Colin's Blog
[python] 웹 스크래핑을 활용한 유명 브랜드 제품 가격 비교
  1. 소개
  2. 필요한 라이브러리 설치
  3. 웹 스크래핑을 통한 데이터 수집
  4. 데이터 정제 및 분석
  5. 결과
  6. 결론

1. 소개

유명 브랜드의 제품을 구매할 때, 다양한 온라인 쇼핑몰에서 판매하는 가격을 비교하고 싶을 때가 많습니다. 이를 위해 웹 스크래핑을 활용하여 다수의 쇼핑몰에서 제품 가격을 수집하고 비교해 보는 프로젝트를 진행해 보겠습니다.

2. 필요한 라이브러리 설치

이 프로젝트에서는 Python의 requests, BeautifulSoup 라이브러리를 사용하여 웹 스크래핑을 수행합니다.

pip install requests
pip install beautifulsoup4

3. 웹 스크래핑을 통한 데이터 수집

먼저, 제품 정보 및 가격을 포함한 HTML 데이터를 가져오기 위해 requests 라이브러리를 사용하여 각 쇼핑몰의 웹페이지에 요청을 보냅니다. 그 다음, BeautifulSoup 라이브러리를 사용하여 해당 페이지의 HTML을 파싱하고 필요한 데이터를 추출합니다.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.example.com/product'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

product_title = soup.find('h1', class_='product-title').text
product_price = soup.find('span', class_='product-price').text

위 코드에서 url은 각 쇼핑몰의 제품 페이지 주소를 나타내며, product_title과 product_price는 제품의 제목과 가격을 저장하는 데 사용됩니다.

4. 데이터 정제 및 분석

다수의 쇼핑몰에서 제품 정보와 가격을 수집한 후, 이를 데이터프레임으로 저장하고 정제합니다. 각 쇼핑몰의 제품 가격을 비교하고, 최저가 및 최고가를 확인하여 가장 합리적인 가격을 찾을 수 있습니다.

import pandas as pd

data = {'Shop': ['Shop A', 'Shop B', 'Shop C'],
        'Product': ['Product A', 'Product A', 'Product A'],
        'Price': [10000, 12000, 9500]}

df = pd.DataFrame(data)
lowest_price = df['Price'].min()
highest_price = df['Price'].max()

5. 결과

위의 분석을 통해 가장 저렴한 제품을 판매하는 쇼핑몰을 찾을 수 있으며, 각 쇼핑몰의 가격 차이를 확인할 수 있습니다. 이를 통해 비용을 절약하고 합리적인 구매를 할 수 있습니다.

6. 결론

웹 스크래핑을 사용하여 유명 브랜드 제품의 다양한 쇼핑몰 가격을 비교하여 합리적으로 제품을 구매할 수 있습니다. 또한, 이를 통해 시장의 경향을 분석하고 소비자 입장에서 중요한 정보를 얻을 수 있습니다.

이상으로 유명 브랜드 제품 가격을 비교하는 웹 스크래핑 프로젝트에 대해 알아보았습니다.

참고문헌:

© 2018 Colin. All rights reserved.