웹에서 원하는 정보를 자동으로 수집할 수 있다면 어떨까요? 

뉴스와 소셜 미디어에서 특정 키워드를 추적하거나, 내가 사고 싶은 제품의 가격 변동을 실시간으로 모니터링하여 최적의 금액으로 구매하고, AI 모델을 훈련하기 위해 방대한 데이터를 확보하는 등의 작업을 손쉽게 할 수 있게 될 것입니다.

이러한 작업을 사람이 직접 수행하려면 엄청난 시간이 필요하지만, 웹 크롤러 혹은 웹 스크레이퍼를 활용하면 단 몇 줄의 코드로 자동화할 수 있습니다. 특히, 프로그래밍을 처음 배우는 사람에게 웹 크롤링은 실용적이면서도 흥미로운 학습 주제일 겁니다. 간단한 코드만으로도 의미 있는 데이터를 수집할 수 있으며, 이를 통해 웹의 작동 원리를 직접 경험할 수 있기 때문입니다. 이 기술은 마치 마법처럼 느껴질 수도 있습니다. 놀라울 정도로 간단하면서도 그 결과는 정말 인상 적이고 유용하니까요.

이러한 웹 크롤러의 개발 방식은 최근 생성형 AI의 발전으로 인해 크게 변화했습니다. 이제 간단한 명세만으로도 AI가 웹 크롤러 코드를 자동으로 생성할 수 있게 되었습니다. 하지만 이를 깊이 이해하고 응용하는 능력은 여전히 중요합니다. 

1. 웹 스크레이핑이란?

웹 스크레이핑은 인터넷에서 자동으로 데이터를 수집하는 기술입니다. 이 용어가 생소할 수 있지만, 화면 스크레이핑, 데이터 마이닝, 웹 하베스팅 등과 같은 개념으로 오래전부터 사용되어 왔습니다.

웹 스크레이핑은 데이터를 수집하는 모든 과정을 이야기하며, API를 활용하는 프로그램이나 사람이 직접 웹 브라우저를 조작하는 방법을 제외한 다양한 방식이 존재합니다. 가장 널리 사용되는 방법은 프로그램이 웹 서버에 요청을 보내 웹 페이지의 HTML이나 기타 데이터를 가져오고, 이를 분석하여 필요한 정보를 추출하는 방식입니다.

이 기술을 활용하면 반복적인 데이터 수집 작업을 자동화하여 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라, 특정 웹사이트의 데이터를 주기적으로 모니터링하고 실시간으로 변하는 정보를 빠르게 확보할 수도 있습니다. 또한, 수집한 데이터를 필터링하거나 가공하여 원하는 정보만 추출하는 것도 가능합니다.

현실적으로 웹 스크레이핑은 단순한 데이터 수집을 넘어 데이터 분석, 자연어 처리, 정보 보안 등 다양한 프로그래밍 기술과 접목됩니다. 이를 통해 AI 모델을 훈련하기 위한 데이터 확보, 시장 조사 및 트렌드 분석, 보안 취약점 탐색 등 여러 분야에서 강력한 도구로 활용됩니다.

2. 웹 스크레이핑과 웹 크롤링의 차이

웹 스크레이핑과 웹 크롤링은 종종 같은 의미로 사용되지만, 엄밀히 따지면 차이가 있습니다.

웹 크롤링은 프로그램이 여러 웹페이지를 횡단하며 링크를 따라가고, 웹사이트의 구조를 수집하는 과정입니다. 검색 엔진이 웹사이트를 색인하는 방식이 대표적인 예입니다.

반면, 웹 스크레이핑은 특정 웹페이지에서 원하는 데이터를 추출하는 작업을 의미합니다. 웹 크롤링이 웹사이트를 탐색하는 과정이라면, 웹 스크레이핑은 탐색한 페이지에서 필요한 정보를 가공하는 단계라고 볼 수 있습니다 (웹 스크레이핑 프로그램 자체를 봇이라 부르기도 합니다).

쉽게 말해, 웹 크롤링은 데이터를 찾아 이동하는 과정이고, 웹 스크레이핑은 탐색한 데이터에서 필요한 정보를 추출하고 가공하는 과정입니다. 하지만 실제로는 이 두 기술이 함께 사용되는 경우가 많습니다.

3. 왜 웹 스크레이핑을 써야 할까요?

웹에서 원하는 데이터를 수집하는 방법에는 여러 가지가 있지만, 그중에서 웹 스크레이핑은 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 확보할 수 있어 매우 효과적인 방법입니다. 과거에는 사람이 직접 웹사이트에서 정보를 복사하고 정리했지만, 이 방식은 시간이 오래 걸리고 오류가 많았습니다.

웹 스크레이핑을 활용하면 반복적인 데이터를 자동으로 수집하고 처리할 수 있어, 사람이 직접 데이터를 수집하는 것보다 훨씬 더 빠르고 정확하게 작업을 수행할 수 있습니다. 물론, 모니터 화면에서 하나하나 페이지를 확인할 필요 없이, 데이터베이스에 저장된 수천 개의 페이지를 즉시 분석할 수 있죠.

또한 현대의 웹 환경에서는 구조화된 데이터뿐만 아니라 동적인 콘텐츠도 많기 때문에, 웹 스크레이핑 기술을 활용하면 정적인 HTML뿐만 아니라 자바스크립트로 생성되는 데이터까지 효과적으로 추출할 수 있습니다. 특정 웹사이트에서 시간별로 변화하는 데이터를 자동으로 모니터링하고, 이를 바탕으로 차트 작성이나 트렌드 분석을 수행할 수도 있습니다.

일부 웹사이트는 데이터를 제공하는 API를 운영하기도 하지만, 모든 웹사이트가 API를 지원하는 것은 아닙니다. API가 존재하더라도 사용량 제한이나 특정 데이터에 대한 접근 제약이 있을 수 있습니다. 또한, 서로 다른 웹사이트의 API가 표준화되어 있지 않아, 한 곳에서 데이터를 가져오는 것처럼 쉽게 통합하기 어려운 경우도 많습니다.

웹 스크레이핑은 API가 없는 웹사이트에서도 원하는 데이터를 수집할 수 있도록 하며, 기존 API의 한계를 보완하여 더욱 광범위한 데이터를 확보할 수 있도록 도와줍니다. 구글 검색 결과만으로는 찾기 어려운 실시간 항공권 가격 비교, 사용자 리뷰 분석, 시장 예측 모델을 위한 데이터 수집 등도 웹 스크레이핑을 통해 가능합니다.

이처럼 웹 스크레이핑은 단순한 데이터 수집을 넘어, 데이터 분석, 비즈니스 인텔리전스, 시장 조사, 연구 등 다양한 분야에서 필수적인 기술로 자리 잡고 있습니다. 데이터를 활용하는 범위가 확장됨에 따라, 웹 스크레이핑을 통해 수집한 데이터가 AI 모델 훈련, 실시간 트렌드 분석, 금융 시장 예측, 심지어 예술 프로젝트에도 활용되고 있습니다.

4. 웹 스크레이핑 활용 분야

웹 스크레이핑은 거의 모든 기업에 도움이 될 수 있지만 실제로 그것을 어떻게 활용할지 파악 하는 것이 중요합니다. 대표적인 활용 분야는 다음과 같습니다.

• 이커머스(E-commerce): 가격 비교, 제품 재고 분석, 할인 정보 추적, 사용자 리뷰 수집 등을 위해 활용됩니다.
• 마케팅: 브랜드 모니터링, 소비자 반응 분석, 소셜 미디어 트렌드 추적 등에 사용됩니다.
• 학술 연구: 사회과학, 의료 연구 등에서 대규모 데이터 수집 및 분석을 수행하는 데 활용됩니다.
• 제품 개발: 새로운 비즈니스 아이디어를 검증하거나, 최소 기능 제품(MVP) 개발을 위해 데이터를 확보하는 데 사용됩니다.
• 여행 산업: 항공편 및 호텔 가격 변동 분석, 여행지 리뷰 수집 등을 수행할 수 있습니다.
• 영업: 고객 정보 및 연락처 수집, 시장 조사, 경쟁사 분석 등에 활용됩니다.
• SERP 스크레이핑: 검색 엔진 결과 페이지(SERP) 데이터를 분석하여 브랜드 모니터링이나 경쟁사 동향을 파악하는 데 사용할 수 있습니다​.

어떤 분야에서 일하든, 웹 스크레이핑을 활용하면 업무를 더욱 효과적으로 수행하고 생산성을 높일 수 있습니다. 나아가, 이를 통해 완전히 새로운 시장을 개척할 수도 있습니다.

위 콘텐츠는 『파이썬으로 웹 크롤러 만들기(3판)』의 내용을 발췌하여 작성하였습니다.