Wikipedia Web Scraping 2023: 분석을 위한 데이터 추출

온라인 스크래핑을 사용하면 가격 비교, 시장 조사, 광고 확인 등과 같은 목적으로 웹사이트에서 공개 데이터를 수집할 수 있습니다.

일반적으로 필요한 공공 데이터를 대량으로 추출하지만 봉쇄에 맞서 실행하는 경우 추출이 어려울 수 있습니다.

제한은 속도 차단 또는 IP 차단일 수 있습니다(요청의 IP 주소는 금지된 영역, 금지된 유형의 IP 등에서 시작되기 때문에 제한됨). (IP 주소는 여러 번 요청했기 때문에 차단됩니다.)

이제 유용한 지식과 정보를 긁어모으려면 수많은 정보가 있는 지식 백과사전인 Wikipedia를 긁어내는 것을 고려해 보셨을 것입니다.

웹 스크래핑 위키백과에 대해 몇 가지 알아봅시다.

Wikipedia 웹 스크래핑

웹 스크래핑은 인터넷에서 데이터를 수집하는 자동화된 방법입니다. 웹 스크래핑에 대한 자세한 정보, 웹 크롤링과의 비교, 웹 스크래핑을 지지하는 주장이 이 기사에서 제공됩니다.

목표는 다양한 웹 스크래핑 방법을 사용하여 Wikipedia 홈 페이지에서 데이터를 수집한 다음 구문 분석하는 것입니다.

다양한 웹 스크래핑 방법, Python 웹 스크래핑 라이브러리, 데이터 추출 및 처리 절차에 더 익숙해질 것입니다.

웹 스크래핑과 파이썬

웹 스크래핑은 본질적으로 프로그래밍 언어로 생성된 소프트웨어를 사용하여 많은 웹사이트에서 대량의 데이터로부터 구조화된 데이터를 추출하고 이를 당사 장치, 바람직하게는 Excel 시트, JSON 또는 스프레드시트에 로컬로 저장하는 프로세스입니다.

이는 프로그래머가 크고 작은 프로젝트 모두에 대해 논리적이고 이해하기 쉬운 코드를 만드는 데 도움이 됩니다.

Python은 주로 웹 스크래핑을 위한 최고의 언어로 간주됩니다. 대부분의 웹 크롤링 관련 작업을 효과적으로 처리할 수 있으며 다재다능합니다.

Wikipedia에서 데이터를 스크랩하는 방법은 무엇입니까?

다양한 방법으로 웹 페이지에서 데이터를 추출할 수 있습니다.

예를 들어 Python과 같은 컴퓨터 언어를 사용하여 직접 구현할 수 있습니다. 그러나 기술에 정통하지 않은 경우 이 프로세스로 많은 일을 하기 전에 많은 공부를 해야 합니다.

또한 시간이 많이 걸리며 Wikipedia 페이지를 수동으로 샅샅이 뒤지는 데 시간이 걸릴 수 있습니다. 또한 무료 웹 스크레이퍼는 온라인에서 액세스할 수 있습니다. 그러나 그들은 종종 신뢰성이 부족하고 공급업체는 의심스러운 의도를 가질 수 있습니다.

평판이 좋은 공급업체의 괜찮은 웹 스크레이퍼에 투자하는 것이 Wiki 데이터를 수집하는 가장 좋은 방법입니다.

공급자가 스크레이퍼 설치 및 활용 방법에 대한 지침을 제공하기 때문에 다음 단계는 일반적으로 간단하고 복잡하지 않습니다.

프록시는 위키 스크레이퍼와 함께 사용하여 데이터를 더 효과적으로 스크레이핑할 수 있는 도구입니다. Scrapy, Scraping Robot 및 Beautiful Soup과 같은 Python 기반 프레임워크는 이 언어를 사용하여 스크래핑하기가 얼마나 쉬운지를 보여주는 몇 가지 예에 불과합니다.

Wikipedia의 Scrape 데이터 프록시

매우 빠르고 사용하기에 안전하며 데이터를 효과적으로 스크랩하기 위해 필요할 때 다운되지 않도록 보장되는 프록시가 필요합니다. 이러한 프록시는 합리적인 가격으로 Rayobyte에서 사용할 수 있습니다.

우리는 모든 사용자가 선호도와 사용 사례가 다르다는 것을 알고 있기 때문에 다양한 프록시를 제공하기 위해 노력합니다.

웹 스크래핑을 위한 회전 프록시 Wikipedia

프록시 인스턴스는 정기적으로 IP 주소를 교체하는 인스턴스입니다. 또한 중단을 방지하기 위해 금지가 발생하면 IP 주소가 즉시 변경됩니다. 따라서 이 특정 프록시는 사이트 스크래핑을 위한 훌륭한 선택입니다.

이에 비해 정적 프록시에는 하나의 IP 주소만 있습니다. ISP가 자동 교체를 활성화하지 않는 경우 하나의 IP 주소에만 액세스할 수 있고 차단되면 장벽에 부딪히게 됩니다. 이 때문에 정적 프록시는 웹 스크래핑에 가장 적합한 옵션이 아닙니다.

웹 스크래핑 위키 데이터를 위한 거주 프록시

주거용 프록시는 인터넷 서비스 공급자(ISP)가 배포하고 특정 가구와 연결되는 프록시 IP 주소입니다. 그것들은 실제 사람들로부터 오기 때문에 그것들을 얻는 것은 상당히 어렵습니다. 결과적으로 그들은 희소하고 상대적으로 비쌉니다.

거주지 프록시를 사용하여 데이터를 스크랩하면 실제 개인의 주소에 연결되기 때문에 일상적인 사용자처럼 보입니다.

따라서 주거용 프록시를 사용하면 발각되고 차단될 가능성이 크게 줄어듭니다. 따라서 데이터 스크래핑을 위한 훌륭한 후보입니다.

위키 데이터 수집을 위한 주거용 프록시 교체

우리가 방금 말한 두 가지 유형을 결합한 회전 거주 프록시는 웹 스크래핑 Wikipedia를 위한 최고의 프록시입니다.

자주 회전하는 프록시를 사용하여 많은 수의 홈 IP에 ​​액세스할 수 있습니다.

주거용 프록시를 식별하는 데 어려움이 있음에도 불구하고 이들이 생성하는 요청의 양은 결국 스크랩되는 웹 사이트의 관심을 끌 것이기 때문에 이는 매우 중요합니다.

회전하면 IP 주소가 불가피하게 블랙리스트에 오르더라도 프로젝트를 계속 진행할 수 있습니다.

따라서 여러 데이터 센터 프록시를 사용하기로 결정하든 몇 개의 주거용 프록시에 투자하기를 선호하든 상관없이 필요한 것이 있습니다.

1GBS 속도로 실행되는 프록시, 무제한 대역폭 및 24시간 고객 지원을 통해 최고의 웹 스크래핑 경험을 즐길 수 있습니다.

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왜 Wikipedia를 긁어야 합니까?

Wikipedia는 현재 온라인 세계에서 가장 신뢰할 수 있고 정보가 풍부한 서비스 중 하나입니다. 이 플랫폼에는 생각할 수 있는 거의 모든 종류의 주제에 대한 답변과 정보가 있습니다.

따라서 당연히 Wikipedia는 데이터를 스크랩할 수 있는 훌륭한 소스입니다. Wikipedia를 스크랩해야 하는 주된 이유에 대해 논의하겠습니다.

학술 연구를 위한 웹 스크래핑

데이터 수집은 연구와 관련된 가장 고통스러운 활동 중 하나입니다. 이미 논의한 바와 같이 웹 스크레이퍼를 사용하면 이 절차를 더 빠르고 쉽게 수행하는 동시에 엄청난 시간과 에너지를 절약할 수 있습니다.

웹 스크레이퍼를 사용하면 수많은 위키 페이지를 빠르게 스캔하고 조직화된 방식으로 필요한 모든 데이터를 수집할 수 있습니다.

우울증과 햇빛 노출이 국가별로 다른지 확인하는 것이 목표라고 잠시 가정해 보십시오.

위키 스크레이퍼를 사용하여 여러 위키백과 항목을 거치지 않고 여러 국가의 우울증 유병률 및 맑은 시간과 같은 정보를 찾을 수 있습니다.

평판 관리

Wikipedia 페이지를 만드는 것은 현대 시대에 다양한 유형의 비즈니스에서 반드시 수행해야 하는 마케팅 전략이 되었습니다.

그러나 Wikipedia에 페이지가 있다고 해서 마케팅 활동의 끝이 되어서는 안 됩니다. Wikipedia는 크라우드 소싱 플랫폼이므로 기물 파손은 다소 자주 발생합니다.

결과적으로 누군가가 귀하의 회사 페이지에 불리한 정보를 추가하고 귀하의 평판을 해칠 수 있습니다. 또는 관련 위키 기사에서 귀하의 비즈니스를 비방할 수 있습니다.

이 때문에 귀하의 Wiki 페이지와 일단 귀하의 비즈니스를 언급하는 다른 페이지를 주시해야 합니다. 위키 스크레이퍼를 사용하면 쉽게 이 작업을 수행할 수 있습니다.

주기적으로 Wikipedia 페이지에서 귀하의 비즈니스에 대한 참조를 검색하고 기물 파손 사례를 지적할 수 있습니다.

SEO 향상

Wikipedia를 활용하여 웹사이트 트래픽을 늘릴 수 있습니다.

Wiki 데이터 스크레이퍼를 사용하여 변경하려는 기사 목록을 작성하여 귀하의 비즈니스 및 대상 청중과 관련된 페이지를 찾으십시오.

먼저 기사를 읽고 몇 가지 유용한 조정을 하여 사이트 기여자로서 신뢰를 얻으십시오.

신뢰도를 어느 정도 설정한 후에는 끊어진 링크가 있거나 인용이 필요한 위치에 웹 사이트에 대한 연결을 추가할 수 있습니다.

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웹 스크래핑에 사용되는 Python 라이브러리

이미 말했듯이 Python은 세계에서 가장 인기 있고 평판이 좋은 프로그래밍 언어이자 웹 스크래핑 도구입니다. 이제 현재 사용할 수 있는 Python 웹 스크래핑 라이브러리를 살펴보겠습니다.

웹 스크래핑용 요청(인간용 HTTP) 라이브러리

GET 및 POST와 같은 다른 HTTP 요청을 보내는 데 사용됩니다. 모든 라이브러리 중에서 가장 기본적이지만 가장 중요합니다.

웹 스크래핑용 lxml 라이브러리

lxml 패키지는 웹 사이트에서 HTML 및 XML 텍스트를 매우 빠르고 고성능으로 구문 분석합니다. 이것은 거대한 데이터베이스를 스크랩하려는 경우 선택할 수 있는 것입니다.

웹 스크래핑을 위한 아름다운 수프 라이브러리

그 작업은 콘텐츠 구문 분석을 위한 구문 분석 트리를 구축하는 것입니다. 초보자가 시작하기에 좋은 곳이며 사용자 친화적입니다.

웹 스크래핑용 Selenium 라이브러리

이 라이브러리는 위에서 언급한 모든 라이브러리가 가지고 있는 문제, 즉 동적으로 채워진 웹 페이지에서 콘텐츠를 스크랩하는 문제를 해결합니다.

원래 웹 애플리케이션의 자동화된 테스트를 위해 설계되었습니다. 이로 인해 속도가 느리고 산업 수준의 작업에 적합하지 않습니다.

웹 스크래핑을 위한 스크래피

비동기 사용을 사용하는 완전한 웹 스크래핑 프레임워크는 모든 패키지의 보스입니다. 이를 통해 효율성이 향상되고 엄청나게 빨라집니다.

결론

따라서 이것은 Wikipedia Web Scraping에 대해 알아야 할 가장 중요한 측면이었습니다. Web Scraping 등에 대한 더 많은 유익한 게시물을 위해 계속 지켜봐 주시기 바랍니다!

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