惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

S
SegmentFault 最新的问题
V
Visual Studio Blog
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
量子位
月光博客
月光博客
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
T
Tailwind CSS Blog
GbyAI
GbyAI
爱范儿
爱范儿
Y
Y Combinator Blog
宝玉的分享
宝玉的分享
有赞技术团队
有赞技术团队
罗磊的独立博客
Recent Announcements
Recent Announcements
博客园 - 司徒正美
M
MIT News - Artificial intelligence
小众软件
小众软件
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
B
Blog RSS Feed
A
About on SuperTechFans
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
雷峰网
雷峰网

The Tracks of mulder21c

Atomic Design + Storybook 적용 후기 json-server에 사용자 인증 구현하기 개발환경 WSL2 + zsh로 갈아타기 pass function as props in vue 2020년 회고 colum flexbox에서 padding bottom 문제 해결 Nuxt를 통해 보는 프론트엔드 개발자가 하는 일 Nuxt Router kebab-case 처리 JS to SCSS 변환 Nuxt + Storybook 통합 하기 2020 이직 이야기 2020 이직 이야기 2020 이직 이야기 2020 이직 이야기 Windows에서 PM2 실행 오류 해결 오픈톡 정지에 대한 카카오톡 고객센터 후기 배려에 대한 단상 학습이 잘 되지 않는 이유 웹팩 4 마이그레이션 삽질기 babel 7 업데이트 후 node_modules 패키지가 변환되지 않는다면? white space는 4px이다? 정말? 2020년 시간 관리를 위해서 도입 한 툴들 Codility Lesson 5 — PassingCars 2019년 회고 Codility Lesson 4 — MissingInteger Codility Lesson 4 — MaxCounters Codility Lesson 4 — FrogRiverOne Codility Lesson — PermCheck 착각은 자유가 아닌각 세미나 진행 후기 Codility Lesson 3 — tapeEquilibrium
파이썬으로 웹 크롤러 만들기
멀더끙 · 2018-06-20 · via The Tracks of mulder21c

내가 스탭으로 활동하고 있는 카페에는 하루에 십수개의 질문 게시글이 올라오고, 그 중 질문자의 일부는 답변을 받은 이후에 삭제하는 일이 빈번하게 일어나고 있다. 이에 대해 패널티를 주고 있지만, 매 순간마다 지켜보고 있기는 어려우니 답변을 받고 삭제하는 이들을 잡아내는 것이 쉬운 일만은 아니었다.

지난 주말에도 질문 하나가 올라온 것을 확인했고 해당 글에 대한 답변이 달린 것까지도 확인을 했는데, 월요일 오전에 다시 카페에 들어가봤을 때 해당 게시글이 삭제되어 있는 것을 확인할 수 있었고 주말동안 글을 수집하지 않았던 나는 해당 글의 질문자를 찾을 수 없었기 때문에 누가 또 답변자의 호의를 개무시하고 삭제했는지 찾을 방법이 없었다.

결국, 어제 미루고 미루어왔던 크롤러 만들기에 착수했고, 대략 4시간 정도의 시간을 소요해서 현재 정해둔 시간마다 자동으로 필요한 정보를 수집해서 서버에 로그가 쌓이고 있다.

파이썬 언어에 대한 배경 지식이 없는 상태에서 이미 많은 곳에 소개되어 있는 블로그들만을 참고하여 만들었음에도 불구하고, (물론 아주 간단한 크롤러를 만든 것이기 때문에 그렇겠지만) 어렵지 않게 크롤러를 만들어 볼 수 있었기에 잠깐 소개 정도로 올려본다.

크롤러를 만든 모든 코드를 다 올리자면 내용이 너무 길어질 수 있기 때문에, 로그인이 필요없는 부분까지만 올릴 예정... 로그인 처리 방식도 워낙 많이 소개가 되어 있기 때문에 검색해보면 쉽게 찾을 수 있다.

참고로, 내 개발환경은 Windows 2012 Server다. 예전에 Classic ASP를 써야 하는 일들이 잦아서 개인 서버를 임대해 두었는데 IIS로 올려둔 사이트들이 적지 않아서 그냥 계속 유지 중이기도 하고 어차피 24시간 지속적으로 수집이 되어야 하기 때문에 Windows 기반에서 만들었다.

준비사항

  • Python (Python 3.x 윈도우 설치파일의 경우 환경 변수까지 한 번에 등록해주어서 따로 환경 변수 등록이 필요하지 않더라)
  • ChromeDriver

Install Python Package

패키지 설치는 파워쉘 상에서 진행했고, selenium과 BeautifulSoup을 설치했다.

pip3 install selenium BeautifulSoup

python 3에는 pip3가 기본 포함되어 있기 때문에 따로 설치할 필요가 없다고 한다.

크롤러 만들기

Import Packages

설치한 패키지들을 어플리케이션에서 사용할 수 있도록 import 하는 코드는 다음과 같다.

from selenium import webdriver
from bs4 import BeautifulSoup as bs

Drive Headless Chrome

크롤링 하는데 굳이 창을 띄울 필요는 없으니 headless chrome으로 페이지를 오픈하도록 한다.

options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument('headless')

# replace 'chromedriver_path' with path where your chromedriver is located.
driver = webdriver.Chrome(chromedriver_path, chrome_options=options)

Open The Page To Crawl

브라우저를 열었으니, 이제 크롤링하려고 하는 페이지의 주소를 불러들이면 된다.

# replace 'url' with the url you want to crawl
driver.get(url)

Get Data from page with BeautifulSoup

페이지를 불러들이고나면 이제 할일은 그저 데이터를 뽑아내는 일이다. 데이터를 얻어오는 것은 단지 HTML로부터 text를 추출하는 작업일 뿐이며, BeautifulSoup을 이용하면 CSS Selector를 이용하여 손쉽게 필요한 데이터들을 얻어올 수 있다. (물론, CSS Selector를 통해 DOM 객체를 가져오는 것이기 때문에 최소한 DOM을 알고 있어야 한다.)

soup = bs(driver.page_source, "html.parser")

# 문서에서 `form[name=ArticleList] > table`에 해당하는 요소를 추출.
article_table = soup.select("form[name=ArticleList] > table")[0]

# 가져온 테이블로부터 `<tr>` 요소들을 2차 추출
article_list = article_table.select("tr")

# 추출된 tr 요소들로부터 필요한 텍스트 추출하기 위해 반복 처리
for article in article_list:
  # 네이버 카페의 경우, 표 라인을 그리는 용도의 tr이 존재하기 때문에
  # 해당 tr에서 데이터를 가져올 경우 오류가 발생한다.
  # 2개씩 건너서 탐색시키기 귀찮아서 그냥 try..except로....
  try:
    number = article.select(".list-count")[0].get_text()
    subject = article.select(".board-list a")[0].get_text()
    subject = html.escape(subject)
    ....

  except:
    pass

Close Webdriver

필요한 데이터를 모두 가져와서 처리가 끝났다면, 열어둔 webdriver를 종료 해야 한다. 물론, 데이터를 얻어오는 과정 중에 추가적으로 다른 페이지를 열어볼 이유가 없다면 데이터를 가져오기 이전에 닫아도 문제되지 않는다.

driver.quit()

이를 처리하지 않으면, 크롤러가 실행된 이후 서버에 chrome.exe 프로세스가 종료되지 않게 되고, 크롤러를 주기적으로 자동 실행되도록 스케쥴링을 걸어놓을 경우 이 프로세스가 지속해서 누적되어 메모리 누수의 범인이 된다.