웹 크롤링(Web Crawling) & 스크래핑(Web Scraping)

개요

웹은 가장 방대한 데이터 원천 중 하나이며, 이를 자동화된 방식으로 수집하는 기법이 바로 **웹 크롤링(Web Crawling)**과 **웹 스크래핑(Web Scraping)**입니다. 둘은 종종 혼용되지만 목적과 처리 범위, 기술 방식에서 뚜렷한 차이가 있습니다. 본 글에서는 웹 크롤링과 스크래핑의 정의, 차이점, 기술 도구, 법적 이슈, 실무 적용 전략 등을 비교·정리합니다.

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1. 정의 및 차이점

구분	웹 크롤링 (Web Crawling)	웹 스크래핑 (Web Scraping)
목적	전체 웹사이트 구조 탐색 및 URL 수집	특정 페이지의 데이터 추출
작동 방식	링크를 따라가며 페이지를 순차적으로 수집	정해진 요소에서 정보만 추출
출력 대상	HTML 전체, URL 목록	구조화된 데이터 (JSON, CSV 등)
활용 분야	검색 엔진, 데이터 수집 인프라	뉴스/상품 정보 수집, 모니터링

크롤링은 '어디에 무엇이 있는가'를 찾고, 스크래핑은 '그 중 무엇을 수집할 것인가'에 집중합니다.

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2. 주요 기술 및 도구

목적	도구	설명
크롤링	Scrapy (Python), Heritrix (Java)	다수 URL 탐색, 대용량 수집용 프레임워크
스크래핑	BeautifulSoup, Selenium, Puppeteer	특정 HTML 요소 추출, 자바스크립트 처리 가능
API 접근 대체	Requests, aiohttp	REST API 또는 Ajax 대응용 요청 도구
구조화	Pandas, JSON, CSV Writer	수집 결과 데이터 변환 및 저장
분산 처리	Apache Nutch, scrapy-cluster	대규모 병렬 크롤링 시스템 구축

Selenium은 JS 기반 렌더링까지 지원하며, 동적 웹사이트 대응에 강력합니다.

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3. 웹 크롤링 아키텍처 흐름

1. Seed URL 설정
2. URL 큐에 등록 (Queue)
3. 페이지 요청 및 수신 (HTTP GET)
4. 링크 추출 → 새로운 URL 탐색
5. robots.txt 확인 및 우회 처리
6. 콘텐츠 저장 (HTML or 원본 데이터)
7. 중복 제거, 스케줄링, 재방문 처리

크롤러는 ‘정보 구조 탐색’에 강하며, 스크래핑은 ‘정보 정제·수집’에 특화됩니다.

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4. 법적 이슈 및 주의사항

항목	설명
robots.txt	사이트가 허용하는 크롤링 범위 명시 (비강제)
서비스 약관(TOS)	일부 웹사이트는 자동 수집 자체를 금지할 수 있음
저작권	수집된 콘텐츠의 활용 범위(비상업/상업)에 따라 법적 문제 가능
개인정보	이름, 위치 등 민감한 정보 수집 시 법적 제재 대상 가능성
속도 제한	과도한 요청은 IP 차단 및 법적 고지 대상이 될 수 있음

정기적 요청 간격 유지, User-Agent 설정, robots.txt 준수는 기본 예의입니다.

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5. 실무 활용 사례

산업	활용 목적	예시
이커머스	경쟁사 가격/리뷰 수집	크롤링+스크래핑 병행, 자동 비교 툴 개발
금융	뉴스 기사 기반 감성 분석	크롤링 후 텍스트 분석으로 리스크 지표 생성
부동산	지역별 시세 정보 수집	스케줄러 기반 자동화, 지도 API 연계
학술/논문	논문 메타데이터 수집	DOI 기반 크롤링 후 BibTex 추출
SNS	사용자 반응 모니터링	Webhook 또는 API 대체 + 스크래핑 병행

크롤링 + 스크래핑은 데이터 수집 인프라 구축의 양 날개입니다.

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6. 결론

웹 크롤링과 스크래핑은 현대의 데이터 수집에서 가장 유연하고 강력한 도구입니다. 특히 정형화된 API가 없는 환경에서도 활용할 수 있으며, 실시간 시장 정보, 사용자 피드백, 콘텐츠 메타 정보 등 다양한 비정형 데이터를 자동으로 확보할 수 있습니다. 다만, 법적·윤리적 책임을 인식하고, 적절한 수집 범위 내에서 활용하는 것이 중요합니다.