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GitHub 스크래핑 방법 | 2025년 최종 기술 가이드

GitHub 데이터를 스크래핑하는 방법을 배우세요: repository, star 수, 프로필. 기술 트렌드와 리드 생성을 위한 통찰력을 추출하세요. 오늘 바로 효율적인 GitHub 스크래핑을 마스터하세요.

무료로 스크래핑 시작
GitHub favicon
github.com어려움
커버리지:Global
사용 가능한 데이터9 필드
제목위치설명이미지판매자 정보연락처 정보게시 날짜카테고리속성
모든 추출 가능한 필드
Repository 이름소유자/조직Star 수Fork 수주요 언어설명토픽 태그Readme 콘텐츠Commit 히스토리Issue 수Pull Request 수사용자 이름자기소개위치공개 이메일팔로워 수조직 멤버십릴리스 버전라이선스 유형Watcher 수
기술 요구사항
JavaScript 필요
로그인 필요
페이지네이션 있음
공식 API 사용 가능
봇 방지 보호 감지됨
CloudflareAkamaiRate LimitingWAFIP BlockingFingerprinting
API 문서 보기

봇 방지 보호 감지됨

Cloudflare
엔터프라이즈급 WAF 및 봇 관리. JavaScript 챌린지, CAPTCHA, 행동 분석 사용. 스텔스 설정의 브라우저 자동화 필요.
Akamai Bot Manager
장치 핑거프린팅, 행동 분석, 머신 러닝을 사용한 고급 봇 탐지. 가장 정교한 안티봇 시스템 중 하나.
속도 제한
시간당 IP/세션별 요청 제한. 회전 프록시, 요청 지연, 분산 스크래핑으로 우회 가능.
WAF
IP 차단
알려진 데이터센터 IP와 표시된 주소 차단. 효과적인 우회를 위해 주거용 또는 모바일 프록시 필요.
브라우저 핑거프린팅
브라우저 특성으로 봇 식별: canvas, WebGL, 글꼴, 플러그인. 스푸핑 또는 실제 브라우저 프로필 필요.

GitHub 정보

GitHub이 제공하는 것과 추출할 수 있는 가치 있는 데이터를 알아보세요.

세계 최고의 개발자 플랫폼

GitHub는 4억 2천만 개 이상의 repository를 호스팅하는 선도적인 AI 기반 개발자 플랫폼입니다. Microsoft가 소유하고 있으며, 전 세계적으로 open-source 협업, 버전 관리 및 소프트웨어 혁신의 중심지 역할을 하고 있습니다.

데이터의 풍부함과 다양성

GitHub 스크래핑을 통해 repository 메타데이터(star, fork, 언어), 개발자 프로필, 공개 이메일, 그리고 commit 및 issue와 같은 실시간 활동 등 방대한 기술 데이터에 접근할 수 있습니다.

전략적 비즈니스 가치

비즈니스 측면에서 이 데이터는 최고의 인재를 식별하고, 경쟁사의 기술 스택을 모니터링하며, 신규 프레임워크나 보안 취약점에 대한 감성 분석을 수행하는 데 매우 중요합니다.

GitHub 정보

왜 GitHub을 스크래핑해야 하나요?

GitHub에서 데이터 추출의 비즈니스 가치와 사용 사례를 알아보세요.

시장 정보

어떤 프레임워크가 가장 빠르게 star를 획득하는지 추적하여 산업 변화를 예측합니다.

리드 생성

고도의 타겟팅된 채용을 위해 특정 기술의 주요 기여자를 식별합니다.

보안 연구

공개 repository에서 유출된 비밀 정보나 취약점을 대규모로 모니터링합니다.

경쟁사 모니터링

경쟁사의 릴리스 주기와 문서 업데이트를 실시간으로 추적합니다.

감성 분석

commit 메시지와 issue 토론을 분석하여 커뮤니티의 건강도를 측정합니다.

콘텐츠 애그리게이션

니치 기술 분야의 상위 repository를 선별한 대시보드를 구축합니다.

스크래핑 과제

GitHub 스크래핑 시 겪을 수 있는 기술적 과제.

엄격한 Rate Limits

비인증 스크래핑은 분당 몇 개의 요청으로 엄격히 제한됩니다.

동적 선택자

GitHub는 UI를 자주 업데이트하여 표준 CSS 선택자가 자주 깨집니다.

IP 차단

단일 IP에서의 공격적인 스크래핑은 즉각적인 일시적 또는 영구적 차단으로 이어집니다.

로그인 장벽

상세한 사용자 데이터나 공개 이메일에 접근하려면 인증된 계정 로그인이 필요한 경우가 많습니다.

복잡한 구조

기여자 목록이나 중첩된 폴더와 같은 데이터는 깊고 다층적인 크롤링이 필요합니다.

AI로 GitHub 스크래핑

코딩 불필요. AI 기반 자동화로 몇 분 만에 데이터 추출.

작동 방식

1

필요한 것을 설명하세요

GitHub에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.

2

AI가 데이터를 추출

인공지능이 GitHub을 탐색하고, 동적 콘텐츠를 처리하며, 요청한 것을 정확히 추출합니다.

3

데이터 받기

CSV, JSON으로 내보내거나 앱과 워크플로에 직접 전송할 수 있는 깨끗하고 구조화된 데이터를 받으세요.

스크래핑에 AI를 사용하는 이유

Anti-Bot 회피: 탐지를 피하기 위해 브라우저 지문(fingerprinting) 및 헤더 관리를 자동으로 처리합니다.
시각적 선택: 코딩이 필요 없습니다. 클릭 방식의 인터페이스를 사용하여 복잡한 DOM 변경을 처리합니다.
클라우드 실행: 로컬 하드웨어 자원 소모 없이 24/7 일정에 따라 GitHub 스크래퍼를 실행합니다.
자동 페이지네이션: 수천 페이지의 repository 검색 결과를 원활하게 탐색합니다.
데이터 통합: 추출된 GitHub 데이터를 Google Sheets, Webhooks 또는 자체 API로 직접 동기화합니다.
무료로 스크래핑 시작
신용카드 불필요무료 플랜 이용 가능설정 불필요

AI를 사용하면 코드를 작성하지 않고도 GitHub을 쉽게 스크래핑할 수 있습니다. 인공지능 기반 플랫폼이 원하는 데이터를 이해합니다 — 자연어로 설명하기만 하면 AI가 자동으로 추출합니다.

How to scrape with AI:
  1. 필요한 것을 설명하세요: GitHub에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.
  2. AI가 데이터를 추출: 인공지능이 GitHub을 탐색하고, 동적 콘텐츠를 처리하며, 요청한 것을 정확히 추출합니다.
  3. 데이터 받기: CSV, JSON으로 내보내거나 앱과 워크플로에 직접 전송할 수 있는 깨끗하고 구조화된 데이터를 받으세요.
Why use AI for scraping:
  • Anti-Bot 회피: 탐지를 피하기 위해 브라우저 지문(fingerprinting) 및 헤더 관리를 자동으로 처리합니다.
  • 시각적 선택: 코딩이 필요 없습니다. 클릭 방식의 인터페이스를 사용하여 복잡한 DOM 변경을 처리합니다.
  • 클라우드 실행: 로컬 하드웨어 자원 소모 없이 24/7 일정에 따라 GitHub 스크래퍼를 실행합니다.
  • 자동 페이지네이션: 수천 페이지의 repository 검색 결과를 원활하게 탐색합니다.
  • 데이터 통합: 추출된 GitHub 데이터를 Google Sheets, Webhooks 또는 자체 API로 직접 동기화합니다.

GitHub을 위한 노코드 웹 스크래퍼

AI 기반 스크래핑의 포인트 앤 클릭 대안

Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 GitHub을 스크래핑할 수 있습니다. 이러한 도구는 일반적으로 시각적 인터페이스를 사용하여 데이터를 선택하지만, 복잡한 동적 콘텐츠나 봇 방지 조치에서는 어려움을 겪을 수 있습니다.

노코드 도구의 일반적인 워크플로

1
브라우저 확장 프로그램 설치 또는 플랫폼 가입
2
대상 웹사이트로 이동하여 도구 열기
3
포인트 앤 클릭으로 추출할 데이터 요소 선택
4
각 데이터 필드에 대한 CSS 셀렉터 구성
5
여러 페이지 스크래핑을 위한 페이지네이션 규칙 설정
6
CAPTCHA 처리 (주로 수동 해결 필요)
7
자동 실행을 위한 스케줄링 구성
8
데이터를 CSV, JSON으로 내보내기 또는 API로 연결

일반적인 문제점

학습 곡선

셀렉터와 추출 로직을 이해하는 데 시간이 걸림

셀렉터 깨짐

웹사이트 변경으로 전체 워크플로우가 깨질 수 있음

동적 콘텐츠 문제

JavaScript가 많은 사이트는 복잡한 해결 방법 필요

CAPTCHA 제한

대부분의 도구는 CAPTCHA에 수동 개입 필요

IP 차단

공격적인 스크래핑은 IP 차단으로 이어질 수 있음

GitHub을 위한 노코드 웹 스크래퍼

Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 GitHub을 스크래핑할 수 있습니다. 이러한 도구는 일반적으로 시각적 인터페이스를 사용하여 데이터를 선택하지만, 복잡한 동적 콘텐츠나 봇 방지 조치에서는 어려움을 겪을 수 있습니다.

노코드 도구의 일반적인 워크플로
  1. 브라우저 확장 프로그램 설치 또는 플랫폼 가입
  2. 대상 웹사이트로 이동하여 도구 열기
  3. 포인트 앤 클릭으로 추출할 데이터 요소 선택
  4. 각 데이터 필드에 대한 CSS 셀렉터 구성
  5. 여러 페이지 스크래핑을 위한 페이지네이션 규칙 설정
  6. CAPTCHA 처리 (주로 수동 해결 필요)
  7. 자동 실행을 위한 스케줄링 구성
  8. 데이터를 CSV, JSON으로 내보내기 또는 API로 연결
일반적인 문제점
  • 학습 곡선: 셀렉터와 추출 로직을 이해하는 데 시간이 걸림
  • 셀렉터 깨짐: 웹사이트 변경으로 전체 워크플로우가 깨질 수 있음
  • 동적 콘텐츠 문제: JavaScript가 많은 사이트는 복잡한 해결 방법 필요
  • CAPTCHA 제한: 대부분의 도구는 CAPTCHA에 수동 개입 필요
  • IP 차단: 공격적인 스크래핑은 IP 차단으로 이어질 수 있음

코드 예제

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Real browser headers are essential for GitHub
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36'
}

def scrape_github_repo(url):
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            # Extract star count using stable ID selector
            stars = soup.select_one('#repo-stars-counter-star').get_text(strip=True)
            print(f'Repository: {url.split("/")[-1]} | Stars: {stars}')
        elif response.status_code == 429:
            print('Rate limited by GitHub. Use proxies or wait.')
    except Exception as e:
        print(f'Error: {e}')

scrape_github_repo('https://github.com/psf/requests')

사용 시기

JavaScript가 최소한인 정적 HTML 페이지에 가장 적합합니다. 블로그, 뉴스 사이트, 단순 이커머스 제품 페이지에 이상적입니다.

장점

  • ●가장 빠른 실행 속도 (브라우저 오버헤드 없음)
  • ●최소한의 리소스 소비
  • ●asyncio로 쉽게 병렬화 가능
  • ●API와 정적 페이지에 적합

제한 사항

  • ●JavaScript 실행 불가
  • ●SPA 및 동적 콘텐츠에서 실패
  • ●복잡한 봇 방지 시스템에 어려움

코드로 GitHub 스크래핑하는 방법

Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Real browser headers are essential for GitHub
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36'
}

def scrape_github_repo(url):
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            # Extract star count using stable ID selector
            stars = soup.select_one('#repo-stars-counter-star').get_text(strip=True)
            print(f'Repository: {url.split("/")[-1]} | Stars: {stars}')
        elif response.status_code == 429:
            print('Rate limited by GitHub. Use proxies or wait.')
    except Exception as e:
        print(f'Error: {e}')

scrape_github_repo('https://github.com/psf/requests')
Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright

def run(query):
    with sync_playwright() as p:
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        context = browser.new_context()
        page = context.new_page()
        # Search for repositories
        page.goto(f'https://github.com/search?q={query}&type=repositories')
        # Wait for dynamic results to render
        page.wait_for_selector('div[data-testid="results-list"]')
        # Extract names
        repos = page.query_selector_all('a.Link__StyledLink-sc-14289xe-0')
        for repo in repos[:10]:
            print(f'Repo found: {repo.inner_text()}')
        browser.close()

run('web-scraping')
Python + Scrapy
import scrapy

class GithubTrendingSpider(scrapy.Spider):
    name = 'github_trending'
    start_urls = ['https://github.com/trending']

    def parse(self, response):
        for repo in response.css('article.Box-row'):
            yield {
                'name': repo.css('h2 a::text').getall()[-1].strip(),
                'language': repo.css('span[itemprop="programmingLanguage"]::text').get(),
                'stars': repo.css('a.Link--muted::text').get().strip()
            }
        # Pagination logic for next trending pages if applicable
        next_page = response.css('a.next_page::attr(href)').get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)
Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  // Set user agent to avoid basic bot detection
  await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36');
  
  await page.goto('https://github.com/psf/requests');
  
  const data = await page.evaluate(() => {
    return {
      title: document.querySelector('strong.mr-2 > a').innerText,
      stars: document.querySelector('#repo-stars-counter-star').innerText,
      forks: document.querySelector('#repo-network-counter').innerText
    };
  });

  console.log(data);
  await browser.close();
})();

GitHub 데이터로 할 수 있는 것

GitHub 데이터의 실용적인 응용 프로그램과 인사이트를 탐색하세요.

개발자 인재 영입

채용 담당자는 주요 open-source 프로젝트에 대한 기여도를 바탕으로 고성과 개발자 데이터베이스를 구축합니다.

구현 방법:

  1. 1대상 언어(예: Rust)에서 star 수가 많은 상위 repository를 검색합니다.
  2. 2활발한 개발자를 찾기 위해 'Contributors' 리스트를 스크래핑합니다.
  3. 3위치 및 연락처 정보를 포함한 공개 프로필 데이터를 추출합니다.

Automatio를 사용하여 GitHub에서 데이터를 추출하고 코드 작성 없이 이러한 애플리케이션을 구축하세요.

GitHub 데이터로 할 수 있는 것

  • 개발자 인재 영입

    채용 담당자는 주요 open-source 프로젝트에 대한 기여도를 바탕으로 고성과 개발자 데이터베이스를 구축합니다.

    1. 대상 언어(예: Rust)에서 star 수가 많은 상위 repository를 검색합니다.
    2. 활발한 개발자를 찾기 위해 'Contributors' 리스트를 스크래핑합니다.
    3. 위치 및 연락처 정보를 포함한 공개 프로필 데이터를 추출합니다.
  • 프레임워크 채택 추적

    시장 분석가는 라이브러리 star 수의 시간 경과에 따른 성장을 추적하여 어떤 기술이 시장을 선도하고 있는지 파악합니다.

    1. 경쟁사 repository URL 목록을 매일 모니터링합니다.
    2. star 및 fork 수의 증감 수치를 기록합니다.
    3. 프레임워크 성장 속도에 대한 보고서를 생성합니다.
  • SaaS 도구 리드 생성

    SaaS 기업은 특정 경쟁사 라이브러리나 프레임워크를 사용하는 개발자를 찾아 잠재 고객을 발굴합니다.

    1. 특정 open-source 라이브러리의 'Used By' 섹션을 스크래핑합니다.
    2. 해당 도구를 사용하는 조직 및 개인을 식별합니다.
    3. repository 파일 구조를 통해 그들의 기술 스택을 분석합니다.
  • 보안 비밀 정보 탐지

    사이버 보안 팀은 공개 repository를 크롤링하여 노출된 API 키나 자격 증명이 악용되기 전에 찾아냅니다.

    1. 정규 표현식 패턴을 사용하여 공개 repository의 최근 commit에서 키를 탐색합니다.
    2. 조직 이름을 기반으로 민감한 repository를 식별합니다.
    3. 즉각적인 키 교체 및 사고 대응을 위해 알림을 자동화합니다.
  • 학술 기술 연구

    연구원들은 commit 메시지와 코드 히스토리를 스크래핑하여 소프트웨어 엔지니어링 관행의 진화를 분석합니다.

    1. 장기적인 히스토리 데이터가 있는 프로젝트 세트를 선택합니다.
    2. 특정 기간의 commit 메시지와 diff를 추출합니다.
    3. 개발자 협업 패턴에 대해 NLP 분석을 수행합니다.
단순한 프롬프트 이상

워크플로를 강화하세요 AI 자동화

Automatio는 AI 에이전트, 웹 자동화 및 스마트 통합의 힘을 결합하여 더 짧은 시간에 더 많은 것을 달성할 수 있도록 도와줍니다.

AI 에이전트
웹 자동화
스마트 워크플로

GitHub 스크래핑 프로 팁

GitHub에서 성공적으로 데이터를 추출하기 위한 전문가 조언.

REST API를 먼저 사용하세요

GitHub는 개인 액세스 token을 통해 시간당 5,000개의 요청을 제공합니다.

User-Agent 순환

실제 브라우저 User-Agent 풀을 사용하여 인간의 트래픽처럼 보이게 하세요.

주거용 프록시

'429 Too Many Requests' 오류를 피하려면 고품질 주거용 프록시를 사용하세요.

Robots.txt 준수

GitHub는 검색 결과 스크래핑을 제한하므로 요청 간격을 충분히 두세요.

증분형 스크래핑

요청량을 최소화하기 위해 마지막 실행 이후의 새로운 데이터만 스크래핑하세요.

Captcha 처리

대량 세션 중에 발생하는 GitHub의 Akamai 기반 챌린지에 대비하세요.

후기

사용자 후기

워크플로를 혁신한 수천 명의 만족한 사용자와 함께하세요

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

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