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아래 내용은 “Batch 파일로 대용량 스크래핑 프로세스 관리하기”에 대한 종합 가이드입니다.
특히 부동산 관련 데이터를 예시로 들어, 어떤 식으로 정보를 수집하고, 어떻게 Batch 파일로 이를 자동화하여 대량으로 처리할 수 있는지 매우 자세하고 꼼꼼하게 설명해드리겠습니다.
코드는 한 줄 한 줄 상세한 설명을 포함하고 매우 객관적이고 매우 신뢰성 있는 정보를 기반으로 작성하였으며,
추가로 실무에서 바로 적용 가능한 꿀팁까지 제안하였으니 끝까지 천천히 읽어보시기 바랍니다.
1. 들어가기 전에: Batch 파일과 대용량 스크래핑이란?
1.1 Batch 파일이란?
- Batch 파일(확장자 *.bat 또는 *.cmd)은 Windows 운영 체제에서 여러 개의 명령어를 순차적으로 실행할 수 있는 스크립트 파일입니다.
- 한 번에 여러 작업을 지시할 수 있으므로 자동화 작업에 매우 유리하며, 복잡한 명령어를 매번 입력할 필요 없이 반복 작업을 간편하게 처리할 수 있습니다.
1.2 대용량 스크래핑이란?
- 웹 스크래핑(Web Scraping) 은 웹사이트에서 일정 규칙을 통해 데이터를 수집하는 기술입니다.
- 대용량 스크래핑이란, 한두 건이 아니라 수백~수천 건 이상의 대규모 데이터를 한꺼번에 수집하는 과정을 의미합니다.
- 예를 들어, 부동산 매물 수만 건을 자동으로 모아서 분석하고 싶을 때, 직접 사람 손으로는 불가능하므로 스크래핑을 활용하면 빠르고 정확하게 데이터 수집이 가능합니다.
2. 왜 부동산 스크래핑에 Batch 파일이 필요한가?
2.1 수많은 매물 페이지 자동화
- 부동산 사이트(예: 네이버 부동산, 직방, 다방 등)는 매물 건수가 매우 많고, 페이지가 여러 개로 나누어져 있는 경우가 많습니다.
- 이 페이지들을 일일이 수작업으로 들어가서 매물을 확인하고 엑셀로 옮기려면 시간이 무척 많이 들고 실수도 발생합니다.
- Batch 파일을 통해 스크래핑 스크립트(Python, Node.js, Puppeteer 등)를 자동으로 여러 페이지에 대해 반복 실행함으로써, 대량 데이터를 한 번에 가져올 수 있습니다.
2.2 일정 주기 업데이트
- 부동산 시장의 정보는 매일 또는 실시간으로 바뀝니다. 새로운 매물이 올라오거나 기존 매물이 가격이 바뀌는 경우가 많습니다.
- Batch 파일에 스케줄을 설정해두면, 매일 새벽 2시 또는 매주 월요일 자정 등 원하는 시간에 정기적으로 스크래핑을 수행하여 최신 데이터를 자동으로 확보할 수 있습니다.
2.3 단순 명령어로 누구나 운영 가능
- 크롤러 개발자가 사내에 한 명만 있는 것이 아니라 여러 명이 같은 코드를 사용해야 할 수도 있습니다.
- Batch 파일을 만들어두면, “bat 파일만 더블클릭하면 된다” 정도로 사용 방법을 단순화할 수 있어, 비전문가도 운영하기 쉬워집니다.
3. 준비물: Node.js, Puppeteer, 그리고 기본 개발 환경
본 예시에서는 Node.js와 Puppeteer를 사용합니다.
Python으로도 비슷하게 진행할 수 있지만, 최근에는 동적 페이지(JavaScript로 렌더링되는 SPA 등)를 처리하기 위해 Puppeteer(Chrome Headless) 기반 작업이 활발합니다.
- Node.js 설치
- 공식 웹사이트에서 LTS 버전을 다운로드하고 설치합니다.
- 설치가 완료되면, 터미널(CMD, PowerShell, Git Bash 등)을 열어 node -v를 입력해 버전을 확인합니다.
- Puppeteer 설치
- 스크래핑용 프로젝트 폴더(예: C:\my-scraper\)를 하나 만들고, 그 안에서 터미널을 열어 npm init -y를 실행합니다.
- npm install puppeteer 명령어로 Puppeteer를 설치합니다.
npm install puppeteer - 설치가 완료되면, package.json의 dependencies에 "puppeteer": "버전번호"가 추가됩니다.
- IDE/에디터
- Visual Studio Code, WebStorm, 또는 다른 텍스트 편집기를 사용해도 좋습니다.
- 코드 작성 및 테스트, Batch 파일 수정을 위해 편리한 에디터를 추천드립니다.
4. 기본 Puppeteer 코드로 부동산 데이터 스크래핑하기
이제 기본적인 Puppeteer 코드를 알아보겠습니다. 예시로 네이버 부동산(M.land) 페이지에서
아파트 매물 정보를 가져온다고 가정해보겠습니다.
아래 코드는 매물명, 가격, 면적, 매물 종류 등을 가져와서 JavaScript 객체 배열 형태로 저장하는 예제입니다.
중요: 실제 스크래핑 시, 해당 사이트의 이용약관을 반드시 확인하세요.
무분별한 트래픽 발생이나 불법 크롤링은 법적 문제가 될 수 있습니다.
4.1 crawler.js 코드 예시
// 파일명: crawler.js
const puppeteer = require('puppeteer');
class RealEstateCrawler {
constructor() {
this.browser = null;
this.page = null;
this.data = []; // 수집된 데이터를 저장할 배열
}
// 1) 브라우저와 페이지 초기화
async init() {
try {
// headless: false로 하면 실제 브라우저 창이 보이며, true이면 백그라운드(머리 없는 브라우저)에서 동작
this.browser = await puppeteer.launch({ headless: false });
this.page = await this.browser.newPage();
// 뷰포트(화면 크기) 설정 (옵션)
await this.page.setViewport({ width: 1280, height: 800 });
} catch (error) {
console.error('초기화 중 오류 발생:', error);
}
}
// 2) 실제 크롤링 작업
async crawl(url) {
try {
// 주어진 URL로 이동
await this.page.goto(url, { waitUntil: 'networkidle2' });
// 특정 셀렉터가 로딩될 때까지 대기 (페이지 구조에 따라 변경 필요)
await this.page.waitForSelector('.item_info_wrap');
// 매물 정보를 감싸고 있는 요소들을 모두 선택 (NodeList로 반환)
const items = await this.page.$$('.item_info_wrap');
// 각 매물 정보를 순회하면서 필요한 데이터 추출
for (let item of items) {
// 매물명
const name = await item.$eval('.item_title', el => el.innerText.trim()).catch(() => '');
// 가격
const price = await item.$eval('.price', el => el.innerText.trim()).catch(() => '');
// 면적
const area = await item.$eval('.area', el => el.innerText.trim()).catch(() => '');
// 매물 유형(매매/전세/월세 등)
const type = await item.$eval('.type', el => el.innerText.trim()).catch(() => '');
this.data.push({ name, price, area, type });
}
} catch (error) {
console.error(`크롤링 중 오류 발생 (${url}):`, error);
}
}
// 3) 브라우저 종료
async close() {
if (this.browser) {
await this.browser.close();
}
}
}
// 실제 실행 부분(메인 함수 역할)
(async () => {
// 1) 크롤러 인스턴스 생성
const crawler = new RealEstateCrawler();
await crawler.init();
// 2) 목표 URL 설정 (예: 강남구 아파트 페이지)
const url = 'https://m.land.naver.com/search/result?query=강남구+아파트';
// 3) 크롤링 실행
console.log(`[INFO] ${url} 페이지 크롤링 시작...`);
await crawler.crawl(url);
// 4) 결과 출력
console.log('[INFO] 크롤링 결과:', crawler.data);
// 5) 브라우저 종료
await crawler.close();
console.log('[INFO] 작업 종료!');
})();
코드 설명 (한 줄 한 줄 꼼꼼하게)
- puppeteer 라이브러리를 불러와 puppeteer.launch()로 브라우저(Chromium)를 실행합니다.
- headless: false로 설정하면 실제 브라우저 화면이 뜨므로 디버깅할 때 편리합니다.
- page.goto(url, { waitUntil: 'networkidle2' })는 네트워크 요청이 거의 없을 때까지 기다려 페이지가 완전히 로딩되길 기대합니다.
- waitForSelector('.item_info_wrap')는 특정 셀렉터가 HTML에 등장할 때까지 대기합니다.
- $$(‘.item_info_wrap’)로 모든 해당 요소를 NodeList 형태로 가져와 순회하며, $eval을 통해 텍스트를 추출합니다.
- 만약 .item_title 등이 없는 경우 catch(() => '')로 에러를 방지하여 빈 문자열을 반환하도록 처리했습니다.
- 모든 데이터를 this.data 배열에 { name, price, area, type } 형태로 저장합니다.
5. 수집한 데이터를 어디에 저장할까? (CSV, DB 예시)
대량 스크래핑 후 중요한 점은 데이터를 어떻게 관리할 것인지입니다.
부동산 매물처럼 데이터량이 많고, 시간에 따라 값이 달라지는 경우에는 **DB(데이터베이스)**를 많이 사용합니다.
5.1 CSV에 저장하기
간단히 CSV 파일로 저장하는 코드 예시를 들어보겠습니다.
Puppeteer 코드에 조금만 수정을 가하면 됩니다.
// 파일명: crawler_csv.js
const puppeteer = require('puppeteer');
const fs = require('fs'); // 파일 시스템 접근
const path = require('path');
class RealEstateCrawler {
constructor() {
this.browser = null;
this.page = null;
this.data = [];
}
async init() {
this.browser = await puppeteer.launch({ headless: false });
this.page = await this.browser.newPage();
}
async crawl(url) {
try {
await this.page.goto(url, { waitUntil: 'networkidle2' });
await this.page.waitForSelector('.item_info_wrap');
const items = await this.page.$$('.item_info_wrap');
for (let item of items) {
const name = await item.$eval('.item_title', el => el.innerText.trim()).catch(() => '');
const price = await item.$eval('.price', el => el.innerText.trim()).catch(() => '');
const area = await item.$eval('.area', el => el.innerText.trim()).catch(() => '');
const type = await item.$eval('.type', el => el.innerText.trim()).catch(() => '');
this.data.push({ name, price, area, type });
}
} catch (err) {
console.error(`크롤링 오류: ${url}`, err);
}
}
// CSV 저장 기능 추가
saveToCSV(filename) {
// CSV 헤더
const header = 'name,price,area,type\n';
// data 배열을 CSV 문자열로 변환
const rows = this.data.map(item => {
// 쉼표 처리 등 주의 (값 안에 쉼표나 줄바꿈 있으면 따옴표로 감싸야 함)
return `"${item.name}","${item.price}","${item.area}","${item.type}"`;
}).join('\n');
const csvContent = header + rows;
fs.writeFileSync(path.join(__dirname, filename), csvContent, 'utf-8');
console.log(`[INFO] CSV 파일 저장 완료: ${filename}`);
}
async close() {
if (this.browser) {
await this.browser.close();
}
}
}
(async () => {
const crawler = new RealEstateCrawler();
await crawler.init();
const url = 'https://m.land.naver.com/search/result?query=강남구+아파트';
await crawler.crawl(url);
// CSV로 저장
crawler.saveToCSV('result.csv');
await crawler.close();
})();
CSV 파일로의 저장 시 주의할 점
- 문자열 중 **쉼표(,)**나 줄바꿈(\n)이 들어가는 경우, CSV 구조가 깨질 수 있으니
"(큰따옴표)로 감싸서 저장하는 것이 안전합니다. - 대량 데이터를 다룰 때는 CSV보다 DB가 더 안정적일 수 있습니다.
5.2 DB(MySQL, SQLite 등)에 저장하기
더 본격적으로는 MySQL, PostgreSQL, SQLite 등을 사용해서 테이블에 저장할 수도 있습니다.
예시로, MySQL에 저장하는 경우를 간단히 살펴보겠습니다. (실무용 예시)
// 파일명: crawler_mysql.js
const puppeteer = require('puppeteer');
const mysql = require('mysql2/promise');
class RealEstateCrawler {
constructor() {
this.browser = null;
this.page = null;
this.data = [];
// MySQL 연결 정보
this.dbConfig = {
host: 'localhost',
user: 'root',
password: 'password123',
database: 'realestate_db'
};
}
async init() {
this.browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
this.page = await this.browser.newPage();
// DB 연결
this.connection = await mysql.createConnection(this.dbConfig);
}
async crawl(url) {
await this.page.goto(url, { waitUntil: 'networkidle2' });
await this.page.waitForSelector('.item_info_wrap');
const items = await this.page.$$('.item_info_wrap');
for (let item of items) {
const name = await item.$eval('.item_title', el => el.innerText.trim()).catch(() => '');
const price = await item.$eval('.price', el => el.innerText.trim()).catch(() => '');
const area = await item.$eval('.area', el => el.innerText.trim()).catch(() => '');
const type = await item.$eval('.type', el => el.innerText.trim()).catch(() => '');
this.data.push({ name, price, area, type });
}
}
async saveToDB() {
try {
// 예: 테이블 명을 apartment_list라고 하겠습니다.
for (let item of this.data) {
await this.connection.execute(
`INSERT INTO apartment_list (name, price, area, type, created_at)
VALUES (?, ?, ?, ?, NOW())`,
[item.name, item.price, item.area, item.type]
);
}
console.log('[INFO] DB에 데이터 저장 완료!');
} catch (err) {
console.error('DB 저장 중 오류:', err);
}
}
async close() {
if (this.connection) {
await this.connection.end();
}
if (this.browser) {
await this.browser.close();
}
}
}
(async () => {
const crawler = new RealEstateCrawler();
await crawler.init();
const url = 'https://m.land.naver.com/search/result?query=강남구+아파트';
await crawler.crawl(url);
// MySQL DB에 저장
await crawler.saveToDB();
await crawler.close();
})();
- 연결 정보(dbConfig)를 본인 환경에 맞춰 수정해야 합니다.
- realestate_db라는 DB, apartment_list라는 테이블이 사전에 만들어져 있어야 합니다.
- 테이블 구조 예시:
CREATE TABLE apartment_list ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255), price VARCHAR(100), area VARCHAR(100), type VARCHAR(50), created_at DATETIME );
6. 대용량 스크래핑을 Batch 파일로 자동화하기
이제 핵심 주제인 Batch 파일을 이용한 대용량 스크래핑 프로세스 관리 방법을 살펴봅시다.
6.1 Batch 파일 기본 구조
@echo off
setlocal
REM (1) Node.js 경로 설정 또는 환경변수로 설정 가능
set NODE_PATH=C:\Program Files\nodejs\node.exe
REM (2) 스크립트가 위치한 폴더로 이동
cd /d "C:\my-scraper"
REM (3) 스크래핑할 URL 목록(또는 지역명 등)을 환경변수로 설정
set URL_LIST="강남구" "서초구" "송파구"
REM (4) 반복문을 돌며 각 구마다 크롤러 실행
for %%u in (%URL_LIST%) do (
echo -----------------------------------------
echo [INFO] %%u 지역 스크래핑 시작...
%NODE_PATH% crawler.js %%u
echo [INFO] %%u 지역 스크래핑 종료.
echo -----------------------------------------
)
echo [INFO] 모든 작업이 완료되었습니다!
endlocal
pause
코드 설명
- @echo off : 배치 파일 실행 시, 내부 실행 명령어가 화면에 표시되지 않도록 합니다.
- set NODE_PATH=... : Node.js 실행 경로를 지정(환경변수 %PATH%에 등록되어 있다면 생략 가능).
- cd /d "C:\my-scraper" : 스크립트가 들어있는 폴더로 이동. /d 옵션은 드라이브가 달라도 이동시켜줌.
- set URL_LIST=... : 대량 스크래핑 시, 여러 지역을 한 번에 처리하고 싶다면 이렇게 공간으로 구분해두고, for문에서 순회.
- 예: "강남구" "서초구" "송파구"
- 실제로는 지역명뿐 아니라 페이지 번호, 여러 사이트 URL, 기타 검색 키워드 등을 넣을 수도 있음.
- for %%u in (%URL_LIST%) do (...) : 각 아이템(%%u)에 대해 블록 안의 명령을 실행.
- pause : 마지막에 화면을 잠깐 멈춰서, 결과를 확인할 수 있게 합니다.
6.2 crawler.js에 인자 받아 처리하기
위 Batch 파일을 보면, crawler.js 실행 시 %%u 값을 인자로 넘기고 있습니다.
그러면 crawler.js에서 지역명(예: 강남구)을 입력받아, URL을 동적으로 구성하면 됩니다.
// 파일명: crawler.js (Batch에서 지역명을 받아서 동적으로 URL 생성)
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
// (1) 매개변수(아규먼트) 파싱
// process.argv[0] -> Node 실행 경로
// process.argv[1] -> 현재 js 파일 경로
// process.argv[2] -> Batch에서 넘긴 인자 (예: "강남구")
const region = process.argv[2] || '강남구'; // 기본값 강남구
// (2) 실제 스크래핑에 사용할 URL
const targetUrl = `https://m.land.naver.com/search/result?query=${encodeURI(region)}+아파트`;
console.log(`[INFO] 스크래핑 시작 - 지역: ${region}`);
console.log(`[INFO] 대상 URL: ${targetUrl}`);
// Puppeteer 실행
const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
const page = await browser.newPage();
try {
await page.goto(targetUrl, { waitUntil: 'networkidle2' });
await page.waitForSelector('.item_info_wrap');
const items = await page.$$('.item_info_wrap');
const data = [];
for (let item of items) {
const name = await item.$eval('.item_title', el => el.innerText.trim()).catch(() => '');
const price = await item.$eval('.price', el => el.innerText.trim()).catch(() => '');
const area = await item.$eval('.area', el => el.innerText.trim()).catch(() => '');
const type = await item.$eval('.type', el => el.innerText.trim()).catch(() => '');
data.push({ name, price, area, type });
}
console.log(`[INFO] 스크래핑 완료 - 데이터 개수: ${data.length}`);
console.log(data);
} catch (err) {
console.error('[ERROR] 스크래핑 실패:', err);
} finally {
await browser.close();
}
})();
- Batch 파일에서 crawler.js "강남구" 형태로 실행하면, JS 코드 내에서 process.argv[2]를 통해 “강남구” 문자열을 받을 수 있습니다.
- 이 값을 활용해서 URL 파라미터에 연결합니다.
- 대량으로 여러 지역을 크롤링할 때는 Batch 파일에서 for문으로 여러 번 실행하게 됩니다.
7. 대용량 스크래핑 시 주의해야 할 점
- 웹사이트의 이용 약관
- 스크래핑 전에 해당 웹사이트의 Robot.txt나 이용 약관을 확인해, 크롤링이 허용되는지 확인해야 합니다.
- 트래픽 부하
- 대량 요청 시 서버에 부하가 갈 수 있으므로, **sleep(대기 시간)**을 두거나, 일정 시간 간격을 두어 요청하는 것이 바람직합니다.
- 너무 빠른 속도로 호출하면 IP 차단을 당할 수 있습니다.
- User-Agent 변경
- 특정 User-Agent만 반복적으로 보이면 봇으로 인지되어 차단될 가능성이 있습니다.
- page.setUserAgent(...) 등을 통해 적절히 변경할 수 있습니다.
- 프록시/회전 IP
- 대용량으로 정말 많은 양(수만~수십만)을 스크래핑할 때는 IP가 쉽게 차단될 수 있으므로, 프록시나 VPN, 회전 IP 서비스를 사용하는 방안을 고려해보세요.
- 에러 처리/재시도 로직
- 스크래핑 중간에 네트워크 에러나 셀렉터 변동 등이 발생할 수 있습니다.
- try/catch를 통해 재시도 로직(예: 3번까지 재시도 후 포기)을 구성하면 프로세스가 중단되지 않고 안정적으로 운영됩니다.
8. 꿀팁 모음
- 로그 남기기
- Batch 파일과 JS 코드에서 로그 파일을 따로 남기면, 에러 시 문제 원인을 추적하기 쉽습니다.
- 예: console.log를 파일로 리다이렉션하거나, winston, pino 같은 로깅 라이브러리를 사용.
- Task Scheduler(윈도우) 또는 cron(리눅스) 활용
- Batch 파일을 단순히 수동 실행하는 것이 아니라, 정해진 시간에 자동 실행되도록 등록하면 주기적인 스크래핑이 가능합니다.
- Windows의 경우 “작업 스케줄러” → “작업 만들기” → 예약 시간 설정
- Linux 서버라면 crontab에 등록
- 멀티 프로세스/멀티 스레드
- 대용량 스크래핑 시 하나의 프로세스로만 처리하면 느릴 수 있으므로, N개 프로세스를 병렬로 실행하는 방법도 있습니다.
- Puppeteer는 자원 소모가 크기 때문에, 동시에 너무 많은 탭을 열면 브라우저가 느려지고 크래시가 날 수 있으니 적절한 병렬 개수를 찾아야 합니다.
- 데이터 중복 처리
- 스크래핑 데이터를 저장할 때, 이미 존재하는 매물인지 판단해 중복 삽입을 막아야 할 수 있습니다.
- DB 사용 시, PRIMARY KEY나 UNIQUE 키 등을 설정하거나, 크롤링 시 해시값을 생성하여 중복 여부를 체크할 수 있습니다.
9. 추가 Q&A
Q1. Batch 파일로 대용량 스크래핑을 할 때 주의해야 할 점은 무엇인가요?
- 서버 과부하를 고려하여 요청 사이에 지연(sleep)을 둬야 하며,
- IP 차단이 일어나지 않도록 User-Agent나 프록시 회전 같은 기법을 병행해야 합니다.
- 또한, 에러 처리를 충분히 넣어 중간에 멈추지 않도록 해야 합니다.
Q2. Batch 파일로 스크래핑을 할 때 성능을 최적화하는 팁이 있나요?
- 병렬 처리를 고려하되, 적절한 제한(예: 2~5개 정도의 동시 실행)으로 CPU, 메모리에 무리가 없게 실행합니다.
- headless 모드로 실행하면 브라우저 UI가 렌더링되지 않아 리소스를 절약할 수 있습니다.
- 한 번 접속 후 여러 페이지를 순회하는 방식(내부 링크로 이동)으로 전환하면 성능이 더 좋아질 수 있습니다.
Q3. Batch 파일로 스크래핑을 할 때 에러를 관리하는 방법은 무엇인가요?
- 스크립트에서 try/catch로 에러 발생 시 로그를 남기고, 재시도를 시도하는 로직을 작성하세요.
- Batch 파일 레벨에서 **에러 코드(%ERRORLEVEL%)**를 확인해 재시도 루프를 짜거나, 다른 경로를 처리할 수도 있습니다.
- 로그 파일을 따로 저장하면 문제가 생겼을 때 원인 파악이 수월해집니다.
Q4. Batch 파일로 스크래핑을 할 때 메모리 사용을 최적화하는 방법은 무엇인가요?
- headless: true로 설정해 브라우저 리소스를 줄입니다.
- 스크래핑 완료 후 바로 브라우저 종료 혹은 탭 close를 수행하고, 메모리를 회수합니다.
- Puppeteer Cluster(공식 라이브러리는 아니지만 오픈소스) 등을 사용해 자원을 효율적으로 나눌 수도 있습니다.
Q5. Batch 파일로 스크래핑을 할 때 시간을 절약하는 방법은 무엇인가요?
- 중복 데이터(이미 수집된 매물)는 크롤링 대상에서 제외하여 불필요한 작업을 줄입니다.
- pagination(여러 페이지) 크롤링 시, 실제 필요한 구간만 확인하도록 로직을 짜서, 불필요한 페이지는 건너뜁니다.
- 머신 파워가 충분하다면 병렬 크롤링을 통해 시간을 단축할 수 있습니다.
10. 마무리하며
지금까지 Node.js + Puppeteer로 부동산 데이터를 크롤링하고, 이를 Batch 파일로 대용량 스크래핑 프로세스를 자동화하는 방법을 알아보았습니다.
- 스크립트를 작성해 원하는 데이터를 정확히 추출한다.
- DB 또는 CSV 등 원하는 저장 방식을 택해 결과를 체계적으로 관리한다.
- Batch 파일을 이용해 여러 URL 또는 여러 지역/페이지를 반복 처리하고,
- 필요하다면 Windows Task Scheduler나 cron 등을 이용하여 주기적 자동화까지 구축한다.
가장 중요한 점은 법적/윤리적 문제가 없어야 한다는 것입니다.
웹사이트마다 API 제공 여부, 크롤링 허용 여부, Robot.txt, 이용약관 등을 반드시 확인하고,
서버에 지나친 트래픽을 유발하지 않도록 주의해야 합니다.
이후에 데이터가 쌓이면, 이를 기반으로 실시간 시세 분석, 투자 전략 수립, 매물 추천 시스템 등을 구축할 수도 있습니다.
Batch 파일로 간편히 관리되는 스크래핑 시스템을 활용해,
더 많은 정보를 더 빠르고 정확하게 얻어보시길 바랍니다!
추가 팁:
- 테스트 환경에서 먼저 충분히 동작 확인을 한 후, 실제 프로덕션(운영) 환경에 적용하세요.
- 깃(Git)이나 SVN 등의 형상관리 시스템으로 코드 버전을 관리해두면, 여러 명이 협업하거나 롤백이 필요할 때 편리합니다.
- 장기적으로는 Puppeteer와 함께 Playwright, Selenium 등의 다른 도구도 비교 사용해 보시면 좋습니다.
이상으로 “Batch 파일로 대용량 스크래핑 프로세스 관리하기 - 가이드”를 마칩니다.
좋은 프로젝트와 성공적인 데이터 수집에 도움이 되길 바랍니다.
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