크롤링(crawling)과 스크래핑(scraping) 차이

크롤링(crawling)과 스크래핑(scraping)은 웹 데이터를 수집할 때 자주 사용되는 기술이지만, 크롤링은 웹사이트 탐식 및 수집, 스크래핑은 특정 데이터만 추출하는 방식으로 목적과 작동 방식에 차이가 있습니다. 아래에 개념과 차이를 정리해 드리겠습니다.

1. 크롤링(Crawling)

정의:
크롤링은 웹사이트의 링크 구조를 따라가며 웹 페이지 전체를 자동으로 탐색하고 정보를 수집하는 과정입니다.
검색 엔진(예: 구글, 네이버)의 로봇(크롤러, 봇)이 웹사이트를 탐색할 때 사용하는 기술입니다.

목적:
웹 전체를 탐색하며 새롭거나 변경된 페이지를 찾기 위함

예시:

구글봇이 인터넷상의 수많은 웹 페이지를 돌아다니며 검색 색인을 만들 때 사용
특정 도메인에서 링크를 따라 페이지 목록을 수집

기술:

URL Queue 관리
HTML 다운로드
robots.txt 확인
사이트맵 기반 탐색

2. 스크래핑(Scraping)

정의:
스크래핑은 특정 웹 페이지에서 원하는 데이터만 추출하는 작업입니다. HTML 문서 내의 특정 요소를 파싱하여 정보를 얻습니다.

목적:
웹 페이지의 구조를 분석하여 제목, 가격, 이미지, 기사 내용 등 원하는 정보만 골라서 추출

예시:

쇼핑몰에서 상품명과 가격만 수집
뉴스 사이트에서 기사 제목과 요약문 추출

기술:

HTML 파싱 (BeautifulSoup, lxml 등)
정규 표현식
API 요청 활용

3. 크롤링과 스크래핑의 차이

항목	크롤링	스크래핑
목적	웹사이트 탐색 및 수집	특정 데이터 추출
대상	다수의 웹 페이지	특정 웹 페이지
방식	링크 따라 이동	HTML 요소 분석
사용 도구	Scrapy, Selenium, crawler4j 등	BeautifulSoup, Requests, Puppeteer 등
유사 예	구글봇, 사이트맵 탐색기	가격 비교, 뉴스 요약 수집기

4. 관계 요약

크롤링은 ‘어디에 무엇이 있는지 찾는 과정’
스크래핑은 ‘찾은 페이지에서 필요한 정보를 뽑아내는 과정’

많은 경우 크롤링 → 스크래핑 순서로 함께 사용됩니다.

이번엔 크롤링 하는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다.

1. 크롤링 기본 흐름

수집 대상 URL 정의
robots.txt 확인 (접근 허용 여부)
HTTP 요청 보내기 (requests 모듈 등)
응답 HTML 파싱하기 (BeautifulSoup 등 사용)
링크 추출 및 다음 URL로 반복
중복 URL 방지 및 저장

2. 기본 크롤링 예제 (Python)

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 1. 크롤링 대상 URL
url = "https://news.ycombinator.com/"

# 2. HTTP 요청
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()  # 실패 시 예외 발생

# 3. HTML 파싱
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 4. 원하는 데이터 추출 (예: 기사 제목)
titles = soup.select('.titleline > a')  # CSS 선택자 활용

# 5. 출력
for i, title in enumerate(titles, 1):
    print(f"{i}. {title.text} - {title['href']}")

3. 링크 따라가며 크롤링하기 (재귀적 방식)

from urllib.parse import urljoin

def crawl_site(start_url, depth=1):
    if depth == 0:
        return

    res = requests.get(start_url)
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')

    print(f"\n>>> 현재 페이지: {start_url}")

    for link in soup.find_all('a', href=True):
        next_url = urljoin(start_url, link['href'])
        print(f" - 링크: {next_url}")
        # 중복 방지, 도메인 제한 등 로직 필요
        # 예제에서는 depth를 1 줄이고 재귀 호출
        crawl_site(next_url, depth - 1)

4. 크롤링 시 유의사항

항목	설명
robots.txt 확인	`https://example.com/robots.txt` 파일을 보고 크롤링 허용 여부 확인
User-Agent 설정	브라우저처럼 보이도록 헤더 설정 (차단 방지)
지나친 요청 주의	`time.sleep()`을 활용하여 서버에 부하 주지 않도록
IP 차단 방지	프록시 서버, 랜덤 User-Agent 사용
데이터 저장	CSV, DB, JSON 등 원하는 형태로 저장

5. 고급 도구

도구	설명
Scrapy	파이썬 기반 프레임워크, 대규모 크롤링에 적합
Selenium	자바스크립트 기반 사이트 크롤링 시 사용 (브라우저 자동제어)
Playwright	최신 헤드리스 브라우저 제어 도구 (Selenium 대체)
Crawlee (Node.js)	현대적인 웹 크롤링 프레임워크 (Playwright + Cheerio 등 통합)

다음은 스크래핑하는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다.

1. 스크래핑 기본 절차

대상 웹 페이지 선정
HTML 구조 분석 (개발자 도구 활용)
HTTP 요청으로 페이지 가져오기
HTML 파싱 및 원하는 요소 추출
데이터 정제 및 저장

2. Python 기반 스크래핑 예제

💡 라이브러리 설치

pip install requests beautifulsoup4

🔍 간단한 스크래핑 코드 (예: 뉴스 제목)

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 1. 요청 보낼 URL
url = "https://news.ycombinator.com/"

# 2. HTTP GET 요청
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()

# 3. HTML 파싱
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 4. 원하는 요소 추출 (CSS Selector 기반)
titles = soup.select('.titleline > a')

# 5. 출력
for i, title in enumerate(titles, 1):
    print(f"{i}. {title.text} - {title['href']}")

3. HTML 구조 분석 방법

브라우저에서 F12를 누르면 개발자 도구가 열립니다.
원하는 정보에 마우스를 올려 태그 및 클래스명을 확인한 후 soup.select()나 soup.find()로 추출합니다.

방법	설명
`soup.find('tag', class_='class')`	첫 번째 해당 태그 추출
`soup.select('css 선택자')`	여러 개 요소 추출 가능
`element.text`	텍스트만 추출
`element['href']`	링크 속성 추출

4. 스크래핑한 데이터 저장하기

📁 CSV로 저장

import csv

with open('titles.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['번호', '제목', '링크'])
    for i, title in enumerate(titles, 1):
        writer.writerow([i, title.text, title['href']])

5. 동적 웹사이트 스크래핑 (자바스크립트 기반 사이트)

일반 requests로 HTML을 가져올 수 없는 경우, Selenium이나 Playwright를 사용해야 합니다.

Selenium 간단 예시

from selenium import webdriver
from bs4 import BeautifulSoup

driver = webdriver.Chrome()
driver.get('https://example.com')

html = driver.page_source
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

# 스크래핑 작업
driver.quit()

6. 스크래핑 시 유의사항

항목	설명
robots.txt	수집 가능 여부 확인
User-Agent 설정	차단 방지용
속도 제한	`time.sleep()` 등으로 서버 부하 방지
IP 차단 주의	반복 요청 시 프록시 사용 고려
법적 이슈 확인	데이터 수집 정책 위반 여부 점검 필요

7. 추천 툴 및 라이브러리

용도	도구
기본 스크래핑	`requests`, `BeautifulSoup`
자바스크립트 페이지	`Selenium`, `Playwright`
구조화된 수집	`Scrapy`
데이터 저장	`csv`, `sqlite3`, `pandas`