웹스크래핑은 모든 데이터 분석가와 개발자에게 필수적인 기술이죠. 특히나 데이터를 수집하고 분석하는 것이 중요한 사람들이 많은데, 최근에는 챗GPT와 같은 AI 도구를 활용하면 훨씬 더 간편하게 웹스크래핑을 할 수 있습니다. 그래서 아래를 읽어보시면 어떻게 파이썬 코딩 지식 없이도 챗GPT를 통해 네이버 블로그 검색 결과를 크롤링하는 방법을 익힐 수 있는지에 대한 정보를 담았습니다.
챗GPT로 웹스크래핑 시작하기
웹스크래핑이란 무엇인가요?
웹스크래핑은 사용자가 원하는 웹사이트에서 정보를 자동으로 추출하는 기술입니다. 이 기술을 활용하면 여러분이 시간과 노력을 아끼면서도 필요한 데이터를 수집할 수 있어요. 특히, 요즘은 노코드 도구가 인기를 끌고 있어서, 코딩에 대한 지식이 없어도 쉽게 웹스크래핑을 할 수 있답니다. 하지만 챗GPT의 도움이 있으면 그 과정이 훨씬 더 수월해져요.
크롤링할 웹사이트 선택하기
웹스크래핑을 하려면 먼저 어떤 웹사이트에서 데이터를 추출할 것인지 선택해야 해요. 예를 들어, 여러분이 네이버 블로그에서 특정 주제에 대한 글 목록을 보고 싶다면, 해당 검색어를 입력한 URL을 챗GPT에 알려줘야 합니다. 예를 들어, “https://search.naver.com/search.naver?where=view&sm=tab_jum&query=#keyword”와 같은 형태로요.
필요한 데이터 정의하기
여러분이 원하는 데이터는 구체적으로 정의해야 해요. 예를 들어, 특정 검색어로 네이버 블로그에서 나오는 제목 목록을 원한다면, 다음과 같이 챗GPT에게 요청을 할 수 있습니다. “특정 검색어를 입력해 블로그 제목을 가져오는 코드를 만들어줘.” 이런 식으로 요청하면 챗GPT가 여러분의 요구사항을 반영한 코드를 작성해줄 수 있습니다.
실제 코딩 예시와 활용법
코드 요청하기
챗GPT에게 웹스크래핑을 위한 코드를 요청하는 방법을 알아볼게요. 리퀘스트 예시는 다음과 같습니다:
I want to make a program that web scrapes a list of titles with certain keyword from the URL “https://search.naver.com/search.naver?where=view&sm=tab_jum&query=#keyword”. So the code should extract titles from this HTML.
여기서 #keyword는 사용자가 실제로 입력하고 싶은 검색어로 대체하면 되겠죠. 이 코드 요청을 통해 챗GPT가 자동으로 파이썬 코드를 생성해줄 거예요.
HTML 코드 확인하기
웹스크래핑에서는 HTML 구조를 이해하고 어떤 데이터를 가져올지 정의하는 것이 중요해요. 개발자 도구(F12)를 활용하여 HTML 구조를 파악할 수 있습니다. 가져오고 싶은 부분을 선택하고, 해당 HTML 코드를 복사해 챗GPT에게 전달하면 됩니다. 예를 들어 블로그 제목 부분의 HTML을 복사한 후, 챗GPT에게 알려주면 원하는 제목을 추출하는 코드를 받을 수 있답니다.
HTML 코드 예시
HTML 구조의 한 부분은 다음과 같아요.
html
<a class="api_txt_lines total_tit">블로그 제목</a>
이런 형태의 코드에서 제목을 가져오도록 요청할 수 있습니다.
최종 코드 실행하기
챗GPT가 제공한 코드를 통해 데이터 추출이 가능해집니다. 예를 들어 아래와 같이 Google Colab 환경에서도 쉽게 실행할 수 있어요.
“`python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
specify the URL and keyword
url = “https://search.naver.com/search.naver?query=#keyword&nso=&where=blog&sm=tab_opt”
keyword = “파이썬”
replace #keyword with the actual keyword in the URL
url = url.replace(“#keyword”, keyword)
send a request to the URL and get the HTML content
response = requests.get(url)
html_content = response.content
parse the HTML content using Beautiful Soup
soup = BeautifulSoup(html_content, “html.parser”)
find all titles that contain the keyword
titles = soup.find_all(“a”, {“class”: [“api_txt_lines total_tit”, “api_txt_lines total_tit _cross_trigger”]})
for title in titles:
if keyword in title.text:
print(title.text)
“`
이 코드를 실행하면, 원하는 블로그 제목 목록을 가져올 수 있어요.
추가적인 기능 구현하기
크롤링한 결과를 더 활용하고 싶다면, 예를 들어 엑셀 파일로 저장하고 싶다고 요청하면 챗GPT가 해당 코드를 수정해줄 수 있어요. 이처럼 챗GPT는 여러분의 요구에 맞춰 다양한 기능을 추가할 수 있는 유용한 도구입니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
챗GPT를 사용하여 웹스크래핑 할 때의 장점은 무엇인가요?
챗GPT를 통해 파이썬 코드를 자동으로 작성할 수 있어, 코딩 기술이 부족한 사람도 쉽게 웹스크래핑을 할 수 있습니다.
네이버 블로그 외에 다른 사이트도 크롤링할 수 있나요?
네, 챗GPT에 정확한 HTML 구조와 데이터 요구사항을 설명하면 다른 웹사이트에서도 동일한 방식으로 크롤링할 수 있습니다.
웹스크래핑을 하면서 주의할 점은 무엇인가요?
웹사이트의 이용 약관을 확인하고, 합법적인 범위 내에서 데이터 수집을 진행해야 합니다. 과도한 요청은 사이트에 피해를 줄 수 있어요.
웹스크래핑한 데이터는 어떻게 활용할 수 있나요?
수집한 데이터는 데이터 분석, 리포트 작성 및 여러 비즈니스 의사결정에 활용할 수 있습니다. 여러분의 필요에 따라 다양한 방식으로 데이터 활용이 가능하답니다.
여러분이 웹스크래핑을 처음 시도하더라도 챗GPT의 도움을 받으면 훨씬 쉽게 접근할 수 있을 거예요. 다음에도 더 흥미로운 주제를 가지고 돌아올게요!