터를 스크래핑해야 하는 기업, 연구자 및 데이터 분석가에게 적합합니다. 그러나 데이터는 종종 유용하게 사용되기 위해 수동으로 정리하고 조직해야 합니다.

작동 방식

list-crawling-python.jpg

리스트 크롤링 프로세스는 일반적으로 몇 가지 단계를 포함합니다:

  1. URL 목록 준비: 대상 웹페이지 URL 목록으로 시작합니다.
  2. HTTP 요청 보내기: 시스템이 이러한 URL에 요청을 보내 HTML 콘텐츠를 가져옵니다.
  3. 데이터 추출: BeautifulSoup, XPath 또는 정규 표현식과 같은 구문 분석 기술을 사용하여 필요한 정보(텍스트, 이미지, 링크 등)를 추출합니다.
  4. 데이터 저장: 추출한 데이터를 데이터베이스나 스프레드시트에 정리하여 저장합니다.

데이터를 수집한 후에는 기술 통계, 시계열 분석, 상관 분석 및 클러스터링과 같은 방법을 사용하여 데이터를 정리하고 분석하는 것이 중요합니다. AI는 이 프로세스를 크게 향상시켜 작업을 자동화하고 데이터 품질을 개선할 수 있습니다.

Thunderbit AI 웹 스크래퍼의 대량 스크래핑 기능을 확인하여 더 원활한 경험을 얻으세요.

추천 도구

  1. Thunderbit AI 웹 스크래퍼의 대량 스크래핑
    • 장점: 사용자 친화적, 유연한 구문 분석, 강력한 기능
    • 단점: 로컬 운영 필요, 브라우저 의존성
    • 최적의 사용 사례: 데이터 품질에 중점을 둔 고품질 데이터 수집 bulk-scraping-thunderbit.png
  2. Scrapy
    • 장점: 강력함, 높은 커스터마이즈 가능성, 대규모 스크래핑 지원
    • 단점: 학습 곡선이 가파름, 프로그래밍 지식 필요
    • 최적의 사용 사례: 대규모 데이터 수집 프로젝트
  3. Beautiful Soup
    • 장점: 사용이 쉬움, 풍부한 문서화, 유연한 구문 분석
    • 단점: 평균 성능, 비동기 작업 지원 없음
    • 최적의 사용 사례: 소규모 스크래핑 프로젝트, 데이터 분석
  4. Selenium
    • 장점: 동적 페이지 지원, 사용자 행동 시뮬레이션 가능
    • 단점: 느린 실행, 높은 자원 소비
    • 최적의 사용 사례: JavaScript로 렌더링된 페이지 처리

서브페이지 스크래핑 탐색하기

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서브페이지 스크래핑이란?

서브페이지 스크래핑은 단일 웹페이지에서 목록 데이터를 가져와 서브페이지 데이터를 메인 테이블에 병합하는 웹 스크래핑 방법입니다. Thunderbit는 AI 웹 스크래퍼 도구의 AI 기능을 사용하여 이 혁신적인 스크래핑 프로세스를 도입했습니다. 제품 페이지, 블로그, 내비게이션 사이트와 같은 서브페이지가 있는 페이지를 처리하는 데 적합합니다. 서브페이지 스크래핑의 장점은 이러한 서브페이지에서 정보를 스마트하게 수집하고 처리하여 메인 테이블에 병합할 수 있다는 것입니다.

예를 들어, "오늘의 주식 시장" 기사를 읽고 모든 주식 시세 목록을 가져오고 싶다면 Thunderbit AI 웹 스크래퍼를 사용할 수 있습니다. 테이블을 정의하면 자동으로 시세를 추출하고 실시간 페이지를 열어 데이터를 메인 테이블에 병합합니다. 이렇게 하면 뉴스를 읽으면서 정확한 정보를 기록할 수 있습니다. Thunderbit의 AI 웹 스크래퍼는 전통적인 스크래핑 도구가 할 수 없는 다양한 페이지에 적응할 수 있습니다.

왜 사용해야 하나요?

Thunderbit AI 웹 스크래퍼는 데이터 수집 효율성과 정확성을 높이는 기능을 갖추고 있습니다.

subpage-scraper.png

지능형 데이터 추출

Thunderbit AI 웹 스크래퍼는 AI를 사용하여 스마트 데이터 추출을 수행하며, 웹페이지 구조의 변화에 자동으로 적응합니다. 사용자는 필요한 데이터를 평범한 언어로 설명할 수 있으며, 시스템은 추출 규칙을 생성합니다. 이 스마트한 접근 방식은 데이터 정확성을 향상시킬 뿐만 아니라 기술적 장벽을 낮추어 비기술 사용자도 쉽게 데이터를 수집할 수 있게 합니다. Thunderbit는 텍스트, 링크, 이미지 등 다양한 데이터 유형을 지원하여 다양한 사용자 요구를 충족합니다.

스마트 서브페이지 처리

Thunderbit는 서브페이지 처리에서 뛰어납니다. 다양한 레이아웃을 처리하기 위해 단일 템플릿을 사용하여 서브페이지를 스마트하게 식별하고 접근할 수 있습니다. AI는 페이지 구조의 변화에 적응하므로 사용자는 다른 서브페이지에서 데이터를 추출하는 것에 대해 걱정할 필요가 없습니다. Thunderbit는 서브페이지 콘텐츠를 자동으로 메인 테이블에 병합하여 사용자가 정보를 더 잘 조직할 수 있도록 도와줍니다. 또한 데이터 품질에서도 뛰어나며, AI 어시스턴트처럼 데이터를 정리하고 형식화하여 라벨링과 같은 반복 작업을 완료합니다.

효율적인 데이터 관리

Thunderbit는 여러 내보내기 형식과 플랫폼 링크(예: Google Sheets, Airtable, Notion)를 지원하는 효율적인 데이터 관리 기능을 제공합니다. 스크래퍼 템플릿을 Google Sheet에 연결하여 수집된 데이터를 한 곳에 정리하거나 Notion에 연결하여 Notion의 데이터베이스에 데이터를 정리할 수 있습니다. 이러한 유연한 내보내기 옵션은 사용자가 필요에 맞는 적절한 데이터 저장 방법을 선택할 수 있게 합니다. 사용자 정의 데이터 라벨링 및 분류는 관리 플랫폼 데이터 형식에 자동으로 적응하여 후속 데이터 관리가 더 효율적이게 합니다.

실용적인 사전 설정 템플릿

사용자 효율성을 높이기 위해 Thunderbit는 다양한 사전 설정 템플릿을 제공합니다. 이러한 템플릿은 전자 상거래 데이터 수집(예: Amazon, Amazon 리뷰), 부동산 정보 스크래핑(예: Zillow Properties), 소셜 미디어 데이터 분석(예: LinkedIn, Twitter), 비즈니스 정보 수집(예: 회사 웹사이트, 비즈니스 디렉토리)을 다룹니다. 이러한 템플릿은 사용자의 시간을 절약하고 데이터 수집의 일관성과 정확성을 보장합니다.

단계별 구현

서브페이지 스크래핑 구현하기

thunderbit-setup.png

  1. Thunderbit 브라우저 확장 설치: Thunderbit AI 웹 스크래퍼를 열고 새 스크래퍼 템플릿을 만듭니다.
  2. 메인 테이블 구조 정의: 테이블 설정에서 제목, 가격, 설명과 같은 수집할 필드를 추가합니다. 서브페이지에서 데이터를 가져오려면 해당 필드를 만들고 서브페이지 스크래핑을 활성화합니다.
  3. 스크래퍼 실행: Thunderbit는 먼저 메인 페이지에서 목록 데이터를 추출한 다음 각 서브페이지를 자동으로 방문하여 관련 정보를 추출하고 메인 테이블에 병합합니다. 전체 프로세스는 AI에 의해 구동되며 복잡한 코딩이 필요하지 않습니다.

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리스트 크롤링 구현하기

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개발자에게는 리스트 크롤링을 구현할 수 있는 다양한 언어와 도구가 있습니다. Python은 그 간단함과 풍부한 라이브러리 자원 때문에 가장 인기가 있습니다. 여기 requests와 BeautifulSoup 라이브러리를 사용하여 데이터를 스크래핑하는 기본 Python 예제가 있습니다:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

def scrape_urls(urls):
    data = []
    for url in urls:
        response = requests.get(url)
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        titles = soup.find_all('h2', class_='product-title')
        prices = soup.find_all('span', class_='product-price')
        for title, price in zip(titles, prices):
            data.append({
                'title': title.get_text(),
                'price': price.get_text()
            })
    return pd.DataFrame(data)

# 예제 사용
urls = ['<http://example.com/product1>', '<http://example.com/product2>']
data_frame = scrape_urls(urls)
print(data_frame)

결론

오늘날의 세계에서 데이터는 비즈니스의 생명선입니다. 데이터를 효과적으로 수집하고 분석할 수 있는 사람들은 경쟁 우위를 점할 수 있습니다. 데이터는 기업이 시장 동향과 고객 요구를 이해하는 데 도움을 주며, 제품 개발 및 마케팅 전략에 중요한 통찰력을 제공합니다. 그러나 인터넷에 널리 퍼져 있는 방대한 데이터를 효율적으로 수집하고 조직하는 것은 큰 도전 과제입니다.

Thunderbit와 같은 도구를 사용하면 기업은 데이터 수집에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 이는 대량의 데이터 세트에서 귀중한 정보를 찾는 데 도움을 주는 신뢰할 수 있는 조수와 같습니다. 이를 통해 더 자신감 있는 결정을 내릴 수 있습니다. Thunderbit의 지능형 데이터 수집 및 처리 기능을 통해 기업은 경쟁자 정보, 시장 동향, 사용자 리뷰 및 기타 주요 데이터를 쉽게 액세스할 수 있어 더 스마트한 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.

Thunderbit는 편리한 데이터 수집 기능을 제공할 뿐만 아니라 강력한 데이터 처리 및 분석 기능도 자랑합니다. 수집된 데이터를 자동으로 정리하고 구조화하여 직관적인 보고서를 생성하여 기업이 숨겨진 통찰력을 빠르게 발견할 수 있도록 도와줍니다. 시장 동향을 정기적으로 모니터링해야 하는 기업에게 Thunderbit의 자동 수집 기능은 시간 절약과 효율적인 선택입니다.

이 데이터 중심 시대에 Thunderbit와 같은 도구를 갖추는 것은 매우 편리합니다. 이는 데이터 수집 효율성을 크게 향상시키고 기업의 디지털 전환을 지원합니다. 데이터가 비즈니스 결정에서 점점 더 중요해짐에 따라 Thunderbit와 같은 지능형 데이터 수집 도구는 기업의 필수 경쟁 자산이 될 것입니다.

자주 묻는 질문

  1. Thunderbit란 무엇인가요? Thunderbit는 비즈니스 사용자가 웹 작업을 자동화할 수 있도록 설계된 Chrome 확장 프로그램입니다. AI 웹 스크래퍼, AI 클립보드, AI 웹 채팅과 같은 기능을 제공하여 데이터를 스크래핑하고, 양식을 작성하고, AI를 사용하여 웹사이트를 요약합니다. 이는 시간을 절약하고 반복적인 온라인 작업을 간소화하는 생산성 도구입니다.

  2. Thunderbit의 AI 웹 스크래퍼는 어떻게 작동하나요? Thunderbit의 AI 웹 스크래퍼는 AI를 사용하여 웹사이트에서 구조화된 데이터를 추출합니다. 사용자는 "AI 열 제안"을 클릭하여 AI가 현재 웹사이트를 스크래핑하는 방법을 제안하도록 하고, "스크래핑"을 클릭하여 데이터를 수집할 수 있습니다. 이는 모든 웹사이트, PDF 또는 이미지에서 데이터를 두 번의 클릭만으로 처리할 수 있습니다.

  3. 리스트 크롤링과 서브페이지 스크래핑의 차이점은 무엇인가요? 리스트 크롤링, 또는 대량 스크래핑은 URL 목록에서 데이터를 추출하는 것으로, 대규모 웹사이트에 이상적입니다. 반면 서브페이지 스크래핑은 단일 웹페이지와 그 서브페이지에서 데이터를 추출하여 정보를 메인 테이블에 병합합니다. Thunderbit의 AI 웹 스크래퍼는 두 방법 모두에서 뛰어난 지능형 데이터 추출 및 관리 기능을 제공합니다.

  4. 비코더도 Thunderbit를 사용할 수 있나요? 물론입니다! Thunderbit는 코딩 기술이 없는 사람들도 사용할 수 있도록 설계되었습니다. AI 기반 기능을 통해 사용자는 필요한 데이터를 자연어로 설명할 수 있으며, 시스템이 추출 규칙을 생성하여 비기술 사용자도 쉽게 접근할 수 있습니다.

  5. Thunderbit는 어떤 유형의 데이터를 처리할 수 있나요? Thunderbit는 텍스트, 링크, 이미지 등 다양한 데이터 유형을 지원합니다. 이는 전자 상거래 데이터 수집, 부동산 정보 스크래핑, 소셜 미디어 데이터 분석 및 비즈니스 정보 수집에 적합합니다.

  6. Thunderbit를 시작하려면 어떻게 해야 하나요? 시작하려면 Thunderbit Chrome 확장 다운로드 페이지에서 Thunderbit Chrome 확장을 다운로드할 수 있습니다. 설치 후 AI 웹 스크래퍼, AI 클립보드, AI 웹 채팅과 같은 기능을 탐색하여 웹 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

  7. Thunderbit는 사전 설정 템플릿을 제공하나요? 네, Thunderbit는 사용자 효율성을 높이기 위해 다양한 사전 설정 템플릿을 제공합니다. 이러한 템플릿은 전자 상거래, 부동산, 소셜 미디어 및 비즈니스 정보와 같은 분야를 다루며, 사용자의 시간을 절약하고 일관되고 정확한 데이터 수집을 보장합니다.

  8. Thunderbit는 데이터 품질을 어떻게 보장하나요? Thunderbit는 AI를 사용하여 데이터를 지능적으로 추출하고 처리하며, 웹페이지 구조의 변화에 자동으로 적응합니다. 또한 데이터 정리 및 형식화 기능을 제공하여 AI 어시스턴트처럼 반복 작업을 완료하고 데이터 품질을 향상시킵니다.

  9. 웹 스크래핑 사용 사례 웹 스크래핑 도구에는 많은 실용적인 응용 프로그램이 있습니다. 예를 들어, 시장 조사를 위해 Amazon 제품 및 리뷰를 스크래핑하거나 문서 분석을 위해 PDF에서 데이터를 추출할 수 있습니다. 많은 기업이 분석을 위해 웹사이트에서 데이터를 Excel로 수집해야 합니다. AI 기반 도구를 사용하면 복잡한 코드를 작성하지 않고도 효율적으로 웹사이트를 스크래핑할 수 있습니다. 소셜 미디어 분석을 위해 이메일 스크래퍼Twitter 스크래퍼와 같은 전문 도구를 사용하여 마케팅 캠페인에 필요한 관련 데이터를 수집할 수 있습니다.

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Shuai Guan
Shuai Guan
Co-founder/CEO @ Thunderbit. Passionate about cross section of AI and Automation. He's a big advocate of automation and loves making it more accessible to everyone. Beyond tech, he channels his creativity through a passion for photography, capturing stories one picture at a time.
Topics
리스트 크롤링웹 스크래핑 도구서브페이지 스크래퍼AI 웹 스크래퍼
Table of Contents
리스트 크롤링과 서브페이지 스크래핑 한눈에 보기
리스트 크롤링 이해하기
서브페이지 스크래핑 탐색하기
단계별 구현
결론
자주 묻는 질문
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