특가 정보에 관심이 많은 사람으로써 특가 데이터 분석을 위해 뽐뿌의 특가 게시판을 크롤링 하여 특가 데이터를 확보하였다. 특가 데이터 분석은 1)데이터 확보(크롤링) 2)데이터 전처리 3)특가 데이터 분석 4)카테고리 예측 모델링순으로 진행 된다.
개요
대부분의 사람들은 현명한 소비를 하기 위해 노력한다. 인터넷이 발달하기 전에는 '발품'을 팔아가며 같은 가격이라면 더 좋은 품질의 상품을, 혹은 같은 상품이라면 더 저렴하게 구매하기 위해 노력했다. 인터넷과 물류 유통의 발달로 이제는 '발품'을 넘어 인터넷상에서 더 저렴한 제품을 찾는 '손품'을 파는 사람이 늘어나기 시작했다. 이러한 틈새를 노려 각종 커뮤니티에는 사용자 유입을 위해 '특가를 공유 하는 게시판'을 운영중이다. '뽐뿌'도 이러한 커뮤니티 중 하나이며 특가 관련 정보가 활발히 공유되는 오래된 커뮤니티이다. 특가 게시물을 분석하기에 앞서 데이터를 확보하기 위해 뽐뿌의 특가 게시물을 크롤링 하기로 결정하였다. 이 문서는 '뽐뿌 커뮤니티'의 특가 정보를 공유 하는 '뽐뿌 게시판'을 크롤링 하는 방법에 대해 설명한다.
크롤링을 하기에 앞서
크롤링이란 웹상에 있는 데이터를 긁어오는 것을 말한다. 다만, 웹페이지의 주인에게 크롤링을 허락을 맡은게 아니기 때문에 크롤링을 진행하기 전에 데이터를 긁어와도 되는지 확인해 보아야한다. 대부분의 웹사이트는 URL의 맨 끝에 /robots.txt를 붙인 특정 페이지를 통해 크롤링 허용 여부를 알려주고 있다.
뽐뿌도 마찬가지로 뽐뿌 크롤링 허용 정보에 접속하면 크롤링 허용 여부를 알수 있다.
뽐뿌는 모든 유저 (User-agent: *) 대해 zboard는 허용 (Allow\zboard) 된 상태임을 확인하였으며 특가 게시판은 비허용 (Disallow) 목록에 없으므로 허용한것으로 판단하여, 크롤링을 하기로 결정하였다.
웹 사이트 구조 파악 및 데이터 선정
특가 게시물 게시판
크롤링을 하기로 결정하였다면, 우선 웹 페이지가 어떤 형태로 구성되었는지 확인해보아야 한다. 뽐뿌는 크롤링하기 굉장히 쉬운 정적 웹 페이지로 이루어져있었다. 정적 웹 페이지란 서버에 미리 저장된 파일이 그대로 전달되는 웹 페이지를 말하는데, URL만 있다면 해당 페이지의 모든 데이터를 간단하게 크롤링 할 수 있다.
크롤링 데이터 선정
두번째로 크롤링을 통해 어떤 데이터를 긁어올지 결정하여야 한다. 이번 특가 데이터 분석에 필요한 데이터는 어떤것일지 정의하여 1) 게시글 번호, 2) 작성자, 3) 인기/핫 게시물 여부, 4) 게시글 제목, 5) 댓글 수, 6) 등록일, 7) 추천수, 8) 반대수, 9) 조회수, 10) 게시글의 카테고리, 11) 게시글 URL, 12) 특가 종료 여부를 크롤링하기로 결정하였다.
크롤링 워크플로우
크롤링 워크플로우
- URL을 통해 서버에 데이터를 요청 한다.
- URL에 요청을 하면 서버에서는 해당 URL에 맞는 웹페이지를 Response 해준다
- response 받은 웹페이지에서 HTML을 파싱한다.
- HTML 파싱이란 HTML 문서의 구조와 내용을 이해하는 과정 이다.
- 나에게 필요한 데이터가 있는 HTML 부분을 가져온다.
- 데이터를 크롤링 한다.
- 크롤링할 데이터 정보를 가져오는 단계이다
- 모든 웹 페이지를 크롤링할때까지 1번 ~ 3번의 워크플로우를 반복실행 한다
- 데이터 저장
- 모든 웹 페이지의 크롤링을 종료하였다면 크롤링한 데이터를 파일로 저장하거 DB에 저장하여 데이터 분석에 사용한다.
- 데이터 아웃풋
- 크롤링을 모두 진행하면 아래와 같은 아웃풋이 나오게 된다.
| item_no | writer | title | end | coment | date | recommend | opposite view | category | URL | pop | hot |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 470673 | Ko**** | [cj온스타일] 아이더 반팔 기능티 2장 (21,600원/무료) | True | 8 | 23.06.29 20:39:22 | 1 | 1 | 7125 [의류/잡화] | https://www.ppomppu.co.kr/zboard/view.php?id=p... | False | False |
| 470672 | 아**** | [G마켓] PS5 디스크 에디션 갓오워 라그나로크 에디션(1218A) (606,97... | True | 15 | 23.06.29 20:03:40 | 0 | 0 | 9811 [가전/가구] | https://www.ppomppu.co.kr/zboard/view.php?id=p... | False | False |
| 470671 | 인**** | [네이버] 국내산 1등급 소고기 등심 200G (9,900원/4000원) | False | 8 | 23.06.29 20:00:41 | 0 | 0 | 8446 [식품/건강] | https://www.ppomppu.co.kr/zboard/view.php?id=p... | False | False |
| 470670 | Sar**** | [NS몰] 데이즈온 오한진 초임계 알티지 오메가3 비타플러스 3개월 (9,500원/무료) | False | 7 | 23.06.29 19:51:56 | 1 | 0 | 7470 [식품/건강] | https://www.ppomppu.co.kr/zboard/view.php?id=p... | False | False |
| 470669 | 최**** | [옥션] 리큐 진한겔 꿉꿉한냄새 싹 2.1L X 6 [20,930/무료배송] | False | 23 | 23.06.29 19:39:51 | 1 | 0 | 10084 [기타] | https://www.ppomppu.co.kr/zboard/view.php?id=p... | False | False |
크롤링 코드
# 패키지 import
import requests
import pandas as pd
import bs4
import time
import tqdm
from datetime import datetime
from bs4 import BeautifulSoup
# 뽐뿌 게시판 크롤링 함수 생성
def get_datas(items):
""" 뽐뿌 게시판 크롤링 함수
뽐뿌 사이트 내 뽐뿌 게시판에 작성된 특가 게시글 크롤링
Args:
items - BS4를 사용한 HTML 파서 데이터. 뽐뿌 게시판 1페이지의 게시글 정보가 담긴 데이터
Returns:
DataFrame : 아래의 컬럼 정보를 가진 DataFrame을 Return
- item_no : 게시글 번호
- writet : 작성자
- title : 게시글 제목
- end : 게시글 종료 여부
- comment : 게시글에 달린 댓글 수
- date : 게시글 등록일
- recommend : 추천수
- opposite : 반대수
- view : 조회수
- category : 게시글의 카테고리 e.g) 디지털
- ULR : 게시글 접속 URL
"""
data = {
"item_no": [],
"writer": [],
"title": [],
"end": [],
"comment": [],
"date": [],
"recommend": [],
"opposite": [],
"view": [],
"category": [],
"URL": [],
}
for item in items:
item_no = item.find("td", "eng list_vspace").text.strip()
data["item_no"].append(item_no)
writer = item.find("span", "list_name")
data["writer"].append(writer.text if writer else "Image_name")
title = item.find("font")
data["title"].append(title.text if title else "해당글은 게시중단요청에 의해 블라인드 처리된 글입니다.")
data["end"].append(bool(item.find("img", {"src": "/zboard/skin/DQ_Revolution_BBS_New1/end_icon.PNG"})))
comment = item.find("span", "list_comment2")
data["comment"].append(comment.text.strip() if comment else 0)
data["date"].append(item.find_all("td", "eng list_vspace")[1]["title"])
rec_opp = item.find_all("td", "eng list_vspace")[2].text.split('-')
data["recommend"].append(rec_opp[0] if len(rec_opp) > 1 else 0)
data["opposite"].append(rec_opp[1] if len(rec_opp) > 1 else 0)
data["view"].append(item.find_all("td", "eng list_vspace")[3].text)
cat = item.find("span", {"style": "color:#999;font-size:11px;"})
data["category"].append(cat.text if cat else "")
data["URL"].append(f"https://www.ppomppu.co.kr/zboard/view.php?id=ppomppu&no={item_no}")
return pd.DataFrame(data)
# 파라미터 설정
end_page = 5900
base_url = "https://www.ppomppu.co.kr/zboard/zboard.php?id=ppomppu&page={}"
temp_list = []
# 시작 시간 체크
start_time = time.time()
# 크롤링 실행
for page in tqdm.tqdm(range(2, end_page)):
response = requests.get(base_url.format(page))
# Step1. URL 데이터 요청
if response.status_code == 200:
html = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Step2. HTML 팔싱
items = html.find_all("tr", ["common-list0", "common-list1"])
# Step3. 데이터 크롤링
temp_df = get_datas(items)
temp_list.append(temp_df)
time.sleep(0.1)
# 최종 데이터 프레임 저장
df = pd.concat(temp_list).reset_index(drop=True)
# 소요시간 체크
elapsed_time = time.time() - start_time
print(f"Crawling took {round(elapsed_time, 2)} seconds")
# 인기/핫 게시물 크롤링
# 파라미터
end_page = 1600
hot_url = "https://www.ppomppu.co.kr/zboard/zboard.php?id=ppomppu&page={}&hotlist_flag=999"
temp_list = []
# 시작 시간 체크
start_time = time.time()
# Crawling
for page in tqdm.tqdm(range(2, end_page)):
response = requests.get(hot_url.format(page))
if response.status_code == 200:
html = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
items = html.find_all("tr", ["common-list0", "common-list1"])
temp_df = get_pop_post(items)
temp_list.append(temp_df)
# time.sleep(0.1)
# 최종 데이터 프레임 저장
hot_df = pd.concat(temp_list).reset_index(drop=True)
# 소요시간 체크
elapsed_time = time.time() - start_time
print(f"Crawling took {round(elapsed_time, 2)} seconds")
df = df.merge(hot_df, how="left").fillna(False)
# Step4. 데이터 csv 저장
now = str(datetime.now())
df.to_csv(f"./datas/{now}_{len(df)}개.csv", index=False)뽐뿌 게시판을 크롤링하는 코드이며, 위에서 설정한 12개의 데이터를 크롤링할 페이지의 수 만큼 데이터를 가져온다. 특가 게시물이 인기/핫 게시물이 되면 특가 게시판에서 인기/핫 게시판으로 이동되기 때문에 인기/핫 게시판을 한번 더 크롤링해주어 인기/핫 게시물인지 확인하는 과정을 거치었다. 마지막으로 크롤링이 끝나면 데이터를 csv 파일로 저장한다.
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