Python을 사용한 고급 웹 스크래핑: JavaScript, 쿠키 및 CAPTCHA 처리

데이터 기반 의사결정 시대에 웹 스크래핑은 웹사이트에서 귀중한 정보를 추출하는 데 없어서는 안 될 기술이 되었습니다. 그러나 웹사이트가 더욱 동적이고 복잡해짐에 따라 기존의 스크래핑 기술로는 필요한 모든 데이터를 캡처하지 못하는 경우가 많습니다. Python을 사용한 고급 웹 스크래핑이 작동하는 곳입니다. 이 기사에서는 웹 스크레이퍼가 직면하는 일반적인 문제인 JavaScript, 쿠키 및 CAPTCHA 처리의 복잡성에 대해 자세히 설명합니다. 실제 예제와 기술을 통해 Selenium, 요청, BeautifulSoup과 같은 Python 라이브러리가 이러한 장애물을 어떻게 극복할 수 있는지 살펴봅니다. 이 기사를 마치면 현대 웹사이트의 복잡성을 탐색하여 데이터를 효율적이고 효과적으로 추출할 수 있는 전략 툴킷을 갖게 될 것입니다.

1. 자바스크립트 다루기

많은 현대 웹사이트는 콘텐츠를 동적으로 로드하기 위해 JavaScript에 크게 의존합니다. 필요한 데이터가 HTML 소스 코드에 없을 수 있으므로 이는 기존 웹 스크래핑 기술에 문제를 일으킬 수 있습니다. 다행스럽게도 Python에는 이러한 문제를 극복하는 데 도움이 되는 도구와 라이브러리가 있습니다.

강력한 브라우저 자동화 프레임워크는 인간 사용자처럼 웹 페이지와 상호 작용할 수 있게 해주는 도구입니다. 기능을 설명하기 위해 전자 상거래 웹 사이트에서 제품 가격을 가져오는 것이 목표인 샘플 시나리오를 살펴보겠습니다. 다음 코드 조각은 Selenium을 사용하여 데이터를 효율적으로 추출하는 방법을 보여줍니다.

예

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이 예에서는 Selenium의 기능을 활용하여 웹 페이지로 이동하고 XPath를 사용하여 가격 요소를 찾고 가격을 추출합니다. 이렇게 하면 JavaScript에 크게 의존하는 웹사이트에서 데이터를 쉽게 긁어낼 수 있습니다.

2. 쿠키 처리

웹사이트는 쿠키를 사용하여 사용자의 컴퓨터나 장치에 작은 데이터 파일을 저장합니다. 이는 사용자 기본 설정 기억, 세션 추적, 개인화된 콘텐츠 제공 등 다양한 목적으로 사용됩니다. 쿠키에 의존하는 웹사이트를 크롤링할 때 잠재적인 차단이나 부정확한 데이터 검색을 방지하기 위해 쿠키를 적절하게 처리해야 합니다.

Python의 요청 라이브러리는 쿠키 처리 기능을 제공합니다. 당사는 웹사이트에 초기 요청을 하고, 쿠키를 얻은 다음, 세션을 유지하기 위해 후속 요청에 이를 포함할 수 있습니다. 다음은 예입니다. -

Example

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쿠키를 올바르게 처리하면 세션 지속성이 필요하거나 사용자별 콘텐츠가 있는 사이트를 크롤링할 수 있습니다.

3. 인증 코드 처리

Captcha는 인간 스크립트와 자동화된 스크립트를 구별하도록 설계되어 웹 스크레이퍼에게 어려움을 줍니다. 이 문제를 극복하기 위해 타사 CAPTCHA 구문 분석 서비스를 API와 통합할 수 있습니다. 다음은 Python 요청 라이브러리를 사용하여 타사 인증코드 구문 분석 서비스를 사용하는 예입니다.

예

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4. 사용자 에이전트 스푸핑

일부 웹사이트는 크롤링을 방지하기 위해 사용자 에이전트 필터링을 사용합니다. 사용자 에이전트는 브라우저가 자신을 식별하기 위해 웹사이트 서버에 보내는 식별 문자열입니다. 기본적으로 Python의 요청 라이브러리는 사용자 에이전트 문자열을 사용하여 스크래퍼 스크립트임을 나타냅니다. 그러나 사용자 에이전트 문자열을 수정하여 일반 브라우저를 모방함으로써 사용자 에이전트 필터링을 우회할 수 있습니다.

예

예시입니다

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인기 브라우저의 잘 알려진 사용자 에이전트 문자열을 사용하여 크롤링 요청을 일반 사용자 트래픽처럼 보이게 하여 차단되거나 감지될 가능성을 줄일 수 있습니다.

5. AJAX를 사용하여 동적 콘텐츠 처리

웹 스크래핑의 또 다른 일반적인 과제는 AJAX 요청을 사용하여 콘텐츠를 동적으로 로드하는 웹사이트를 처리하는 것입니다. AJAX(Asynchronous JavaScript and XML)를 사용하면 웹사이트에서 전체 새로 고침 없이 페이지의 일부를 업데이트할 수 있습니다. 이러한 사이트를 크롤링할 때 필요한 데이터를 가져오는 AJAX 요청을 식별하고 크롤링 스크립트에서 이러한 요청을 시뮬레이션해야 합니다. 여기에 예가 있습니다.

예

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이 예에서는 먼저 웹페이지를 요청하고 BeautifulSoup을 사용하여 응답을 구문 분석합니다. BeautifulSoup을 사용하면 구문 분석된 HTML에서 동적 콘텐츠와 관련된 URL을 추출할 수 있습니다. 그런 다음 동적 콘텐츠 URL로 또 다른 요청을 보냅니다.

결론

요약하자면, 우리는 JavaScript, 쿠키, CAPTCHA, 사용자 에이전트 스푸핑 및 동적 콘텐츠 처리에 중점을 두고 Python을 사용한 웹 스크래핑을 위한 고급 기술을 탐구했습니다. 이러한 기술을 익히면 현대 웹사이트가 제기하는 다양한 과제를 극복하고 귀중한 데이터를 효과적으로 추출할 수 있습니다. 웹 스크래핑은 강력한 도구가 될 수 있지만 해를 끼치거나 개인정보를 침해하지 않도록 항상 책임감 있고 윤리적으로 사용해야 합니다. 이러한 고급 기술에 대한 깊은 이해와 윤리적 스크랩에 대한 헌신을 통해 분석, 연구 및 의사 결정을 위한 귀중한 데이터의 세계를 열 수 있습니다.

위 내용은 Python을 사용한 고급 웹 스크래핑: JavaScript, 쿠키 및 CAPTCHA 처리의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!