1. 파이썬 크롤링: 키워드 검색량 분석 프로그램 개발
1) 프로그램 개발 배경
약 3개월 전, 네이버 블로그에 최적화된 키워드를 발굴하는
프로그램을 만들었었습니다. 하지만 최근 프로그램 오류가
발생하여, 해당 내용을 개선하고 재작성하는 과정을 공유하고자
합니다. 이 과정에서 파이썬 크롤링의 기본적인 개념과 한계점에
대해서도 간략하게 짚어볼 예정입니다.
2) 크롤링 기술 소개
크롤링은 웹상의 다양한 텍스트, 이미지, 영상 등의 정보를
자동으로 수집하는 기술입니다. 파이썬에서는 Selenium,
BeautifulSoup 라이브러리를 활용하여 HTML 태그
기반으로 원하는 데이터를 쉽게 추출할 수 있습니다. 이는 웹
페이지 구조를 이해하고 필요한 정보를 선별하는 데 유용합니다.
2. 크롤링의 한계와 해결 방안
1) 웹사이트 구조 변경으로 인한 오류
크롤링은 웹사이트의 HTML 구조에 의존합니다. 만약 웹사이트
운영자가 페이지 디자인을 변경하거나 태그 구조를 수정하면,
기존에 사용하던 크롤링 코드가 작동하지 않게 됩니다. 이로 인해
데이터 수집에 오류가 발생하며, 주기적인 코드 업데이트가
필요합니다.
2) UI 변경에 따른 태그 정보 수정
최근 네이버 블로그의 크리에이터 어드바이저 페이지 UI가
변경되면서, 이전에 사용하던 태그 정보들이 무효화되었습니다.
이로 인해 프로그램이 필요한 정보를 찾지 못해 오류가
발생했습니다. 다행히 프로그램의 핵심 로직은 그대로 유지되므로,
변경된 웹페이지 구조에 맞춰 크롤링 관련 부분만 수정하면
정상적으로 작동합니다.
3. 프로그램 수정 및 개발 과정
1) 변경된 URL 및 XPath 경로 적용
네이버 블로그 키워드 분석 프로그램 수정의 첫 단계는 변경된
크리에이터 어드바이저 페이지의 URL을 적용하는 것입니다.
또한, 특정 요소의 절대 경로인 XPath 정보를 새롭게
파악하여 코드에 반영하는 작업이 필요합니다.
2) XPath 정보 추출 및 활용
웹페이지의 특정 요소(버튼, 텍스트, 이미지 등)를 선택하기
위해 마우스 오른쪽 클릭 후 '검사' 기능을 활용합니다. 이를
통해 표시되는 HTML 구조에서 해당 요소의 XPath 절대
경로를 복사합니다. 이 경로를 파이썬 코드에 붙여넣어 원하는
데이터를 정확하게 추출할 수 있습니다.
1. 파이썬 크롤링의 원리와 한계
1) 크롤링의 기본 개념
크롤링은 웹 페이지에서 텍스트, 이미지, 링크 등 다양한 정보를
자동으로 수집하는 기술입니다. 파이썬에서는 Selenium,
BeautifulSoup과 같은 라이브러리를 활용하여 웹
페이지의 HTML 구조를 분석하고 원하는 데이터를 추출합니다.
이러한 라이브러리들은 웹 페이지를 구성하는 태그 정보를 이용해
개발자가 원하는 특정 요소를 식별하고 가져오는 데 도움을
줍니다.
2) 웹 페이지 변경으로 인한 크롤링 오류
크롤링의 주요 한계점은 웹사이트의 디자인이나 구조가 변경될 때
발생합니다. 웹 공급자가 HTML, CSS 태그 구조를 수정하면
기존에 사용하던 태그 정보가 더 이상 유효하지 않게 됩니다.
이로 인해 크롤링 프로그램은 더 이상 데이터를 정상적으로
가져오지 못하고 오류를 발생시키며, 지속적인 유지보수를 통해
프로그램을 수정해야 합니다.
2. 네이버 키워드 검색량 조회 프로그램 수정 과정
1) 변경된 URL 및 UI 요소 대응
최근 프로그램에서 오류가 발생한 원인 중 하나는 크리에이터
어드바이저 페이지의 URL 주소가 변경되었기 때문입니다. 이
변경된 URL을 프로그램에 다시 적용하는 것이 첫 번째 수정
작업이었습니다. 또한, 변경된 UI 디자인에 맞춰 기존에
사용하던 태그 정보들을 재확인하고 수정해야 했습니다.
2) HTML/CSS 태그 경로 재설정
프로그램에서 특정 버튼, 텍스트, 이미지 등의 요소를 가져오기
위해서는 해당 요소의 절대 경로를 정확히 파악해야 합니다. 웹
브라우저의 '검사' 기능을 활용하여 원하는 요소의
HTML/CSS 절대 경로를 확인하고, 이를 복사하여 크롤링
코드에 적용했습니다. XPath 기능을 이용하면 이러한 경로
정보를 쉽게 복사하고 붙여넣을 수 있습니다.
3. 네이버 키워드 검색량 조회 프로그램의 개선
1) XPath를 활용한 데이터 추출
키워드 관련 정보들을 효과적으로 추출하기 위해 '검사' 기능을
통해 각 항목의 XPath를 확인했습니다. 추출된 XPath
정보들을 정제하고 코드에 반영함으로써, 변경된 웹 페이지
구조에서도 정확하게 원하는 키워드 데이터를 가져올 수
있었습니다. 이를 통해 프로그램의 신뢰성을 높였습니다.
2) 수정 후 프로그램 정상 작동 확인
URL 변경과 HTML/CSS 태그 경로 수정을 거친 후,
프로그램을 다시 실행하여 정상적으로 작동하는지 확인했습니다.
이전과 동일하게 네이버 키워드 검색량 정보를 문제없이 가져오는
것을 확인했으며, 이러한 개선 과정을 통해 프로그램을 안정적으로
다시 사용할 수 있게 되었습니다.
4. 셀프 개발된 키워드 분석 도구의 가능성
1) 맞춤형 키워드 분석 도구 개발
이러한 크롤링 기술을 활용하면 특정 플랫폼에 최적화된 키워드
분석 도구를 직접 개발할 수 있습니다. 예를 들어, 라온픽과
같은 외부 서비스에 의존하지 않고, 자신만의 필요에 맞는 기능과
인터페이스를 갖춘 프로그램을 구축할 수 있습니다. 이는 데이터
수집 및 분석 과정의 유연성을 크게 높여줍니다.
2) 지속적인 유지보수의 중요성
웹사이트 구조의 빈번한 변경은 크롤링 기반 프로그램의 지속적인
유지보수를 필수적으로 만듭니다. 따라서 웹 페이지의 업데이트
현황을 주기적으로 모니터링하고, 필요에 따라 크롤링 코드를
신속하게 수정하는 능력이 중요합니다. 이는 장기적으로 안정적인
데이터 수집을 보장하는 핵심 요소입니다.
1. 크롤링의 본질과 한계
1) 웹페이지 구조 변화에 따른 취약점
크롤링은 웹페이지의 HTML 구조를 기반으로 데이터를 추출하는
기술입니다. 하지만 웹사이트 운영자가 디자인이나 구조를 변경하면
기존에 사용하던 태그 정보가 바뀌어 프로그램 오류가 발생할 수
있습니다. 따라서 웹사이트 변경 사항을 지속적으로 파악하고
코드를 업데이트하는 노력이 필요합니다.
2) 자동화 도구의 필수성
이러한 한계 때문에 크롤링 프로그램의 안정적인 운영을 위해서는
웹페이지 변경 시 신속하게 코드를 수정하는 것이 중요합니다.
Selenium, BeautifulSoup와 같은 라이브러리를
활용하여 변경된 태그 정보를 파악하고, XPath 등의 절대
경로를 재설정하는 작업이 필수적입니다.
2. 네이버 키워드 검색량 조회 프로그램 개발 경험
1) UI/HTML 변경에 따른 직접적인 문제 해결
본 프로그램 개발 과정에서 네이버 블로그의 크리에이터 어드바이저
화면 디자인이 변경되면서 기존 태그 정보가 무효화되는 문제를
겪었습니다. 이로 인해 프로그램이 정상적으로 작동하지 않는
상황이 발생했습니다.
2) XPath를 활용한 효율적인 데이터 추출
변경된 UI에 맞춰 URL 주소를 업데이트하고, 마우스 오른쪽
클릭 후 '검사' 기능을 통해 직접 태그의 절대
경로(XPath)를 파악하여 코드에 반영했습니다. 이 과정을
통해 프로그램은 다시 정상적으로 키워드 검색량 데이터를 추출할
수 있게 되었습니다.
3. 크롤링 기술 활용 및 발전 방향
1) 맞춤형 데이터 수집 도구의 가치
크롤링은 특정 목적에 맞는 데이터를 효율적으로 수집할 수 있는
강력한 도구입니다. 라온픽과 같은 키워드 분석 도구처럼, 직접
개발한 프로그램을 통해 원하는 정보를 정확하고 빠르게 얻을 수
있다는 점에서 큰 가치가 있습니다.
2) 지속적인 업데이트와 응용 가능성
웹사이트 변경에 유연하게 대처하기 위해서는 크롤링 기술에 대한
이해와 함께, 주기적인 코드 업데이트가 필수적입니다. 이러한
경험을 바탕으로 향후 더욱 다양하고 복잡한 웹 데이터 수집 및
분석 시스템으로 발전시킬 수 있을 것입니다.
키워드검색량조회
라온픽 
