파이썬 데이터 수집을 위한 라이브러리와 기술에 대해 알아보겠습니다. 데이터 수집은 데이터 분석 및 인사이트 도출에 있어서 매우 중요한 과정 중 하나입니다. 따라서 파이썬을 이용한 데이터 수집 기술을 익혀 데이터 수집 업무의 효율성을 높일 수 있습니다.

- 목차 -

Requests는 HTTP 요청을 보내는 라이브러리입니다. 웹 사이트에 HTTP 요청을 보내 HTML 코드를 받아오는 간단한 기능을 수행합니다. 이를 이용해 웹 페이지에서 정보를 수집할 수 있습니다.

“`
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

html = requests.get(‘https://google.com’).text
soup = BeautifulSoup(html, ‘html.parser’)

특정 요소 항목 추출

title = soup.title
“`

스크랩핑이란 웹 사이트에서 자동으로 정보를 수집하는 것을 말합니다. 스크랩핑을 위해서는Requests나 Splinter와 같은 라이브러리를 이용할 수 있습니다.

“`
from selenium import webdriver

driver = webdriver.Firefox()
driver.get(‘https://google.com’)

search = driver.find_element_by_name(‘q’)
search.send_keys(‘web scraping’)
search.submit()

검색결과 수집

results = driver.find_elements_by_css_selector(‘h3.LC20lb’)
for result in results:
print(result.text)
“`

API(Application Programming Interface)는 웹 사이트에서 데이터를 불러오는 일반적인 방법입니다. 파이썬에서는 requests 라이브러리를 이용해 API 요청이 가능합니다.

“`
import requests

headers = {
‘Authorization’: ‘Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN’,
}

html = requests.get(‘https://api.example.com’, headers=headers).text
“`

크롤링은 웹 사이트에서 정보를 추출해 데이터베이스로 저장하는 것을 말합니다. 이를 위해서는 Beautifulsoup, Scrapy, PyQuery와 같은 라이브러리를 이용할 수 있습니다.

“`
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

html = requests.get(‘https://example.com’).text

soup = BeautifulSoup(html, ‘html.parser’)
links = soup.find_all(‘a’)

with open(‘links.txt’, mode=’w’) as file:
for link in links:
file.write(link.get(‘href’) + ‘\n’)
“`

종합하면, 파이썬을 이용한 데이터 수집은 Requests, 스크랩핑, API 요청, 크롤링 등 다양한 기술을 활용할 수 있습니다. 이러한 기술을 이용해 데이터를 수집하는 능력을 향상시켜 데이터 분석에서 유용한 인사이트를 발굴해 내는 일에 도움이 될 것입니다.