Python 스크립트 를 사용 하여 웹 크롤러에서 데이터를 추출하는 2가지 방법

데이터는 모든 산업의 초석입니다. 이를 통해 고객을 이해하고 고객 경험을 개선하며 영업 프로세스를 개선할 수 있습니다. 그러나 실행 가능한 데이터를 확보하는 것은 특히 새로운 비즈니스인 경우 쉽지 않습니다. 다행히도 자신의 사이트나 플랫폼에서 충분한 데이터를 생성할 수 없는 경우 경쟁업체 사이트에서 데이터를 추출하여 사용할 수 있습니다. 웹 크롤러 및 스크레이퍼를 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다. 동일하지는 않지만 깨끗한 데이터 추출을 달성하기 위해 종종 함께 사용됩니다. 이 기사에서는 웹 크롤러와 웹 스크레이퍼의 차이점을 설명하고 데이터 추출 및 리드 생성을 위한 웹 크롤러를 만드는 방법 도 살펴봅니다.

웹 크롤러 대 웹 스크레이퍼

웹 크롤러 는 웹 사이트를 크롤링하는 스파이더라고 하는 봇 세트입니다. 웹 크롤러는 페이지의 모든 콘텐츠를 읽고 콘텐츠를 검색하고 데이터베이스에서 이 모든 정보를 연결하고 색인을 생성합니다. 또한 페이지의 각 링크를 계속 따라가며 모든 끝점이 소진될 때까지 정보를 크롤링합니다. 크롤러는 특정 데이터를 찾지 않고 페이지의 모든 정보와 링크를 크롤링합니다. 웹 크롤러에 의해 인덱싱된 정보는 스크레이퍼를 통해 전달되어 특정 데이터 포인트를 추출하고 사용 가능한 정보 테이블을 생성합니다. 화면 스크래핑 후 테이블은 일반적으로 다른 프로그램에서 사용할 수 있는 XML, SQL 또는 Excel 파일로 저장됩니다.

웹 크롤러를 구축하는 방법

Python은 작업을 쉽게 만들어주는 즉시 사용 가능한 라이브러리로 인해 웹 크롤러를 구축하는 데 가장 일반적으로 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 첫 번째 단계는 Scrapy(Python으로 작성된 오픈 소스 웹 크롤링 프레임워크)를 설치하고 나중에 실행할 수 있는 클래스를 정의하는 것입니다. import scrapy class spider1(scrapy.Spider): name = 'IMDBBot' start_urls = ['http ://www.imdb.com/chart/boxoffice'] def parse(self, response): pass Here:

1. Scrapy 라이브러리를 가져왔습니다.
2. 크롤러 봇에 이름이 할당됩니다(이 경우 'IMDBBot').
3. 크롤링 시작 URL은 start_urls 변수를 사용하여 정의됩니다. 이 경우 IMDB에서 Top Box Office 목록을 선택했습니다.
4. 크롤링 작업에서 추출된 내용의 범위를 좁히기 위해 파서가 포함되어 있습니다.

언제든지 "scrapyrunspiderspider1.py" 명령을 사용하여 이 스파이더 클래스를 실행할 수 있습니다. 이 프로그램의 출력에는 래핑된 형식으로 저장된 페이지 내의 모든 텍스트 내용과 링크가 포함됩니다. 래핑된 형식은 직접 읽을 수 없지만 특정 정보를 인쇄하도록 스크립트를 수정할 수 있습니다. 프로그램의 구문 분석 섹션에 다음 행을 추가합니다. … def parse(self, response): for e in response.css('div#boxoffice>table>tbody>tr'): yield { 'title': ”. join(e.css('td.titleColumn>a::text').extract()).strip(), '주말': ”.join(e.css('td.ratingColumn')[0].css ('::text').extract().strip(), '총': ”.join(e.css('td.ratingColumn')[1].css('span.secondaryInfo::text') .extract()).strip(), '주': ”.join(e.css('td.weeksColumn::text').extract()).strip(), '이미지': e.css(' td.posterColumn img::attr(src)').extract_first(), } ... DOM 요소 'title', 'weekend' 등은 Google 크롬의 검사 도구를 사용하여 식별되었습니다. 이제 프로그램을 실행하면 [ {“gross”: “$93.8M”, “weeks”: “1”, “weekend”: “$93.8M”, “image”: “https://images-na. ssl-images-amazon.com/images/M/MV5BYWVhZjZkYTItOGIwYS00NmRkLWJlYjctMWM0ZjFmMDU4ZjEzXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU}":"sgrices _ “1”, “주말”: “$27.5M”, “이미지”: “https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/M/MV5BYjFhOWY0OTgtNDkzMC00YWJkLTk1NGEtYWUxNjhmMmQ5ZjYyXcMmMmQ5ZjYyXkGdeQXkFq ", "제목": "원더"}, {"총": "$247.3M", "주": "3", "주말": "$21.7M", "이미지": "https://images-na .ssl-images-amazon.com/images/M/MV5BMjMyNDkzMzI1OF5BMl5BanBnXkFtZTgwODcxODg5MjI@._V1_UY67_CR0,0,45,67_AL_.jpg”, “title”, SQL … , 또는 XML 파일 또는 HTML 및 CSS 프로그래밍을 사용하여 표시됩니다. 이제 Python을 사용하여 IMDB에서 데이터를 추출하는 웹 크롤러 및 스크레이퍼를 성공적으로 구축했습니다. 이것이 웹 수확 을 위한 자신만의 웹 크롤러를 만드는 방법입니다.

리드 생성 방법

웹 크롤러는 전자 상거래, 의료, FnB 또는 제조 등 모든 산업에 매우 유용합니다. 광범위하고 깨끗한 데이터 세트를 얻으면 여러 비즈니스 프로세스에 도움이 됩니다. 이 데이터를 사용하여 대상 고객을 정의하고 아이디어 단계에서 사용자 프로필을 만들고, 개인화된 마케팅 캠페인을 만들고, 판매용 이메일에 콜드 콜을 실행할 수 있습니다. 추출된 데이터는 리드를 생성하고 잠재 고객을 고객으로 전환하는 데 특히 유용합니다. 그러나 핵심은 비즈니스에 적합한 데이터 세트를 확보하는 것입니다. 다음 두 가지 방법 중 하나로 이 작업을 수행할 수 있습니다.

1. 자신의 웹 크롤러 를 만들고 대상 사이트에서 직접 데이터 추출
2. DaaS(Data as a Service) 솔루션 활용

우리는 이미 Python을 사용하여 데이터를 직접 추출하는 방법을 보았습니다. 좋은 옵션이지만 DaaS 솔루션 공급자를 사용하는 것이 웹 데이터를 추출하는 가장 효율적인 방법일 것입니다.

솔루션으로서의 데이터 소개

PromptCloud와 같은 웹 데이터 추출 서비스 제공업체가 전체 빌드 및 실행 프로세스를 대신합니다. 크롤링하려는 사이트의 URL과 추출하려는 정보를 제공하기만 하면 됩니다. 필요에 따라 여러 사이트, 데이터 수집 빈도 및 전달 메커니즘을 지정할 수도 있습니다. 그런 다음 서비스 제공자는 프로그램을 사용자 정의하고 실행하며 사이트에서 웹 데이터 추출 을 법적으로 허용하지 않는 한 추출된 데이터를 사용자에게 제공합니다. 이렇게 하면 시간과 노력이 크게 줄어들고 데이터를 추출하는 프로그램을 구축하는 대신 데이터 사용에 집중할 수 있습니다.

마지막 생각들

시장에 다양한 솔루션이 있을 수 있지만 대부분은 사용자 정의를 위한 충분한 범위를 제공하지 않습니다. 요구 사항에 가깝지만 비즈니스에 필요한 것과 정확히 일치하지 않는 데이터 세트가 남아 있는 경우가 많습니다. 반면 PromptCloud의 서비스는 결과를 제공하는 것으로 입증되었습니다. 우리는 이미 전자 상거래, 금융, 여행, 부동산 및 자동차와 같은 산업을 위한 웹 크롤러 및 스크레이퍼를 구축했습니다(모든 사용 사례 확인). 우리는 구체적이고 구조화된 데이터 세트를 제공하여 기업 내에서 지능적인 의사 결정을 가능하게 합니다. 당사 플랫폼은 사용자 정의가 가능하므로 비즈니스 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다. 우리는 방대한 양의 데이터를 크롤링하고 긁는 데 필요한 전문 지식과 인프라를 갖추고 있으므로 크롤링하려는 사이트가 무엇이든 몇 초 안에 완료됩니다. 요구 사항에 대해 문의해 주시면 해결 방법을 알려드리겠습니다.