웹 스크래핑을 위한 JavaScript 대 Python

웹 스크래핑은 웹사이트에서 데이터를 수집하기 위해 다양한 애플리케이션에서 사용됩니다. 웹 스크래핑 과정의 일환으로, 시장 조사나 가격 비교 등 다양한 목적을 위해 웹 페이지에서 데이터를 자동으로 수집하고 처리하는 스크립트를 작성합니다.

스크립팅에 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어로는 자바스크립트와 파이썬이 있습니다. 본 글은 사용 편의성, 효율성, 이용 가능한 라이브러리 및 생태계, 커뮤니티 지원 및 자원, 동적 콘텐츠 처리 능력 등을 기준으로 이 두 언어를 비교합니다. 비교 포인트를 설명하기 위해 글 전체에 걸쳐 코드 스니펫을 제시합니다.

간단한 비교

사용 편의성

JavaScript는 웹 개발에서 가장 널리 사용되는 언어이며, Puppeteer 및 Cheerio와 같은 도구를 사용하여 동적 웹 페이지와 효과적으로 상호작용하고 조작할 수 있기 때문에 웹 스크래핑에 매우 적합합니다. 클라이언트 측 애플리케이션에 JavaScript를 사용하는 방법을 이미 알고 있다면 Node.js를 사용하여 서버 측에서도 JavaScript를 사용할 수 있어 개발 프로세스를 단순화할 수 있습니다.

다음 JavaScript 코드는 HTTP 클라이언트 Axios를 사용하여 https://example.com 페이지의 HTML을 가져온 후 정규 표현식을 통해 제목을 찾아 내용을 추출합니다:

import fetch from 'node-fetch';

httpRequest('https://samplewebsite.com')
  .then(rawData => rawData.text())  .then(pageData => {
    const documentHTML = pageData;
    const h1Finder = /<h1>(.*?)</h1>/; // <h1> 요소 검색
    const foundH1 = documentHTML.match(h1Finder);
    if (foundH1 && foundH1.length > 1) {
      const extractedHeader = foundH1[1];
      console.log(`추출된 헤더: ${extractedHeader}`); // 발견된 헤더 로깅
    } else {
      console.log('헤더가 없거나 발견되지 않았습니다.');
    }
  })
  .catch(fetchError => {
    console.error('페치 오류:', fetchError);
  });

이 코드는 여러 단계와 오류 처리를 포함하여 더 복잡해 보일 수 있습니다. 또한 오류를 처리하기 위해 catch를 사용해야 하므로 프로미스 구조에 복잡성이 추가됩니다.

반면 파이썬은 간단한 구문과 사용 편의성으로 유명하여 코딩 경험이 많지 않은 경우에도 적합합니다.

다음 코드는 Requests 라이브러리를 사용하여 https://samplewebsite.com 웹 페이지를 로드합니다. 그런 다음 정규 표현식을 사용하여 HTML 콘텐츠에서 title 태그를 찾습니다:

import urllib.request
import re

web_address = 'https://samplewebsite.com'
web_request = urllib.request.Request(web_address, headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'})

# URL 열기 및 HTML 콘텐츠 가져오기
with urllib.request.urlopen(web_request) as web_response:
    web_html = web_response.read().decode('utf-8')

h2_regex = re.compile('<h2>(.*?)</h2>', re.IGNORECASE)
h2_search = h2_regex.search(web_html)

if h2_search:
    extracted_title = h2_search.group(1)
    print(f"추출된 H2 제목: {extracted_title}")
else:
    print("웹페이지에서 H2 제목을 감지하지 못했습니다.")

이 코드는 with 문을 사용하여 모든 예외가 HTTP 컨텍스트에서 처리되도록 하여 오류 처리를 단순화합니다.

두 언어 모두 웹 스크래핑 프로젝트에 적합한 선택입니다. 웹 개발 배경이 있다면 JavaScript가 더 적합할 수 있습니다. 한편, Python의 간단한 구문과 수많은 라이브러리는 특히 초보자에게 매력적이며, 웹 페이지 스크래핑을 막 시작하는 경우 좋은 선택입니다.

효율성

웹 스크래핑 도구의 효율성을 비교할 때는 각 언어가 동시 요청 수나 데이터 처리와 같은 문제를 어떻게 처리하는지 알아야 합니다. 특히 대규모 데이터 세트에서 추출하거나 여러 소스에서 동시에 데이터를 가져올 때, 이러한 시나리오에서의 도구 성능이 데이터 추출 효율성을 결정합니다.

Node.js와 함께 JavaScript를 사용하면 웹 스크래핑 작업의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. Node.js 는 차단이 발생하지 않는 I/O 모델을 사용합니다. 이 모델은 JavaScript가 동시에 여러 스크래핑 작업을 실행할 수 있도록 하여, 각 I/O 작업이 완료될 때까지 JavaScript 코드가 대기할 필요가 없게 합니다. 이 시나리오에서 병렬 처리 기능은 여러 소스에서 동시에 데이터를 크롤링할 수 있게 합니다.

다음 JavaScript 코드 스니펫은 Axios를 사용하여 배열 urls에 정의된 서로 다른 웹 URL로 병렬/동시 HTTP GET 요청을 수행합니다:

import fetch from 'node-fetch';

const targetURLs = ['https://samplewebsite1.com', 'https://samplewebsite2.org', 'https://samplewebsite3.net'];

targetURLs.forEach(async (endpoint) => {
  try {
    const fetchResponse = await fetch(endpoint);
    const webpageText = await fetchResponse.text();
    console.log(`${endpoint}에서 데이터를 수신했습니다:`, webpageText);
  } catch (fetchIssue) {
    console.error(`${endpoint}에서 데이터 가져오기 중 문제 발생:`, fetchIssue);
  }
});

이 코드는 Node.js를 사용하여 여러 URL에 대한 동시 HTTP GET 요청을 수행하고 응답을 비동기적으로 처리합니다.

파이썬은 비차단 I/O 작업을 기본적으로 지원하지 않지만, Scrapy와 같은 프레임워크를 사용해 비동기 처리를 할 수 있습니다. Scrapy 프레임워크는 Twisted라는 이벤트 기반 네트워킹 엔진을 사용해 동시 요청을 처리하는데, 이는 Node.js가 자바스크립트에서 작동하는 방식과 유사합니다.

다음 Python 코드는 aiohttp와 asyncio를 사용하여 비동기적으로 데이터를 수집합니다:

import aiohttp
import asyncio

async def retrieve_web_content(endpoint, client):
    async with client.get(endpoint) as response:
        content = await response.text()
        print(f"Preview from {endpoint}: {content[:100]}")  # 콘텐츠의 첫 100자 표시

async def execute():
    target_sites = ['https://samplewebsite1.com', 'https://samplewebsite2.org', 'https://samplewebsite3.net']
    async with aiohttp.ClientSession() as client_session:
        tasks = [retrieve_web_content(site, client_session) for site in target_sites]
        await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(execute())

fetch_data() 함수는 지정된 URL에 비동기 요청을 수행합니다. asyncio.gather는 이 모든 작업을 동시에 실행합니다. 이 코드는 여러 사이트에 대한 동시 요청을 수행하고 응답을 비동기적으로 처리합니다.

첫눈에 JavaScript가 내장된 비차단 특성 덕분에, 특히 I/O 집약적인 작업에서 더 나은 성능을 보일 수 있다고 생각할 수 있습니다. 그러나 Scrapy와 같은 프레임워크를 사용할 경우 Python도 JavaScript와 비슷한 성능을 달성할 수 있습니다. JavaScript의 내장 비동기 작업이나 Python의 명시적 비동기 프로그래밍 모델 중 어느 것을 선호하든, 두 환경 모두 웹 스크래핑 작업의 성능을 최적화할 수 있는 솔루션을 제공합니다.

라이브러리 및 생태계

웹 스크래핑 솔루션을 구축할 때, 자바스크립트와 파이썬 모두 HTTP 요청 처리부터 HTML 파싱, 브라우저 자동화 관리에 이르기까지 웹 스크래핑에 특화된 다양한 라이브러리를 갖춘 강력한 생태계를 제공합니다.

JavaScript 생태계는 웹 스크래핑 작업에 특히 적합한 여러 라이브러리를 제공합니다. 다음은 가장 인기 있는 두 가지 라이브러리입니다:

• 헤드리스 크로미움
• jQuery

이 코드는 Axios를 사용하여 https://example.com 페이지의 HTML을 가져온 다음, Cheerio가 HTML 콘텐츠를 파싱하여 제목을 추출합니다:

const axios = require('axios');
const cheerio = require('cheerio');

axios.get('https://example.com')
  .then(result => {
    const loadedHTML = cheerio.load(result.data);
    const websiteTitle = loadedHTML('title').text();
    console.log(`Webpage Title: ${websiteTitle}`);
  })
  .catch(fetchError => {
    console.error(`Failed to fetch page: ${fetchError}`);
  });

한편, 파이썬에는 간단한 정적 페이지 스크래핑부터 복잡한 웹 애플리케이션까지 필요에 따라 사용할 수 있는 다양한 스크래핑 라이브러리가 있습니다. 웹 스크래핑에 가장 널리 사용되는 파이썬 라이브러리 두 가지는 다음과 같습니다:

• Beautiful Soup: 사용이 간편하여 HTML 및 XML 파싱을 신속하게 수행합니다. 직관적이며 대부분의 스크래핑 작업을 쉽게 처리할 수 있어 초보자에게 훌륭한 선택입니다.
• Scrapy: 대량의 데이터를 빠르게 추출할 수 있는 강력한 프레임워크입니다. Scrapy는 비동기 네트워킹 프레임워크를 갖추고 있어 동시에 여러 요청을 처리할 수 있습니다.

다음 예시는 Beautiful Soup을 사용한 데이터 스크래핑 방법을 보여줍니다:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup as Soup

# 웹 페이지 요청
page_response = requests.get('https://example.com')
page_soup = Soup(page_response.text, 'html.parser')

# 웹페이지 제목 찾기
page_headline = page_soup.select_one('title').text

# 웹페이지 제목 출력
print(f"Webpage Title: {page_headline}")

이 코드에서 Requests 라이브러리는 https://example.com 웹 페이지를 로드하고, Beautiful Soup은 HTML 콘텐츠를 파싱하며, select_one 메서드는 페이지의 제목을 추출한 후 제목을 출력합니다.

다음 예제는 Scrapy를 사용하여 데이터를 스크래핑하는 방법을 보여줍니다:

import scrapy
from scrapy.crawler import CrawlerProcess

class WebsiteTitleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'title_spider'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['https://example.com']

    def parse(self, response):
        extracted_title = response.xpath('//title/text()').get()
        print(f"추출된 웹페이지 제목: {extracted_title}")

def main():
    process = CrawlerProcess()
    process.crawl(WebsiteTitleSpider)
    process.start()

if __name__ == '__main__':
    main()

이 코드는 Scrapy를 사용하여 https://example.com 웹 페이지에서 제목을 추출하는 간단한 스파이더를 정의합니다.

라이브러리와 프레임워크 측면에서 Python과 JavaScript 중 선택은 주로 특정 프로젝트 요구사항, 개인 또는 팀의 역량, 스크래핑 대상 콘텐츠에 따라 달라집니다. 동적 콘텐츠 및 브라우저 자동화의 경우 Puppeteer와 같은 JavaScript 라이브러리가 더 적합할 수 있습니다. 고급 데이터 처리 및 분석을 수행하거나 비동기 요청으로 머신러닝 모델을 구축하는 다단계 웹 스크래핑의 경우 Python이 더 나은 선택입니다.

동적 콘텐츠 처리

동적 콘텐츠는 기존 스크레이퍼가 자바스크립트로 로드된 데이터를 포착할 수 없기 때문에 웹 스크레이퍼의 데이터 추출을 어렵게 만듭니다. 그럼에도 자바스크립트와 파이썬에는 브라우저 내에서 사용자처럼 동작할 수 있는 특정 라이브러리가 존재하여 동적으로 생성된 콘텐츠를 스크레이핑할 수 있습니다. 이 경우 웹 페이지가 자바스크립트로 생성된 콘텐츠를 실행하기 위해 완전히 렌더링된 후, 데이터 스크레이핑이 비동기적으로 수행됩니다.

자바스크립트에서는 동적 콘텐츠를 처리할 수 있는 두 가지 라이브러리인 Puppeteer와 Selenium이 있습니다:

• 퍼피티어(Puppeteer): 이 라이브러리는 ChromeDriver를 직접 제어하여 자바스크립트 중심 사이트와의 상호작용이 필요한 작업에 적합합니다.
• Selenium: 자바스크립트 실행을 위한 또 다른 강력한 도구인 Selenium WebDriver는 로컬 또는 원격 서버에서 브라우저를 직접 제어하여 복잡한 시나리오를 실시간으로 처리할 수 있습니다.

다음 예시는 Puppeteer를 사용해 동적 콘텐츠를 스크래핑하는 방법을 보여줍니다:

const puppeteer = require('puppeteer');

async function extractPageTitle() {
    const navigator = await puppeteer.launch();
    const explorer = await navigator.newPage();
    await explorer.goto('https://example.com');
    const documentTitle = await explorer.evaluate(() => document.title);
    console.log(`추출된 문서 제목: ${documentTitle}`);
    await navigator.close();
}

extractPageTitle();

이 코드는 puppeteer를 사용하여 브라우저 인스턴스를 실행하고, https://example.com 페이지를 방문하여 제목을 가져온 후 콘솔에 기록합니다. 마지막으로 코드 실행이 완료되면 브라우저를 닫습니다.

다음 예제는 Selenium을 사용하여 동적 콘텐츠를 스크래핑하는 방법을 보여줍니다:

const {Builder, By} = require('selenium-webdriver');

async function scrapeDynamicContent(siteUrl) {
    let browser = await new Builder().forBrowser('chrome').build();
    try {
        await browser.get(siteUrl);
        let targetElement = await browser.findElement(By.id('dynamic-element'));
        let contentOfElement = await targetElement.getText();
        console.log(`추출된 콘텐츠: ${contentOfElement}`);
    } finally {
        await browser.quit();
    }
}

scrapeDynamicContent('https://example.com');

이 코드는 Selenium 웹 드라이버를 사용하여 웹 페이지 https://example.com을 열고 findElement 메서드를 사용하여 동적 콘텐츠를 가져옵니다. 마지막으로 코드는 콘텐츠를 출력하고 브라우저를 닫습니다.

Python에서 동적 콘텐츠 스크래핑을 처리하는 방식은 Selenium과 pyppeteer (기본적으로 Puppeteer의 포팅 버전으로, JavaScript로 렌더링된 페이지를 처리하기 위한 브라우저 자동화 같은 유사한 기능을 제공합니다)를 사용하는 유사한 전략을 포함합니다.

다음 예시는 Selenium을 사용한 동적 콘텐츠 스크래핑 방법을 보여줍니다:

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By

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

try:
    activeElement = navigator.find_element(By.ID, 'dynamic-content')
    print(activeElement.text)  # 동적 요소의 텍스트 출력
finally:
    navigator.quit()  # 스크립트 실행 후 브라우저 강제 종료

이 코드는 Selenium과 ChromeDriver를 사용하여 웹 페이지 https://example.com을 열고 find_element 메서드를 통해 동적 콘텐츠를 가져온 후 출력합니다.

다음 예제는 pyppeteer를 사용하여 동적 콘텐츠를 스크래핑하는 방법을 보여줍니다:

import asyncio
from pyppeteer import launch

async def extractContent():
    client = await launch(headless=True)  # 브라우저 실행
    tab = await client.newPage()  # 새 탭 열기
    await tab.goto('http://books.toscrape.com/')

    # 제품 포드가 나타날 때까지 대기
    await tab.waitForSelector('.product_pod', {'timeout': 10000})  # 최대 10초 대기
    
    # 책 제목 추출
    book_titles = await tab.evaluate('''() => {
        const titles = [];
        document.querySelectorAll('.product_pod h3 a').forEach(element => {
            titles.push(element.getAttribute('title'));
        });
        return titles;
    }''')
    
    print(book_titles)  # 추출된 책 제목 표시
    
    await client.close()  # 브라우저 닫기

asyncio.get_event_loop().run_until_complete(extractContent())

이 코드는 pyppeteer를 사용하여 http://books.toscrape.com/ 페이지의 동적 콘텐츠를 캡처합니다. 코드는 브라우저를 실행하고 http://books.toscrape.com/ 페이지를 연 다음 querySelectorAll을 사용하여 동적 콘텐츠를 가져옵니다. 마지막으로 콘텐츠를 출력하고 브라우저를 닫습니다.

JavaScript를 사용하든 Python을 사용하든, 두 언어 모두 동적 웹 콘텐츠를 스크래핑할 수 있습니다. 선택은 프로젝트의 특정 요구사항, 언어에 대한 지식, 또는 스크래핑 작업의 특성에 따라 달라집니다. 예를 들어, Python은 Scrapy 및 pandas 라이브러리를 사용한 대규모 데이터 추출 및 처리에 가장 적합한 언어인 반면, JavaScript는 JavaScript가 풍부한 사이트에서 동적 콘텐츠를 스크래핑하고 Puppeteer와 같은 도구로 웹 상호작용을 자동화하는 데 완벽합니다.

결론

웹 스크래핑에 JavaScript와 Python 중 선택하는 것은 주로 프로젝트 요구사항과 가장 익숙한 언어에 달려 있습니다. 웹 개발자이거나 여러 작업을 동시에 처리할 고성능이 필요하다면 JavaScript가 탁월한 선택입니다. 단순성과 가독성을 중시한다면 Python을 선택해야 합니다.

적합한 도구를 사용하더라도 웹 스크래핑은 IP 차단이나 CAPTCHA 같은 문제에 직면할 수 있습니다. Bright Data는 프록시 서비스, Web Unlocker, IP 로테이션, 웹 스크래핑 API, 데이터셋 등 다양한 서비스를 제공하여 스크래핑 작업이 효과적이고 원활하게 진행되도록 보장합니다.

파이썬 또는 자바스크립트를 활용한 웹 스크래핑에 대해 자세히 알아보려면 Bright Data 가이드인 ‘파이썬으로 웹 스크래핑하기 ‘와 ‘자바스크립트 및 Node.js로 웹 스크래핑하기’를 확인하세요. 수동 스크래핑을 건너뛰고 싶으신가요? 저희 웹 스크래핑 API나 데이터셋을 사용해 보세요!