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[SW Coaching - Week 1] Web Scraping 기초
Python
WebScraping
SW-Coaching
2023.01.02.

본 포스트는 IOWA 대학 이강표(Kang-Pyo Lee) 박사님의 허락을 구하고 강의를 정리한 것입니다.
강의 사진, 코드의 저작권은 모두 이강표 박사님께 있습니다.

1. 강의 정리

Web scraping
= 웹사이트에서 data를 추출하는 data scraping 기법.

언제 유용한가?
= 웹사이트에서 직접적으로 정보를 추출해야 할 때.
ex.) Google search results, New York Times news articles …

⭐ 중요한 점 ⭐

Web scraping최후의 수단으로 사용합니다.
아래와 같이 더 좋은 방법이 있을 경우 그것을 사용하는 것이 좋습니다.

1


웹사이트에서 모은 데이터의 사용(저작권) 을 주의해야 합니다.
데이터 수집 허락 데이터 사용 허락

2


데이터를 수집할 때도 politeness policy 를 지켜야 합니다.
scraping 빈도와 양을 조절하며 매너를 지킬 필요가 있습니다.

3


웹사이트 페이지는 언제든지 바뀌거나 사라질 수 있습니다.
따라서 HTML 파일을 저장해 놓는 것이 좋습니다.

4

2. 코드 코칭

코드 전문은 분량상 제외하였으며, 피드백 위주로 정리하였습니다. Colab 환경을 기반으로 합니다.

이번 코드는 UN 신문 웹사이트 https://news.un.org/en/story/2021/02/1085812 에서 필요한 데이터를 불러오고 저장하는 일련의 과정을 수행합니다.

다음은 BeautifulSouprequests를 사용한 html 불러오기입니다.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://news.un.org/en/story/2021/02/1085812"
r = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(r.content, "html.parser")


위의 웹사이트에서 기사에 사용된 사진 element를 불러올 때 2가지 방법이 있습니다.
코드 1

soup.find("picture").find("img")

코드 2

soup.find_all("img")[1]

각 웹페이지에 따른 호환성을 생각하면 코드 2가 더 바람직합니다.

코드 1의 경우 hierarchy를 통해 부모의 element를 분석해서 자식 img를 받아옵니다. 이는 다른 페이지에서도 성공할 확률이 높습니다. 하지만 코드 2의 경우 단순히 페이지에서 2번째 사진을 불러오므로 다른 페이지에서 잘 작동한다고 보장하기가 어렵습니다.

위와 같이 hierarchy를 사용한 데이터 불러오기의 또 다른 예시입니다.

soup.find("div", {"class": "views-element-container block block-views block-views-block-content-related-block-related-stories"}).find_all("h3")


다음은 파이썬 정규식을 통해 웹페이지 이미지의 이름을 가져오는 코드입니다.
https://global.unitednations.entermediadb.net/…/image1170x530cropped.jpg

코드 1

img_file_name = re.search('[^/]+[.]jpg$', img_url).group()
img_file_name

코드 2

img_file_name = re.findall("/([\w]+\.jpg)$", img_url)[0]
img_file_name

각 정규식 표현이 정확히 어떻게 작동하는지는 이어지는 다른 포스트에서 다시 다루도록 하겠습니다.

위에서 코드 1코드 2의 차이점만 살펴본다면, () 사용의 유무가 있습니다. 코드 2 처럼 찾고자 하는 정규 표현식에서 패턴을 괄호로 정의해 준다면, 더 직관적이고 편리하게 원하는 문자열을 얻을 수 있습니다.

3. 느낀 점

Web scraping을 배우는 것도, 전문가에게 자신의 코드를 피드백 받는 것도 처음인 신선한 경험입니다. 남은 5주 동안의 SW Coaching 에서 최대한 많은 것을 배워가도록 노력해야겠습니다.
이런 기회를 마련해준 이강표 박사님께 감사의 말씀을 드립니다 😊.

Source

  • 성균관대학교 SW Coaching 프로그램
  • 이강표(Kang-Pyo Lee) 박사님 강의
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