스크레이핑은 웹사이트로부터 데이터를 추출하는 강력한 도구입니다. Python에서는 requests-html 라이브러리를 사용하여 웹페이지를 다운로드하고 정보를 추출할 수 있습니다. 하지만 큰 규모의 스크레이핑 작업을 수행할 때는 효율성과 성능에 주의를 기울여야 합니다.

이 블로그 포스트에서는 requests-html 라이브러리를 사용하여 효율적인 스크레이핑 전략을 개발하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 세션(Session) 사용하기

requests-html은 내부적으로 requests 라이브러리를 사용하여 웹페이지를 다운로드합니다. Session 객체를 사용하면 연결을 유지하고 다수의 요청을 손쉽게 처리할 수 있습니다.

from requests_html import HTMLSession

session = HTMLSession()
response = session.get('https://example.com')

세션을 사용하면 한 번의 연결로 여러 페이지를 다운로드할 수 있습니다. 이는 다수의 요청을 보내는 스크레이핑 작업에서 매우 유용합니다.

2. 비동기 방식 사용하기

requests-html에서 비동기 요청을 사용하면 여러 페이지를 동시에 다운로드할 수 있습니다. 이를 통해 스크레이핑 작업의 속도를 대폭 향상시킬 수 있습니다.

비동기 요청을 위해서는 asyncio 라이브러리를 사용해야 합니다. 다음은 비동기 방식으로 여러 페이지를 다운로드하는 예제 코드입니다.

import asyncio
from requests_html import AsyncHTMLSession

async def download_page(url):
    session = AsyncHTMLSession()
    response = await session.get(url)
    return response

urls = ['https://example.com/page1', 'https://example.com/page2', 'https://example.com/page3']

async def main():
    tasks = [download_page(url) for url in urls]
    responses = await asyncio.gather(*tasks)
    # 페이지 다운로드 후 처리하는 로직 작성

asyncio.run(main())

비동기 스크레이핑은 모든 페이지 다운로드 목록이 주어진 후에 결과를 수집하므로, 각 페이지가 다운로드되는 동안 다른 작업을 수행할 수 있습니다.

3. 캐싱 활용하기

스크레이핑 작업에서는 동일한 페이지를 여러 번 다운로드해야 하는 경우가 많습니다. 이 때 캐싱을 활용하여 이미 다운로드한 페이지를 다시 다운로드하지 않고 사용할 수 있습니다.

requests-html은 requests_cache 모듈을 지원하여 캐싱을 간편하게 사용할 수 있습니다. 다음은 캐싱을 활용하는 예제 코드입니다.

import requests_cache
from requests_html import HTMLSession

# 캐시를 사용할 세션 생성
session = HTMLSession()
requests_cache.install_cache('scraping_cache')

# 페이지 다운로드
response = session.get('https://example.com')

캐싱을 사용하여 이미 다운로드한 페이지는 로컬에 저장되기 때문에, 다음 번에는 같은 페이지를 다시 다운로드하지 않고 로컬에서 가져옵니다. 이를 통해 네트워크 대역폭을 절약하고 스크레이핑 작업의 속도를 향상시킬 수 있습니다.

마치며

requests-html을 사용하여 효율적인 스크레이핑 전략을 개발하는 방법을 알아보았습니다. 세션을 사용하고, 비동기 방식을 활용하며, 캐싱을 활용하는 것은 큰 규모의 스크레이핑 작업에 있어서 성능과 효율성을 높이는 중요한 요소입니다.

더 많은 성능 향상 기법은 있을 수 있으니, 필요에 따라 추가적인 연구와 실험을 통해 최적의 스크레이핑 전략을 개발하시기 바랍니다.