소개
이번 블로그 포스트에서는 파이썬을 사용하여 웹 크롤링을 진행하고, 이를 Azure와 연동하여 데이터를 저장하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
웹 크롤링
라이브러리 설치
파이썬에서 웹 크롤링을 위해 requests와 BeautifulSoup라는 라이브러리를 사용합니다. 먼저 이 두 라이브러리를 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 사용하여 설치합니다.
pip install requests beautifulsoup4
웹 페이지 크롤링
파이썬에서는 requests 라이브러리를 사용하여 웹 페이지에 접속하고, BeautifulSoup 라이브러리를 사용하여 웹 페이지를 파싱할 수 있습니다. 아래는 예시 코드입니다.
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "http://example.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
# 웹 페이지에서 필요한 정보를 추출하는 코드 작성
위 코드에서는 requests.get()을 사용하여 웹 페이지에 접속하고, BeautifulSoup 클래스를 사용하여 HTML을 파싱합니다. 그 후 필요한 정보를 추출하는 코드를 작성하면 됩니다.
Azure와 연동
Azure Blob Storage 계정 생성
데이터를 저장하기 위해 Azure Blob Storage를 사용하겠습니다. 먼저 Azure Portal에 접속하여 Blob Storage 계정을 생성해야 합니다. 생성한 계정의 연결 문자열(Connection String)을 복사해두세요.
데이터 업로드
Azure Blob Storage에 데이터를 업로드하기 위해서는 azure-storage-blob 라이브러리를 사용해야 합니다. 아래의 명령어를 사용하여 라이브러리를 설치합니다.
pip install azure-storage-blob
아래는 Azure Blob Storage에 데이터를 업로드하는 예시 코드입니다.
from azure.storage.blob import BlobServiceClient
connection_string = "your_connection_string"
container_name = "your_container_name"
blob_name = "your_blob_name"
data = "Hello, World!"
blob_service_client = BlobServiceClient.from_connection_string(connection_string)
blob_client = blob_service_client.get_blob_client(container=container_name, blob=blob_name)
blob_client.upload_blob(data)
위 코드에서는 BlobServiceClient 클래스를 사용하여 Blob Storage에 접속하고, get_blob_client() 메서드를 사용하여 업로드할 Blob을 지정합니다. upload_blob() 메서드를 호출하여 데이터를 업로드합니다.
결론
파이썬을 활용하여 웹 크롤링을 수행하고, Azure Blob Storage와 연동하여 데이터를 저장하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이를 통해 필요한 데이터를 웹에서 수집하고, Azure를 활용하여 데이터를 저장하고 활용할 수 있습니다.
더 자세한 내용은 다음 참고 자료를 확인해주세요.
#Python #웹크롤링 #Azure