MakerWorld 크롤링 방법: 3D 모델 데이터 및 디자이너 통계

MakerWorld에서 3D 모델 리스팅, 다운로드 수, 제작자 통계를 크롤링하는 방법을 알아보세요. 가치 있는 3D 프린팅 트렌드와 디자이너 데이터를 효율적으로 추출할 수 있습니다.

커버리지:GlobalUnited StatesEuropean UnionChina
사용 가능한 데이터7 필드
제목설명이미지판매자 정보게시 날짜카테고리속성
모든 추출 가능한 필드
모델 제목디자이너 이름디자이너 프로필 URL다운로드 수좋아요 수컬렉션 수출력 성공 횟수모델 설명카테고리태그이미지 갤러리 URL업로드 날짜최종 수정 날짜필라멘트 요구 사항프린터 호환성사용자 평점댓글 텍스트
기술 요구사항
JavaScript 필요
로그인 불필요
페이지네이션 있음
공식 API 없음
봇 방지 보호 감지됨
CloudflareRate LimitingBrowser FingerprintingDynamic CSS ClassesCAPTCHA

봇 방지 보호 감지됨

Cloudflare
엔터프라이즈급 WAF 및 봇 관리. JavaScript 챌린지, CAPTCHA, 행동 분석 사용. 스텔스 설정의 브라우저 자동화 필요.
속도 제한
시간당 IP/세션별 요청 제한. 회전 프록시, 요청 지연, 분산 스크래핑으로 우회 가능.
브라우저 핑거프린팅
브라우저 특성으로 봇 식별: canvas, WebGL, 글꼴, 플러그인. 스푸핑 또는 실제 브라우저 프로필 필요.
Dynamic CSS Classes
CAPTCHA
인간 사용자를 확인하는 챌린지-응답 테스트. 이미지, 텍스트 기반 또는 보이지 않을 수 있음. 종종 타사 해결 서비스 필요.

MakerWorld 정보

MakerWorld이 제공하는 것과 추출할 수 있는 가치 있는 데이터를 알아보세요.

3D 프린팅의 핵심 허브

MakerWorldBambu Lab에서 개발한 종합 3D 모델 공유 플랫폼으로, 자사의 3D 프린터 생태계와 원활하게 통합되도록 설계되었습니다. 기존의 저장소와 달리 MakerWorld는 Bambu Studio 및 Handy App 연동을 통해 '원클릭' 프린팅 경험에 집중하며, 고품질 3D 파일(STLs, 3MFs)과 상세한 프린트 프로필을 제공합니다.

데이터가 풍부한 커뮤니티 생태계

이 웹사이트에는 모델 제목, 상세 설명, 다운로드 수, 좋아요, 제작자 프로필 정보 등 풍부한 데이터가 포함되어 있습니다. 3D 프린팅 커뮤니티는 소셜 지표와 출력 성공률을 통해 새로운 프로젝트를 발견하고 다양한 디자인의 인기를 추적하는 데 이 플랫폼을 활발히 활용합니다. 콘텐츠는 기능성 도구, 장식 예술, 기계 부품 등 다양한 카테고리로 정리되어 있습니다.

전략적 비즈니스 가치

MakerWorld 크롤링은 시장 조사, 적층 제조 분야의 트렌드 카테고리 식별, 디자이너 성과 모니터링에 매우 유용합니다. 수집된 데이터는 3D 에셋 통합, 오픈 소스 하드웨어 생태계의 성장 분석, 3D 프린팅 시장 내 경쟁 자산 모니터링에 활용될 수 있습니다. 이러한 정보는 기업과 연구자가 3D 모델링의 소비자 선호도와 기술적 트렌드를 이해하는 데 도움을 줍니다.

MakerWorld 정보

왜 MakerWorld을 스크래핑해야 하나요?

MakerWorld에서 데이터 추출의 비즈니스 가치와 사용 사례를 알아보세요.

3D 프린팅 시장 트렌드 및 카테고리별 인기 니치 시장 추적

인재 발굴을 위한 제작자 성장 및 디자이너 인기 지표 분석

3D 모델 검색 엔진 및 에셋 관리를 위한 메타데이터 수집

기능성 또는 장식용 부품 등 특정 카테고리의 신규 업로드 모니터링

3D 프린팅 에셋 및 프린트 프로필 성능에 대한 경쟁 분석

인기 모델을 기반으로 한 필라멘트 사용량 및 재료 인기 연구

스크래핑 과제

MakerWorld 스크래핑 시 겪을 수 있는 기술적 과제.

콘텐츠 렌더링을 위한 JavaScript 의존도가 높음 (React SPA 구조)

동적 Material UI 클래스 이름을 사용하는 복잡한 CSS 선택자

공격적인 Cloudflare 봇 탐지 및 차단 메커니즘

무한 스크롤 및 '더 보기' 버튼을 통한 동적 콘텐츠 로딩

고빈도 프로필 요청 및 API 엔드포인트에 대한 속도 제한

AI로 MakerWorld 스크래핑

코딩 불필요. AI 기반 자동화로 몇 분 만에 데이터 추출.

작동 방식

1

필요한 것을 설명하세요

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

2

AI가 데이터를 추출

인공지능이 MakerWorld을 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

설정 없이도 복잡한 JavaScript 렌더링 React 페이지를 no-code로 처리
동적 및 lazy-loaded 리스팅 그리드와 이미지를 자동으로 관리
수동 개입 없이 시간에 따른 다운로드 성장을 추적하기 위한 예약 크롤링
AI 기반 추출로 브라우저 탐지 및 선택자 불안정성을 자동으로 우회
즉각적인 시장 분석을 위해 JSON, CSV 또는 Google Sheets로 직접 내보내기
신용카드 불필요무료 플랜 이용 가능설정 불필요

AI를 사용하면 코드를 작성하지 않고도 MakerWorld을 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: MakerWorld에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.
  2. AI가 데이터를 추출: 인공지능이 MakerWorld을 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:
  • 설정 없이도 복잡한 JavaScript 렌더링 React 페이지를 no-code로 처리
  • 동적 및 lazy-loaded 리스팅 그리드와 이미지를 자동으로 관리
  • 수동 개입 없이 시간에 따른 다운로드 성장을 추적하기 위한 예약 크롤링
  • AI 기반 추출로 브라우저 탐지 및 선택자 불안정성을 자동으로 우회
  • 즉각적인 시장 분석을 위해 JSON, CSV 또는 Google Sheets로 직접 내보내기

MakerWorld을 위한 노코드 웹 스크래퍼

AI 기반 스크래핑의 포인트 앤 클릭 대안

Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 MakerWorld을 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

MakerWorld을 위한 노코드 웹 스크래퍼

Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 MakerWorld을 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

# MakerWorld는 Cloudflare 및 React 렌더링으로 인해 기본적인 requests는 실패할 가능성이 높음
url = 'https://makerworld.com/en/models'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36',
    'Accept-Language': 'ko-KR,ko;q=0.9'
}

try:
    # Cloudflare 챌린지나 JS skeleton이 반환될 수 있음
    response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        # 참고: JS 렌더링이 필요하므로 실제 콘텐츠는 여기에 포함되지 않을 수 있음
        print('사이트에 도달했으나 콘텐츠가 동적입니다.')
    else:
        print(f'Cloudflare에 의해 차단됨: HTTP {response.status_code}')
except Exception as e:
    print(f'오류 발생: {e}')

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 MakerWorld 스크래핑하는 방법

Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# MakerWorld는 Cloudflare 및 React 렌더링으로 인해 기본적인 requests는 실패할 가능성이 높음
url = 'https://makerworld.com/en/models'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36',
    'Accept-Language': 'ko-KR,ko;q=0.9'
}

try:
    # Cloudflare 챌린지나 JS skeleton이 반환될 수 있음
    response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        # 참고: JS 렌더링이 필요하므로 실제 콘텐츠는 여기에 포함되지 않을 수 있음
        print('사이트에 도달했으나 콘텐츠가 동적입니다.')
    else:
        print(f'Cloudflare에 의해 차단됨: HTTP {response.status_code}')
except Exception as e:
    print(f'오류 발생: {e}')
Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_makerworld():
    with sync_playwright() as p:
        # stealth 스타일의 헤더로 실행
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        page = browser.new_page()
        page.goto('https://makerworld.com/en/models', wait_until='networkidle')
        
        # React를 통해 렌더링되는 모델 카드 대기
        page.wait_for_selector("div[data-testid='model-card']")
        
        models = page.query_selector_all("div[data-testid='model-card']")
        for model in models:
            # CSS 클래스보다 안정적인 표준 속성 사용
            title = model.query_selector('h3').inner_text()
            print(f'모델 발견: {title}')
            
        browser.close()

scrape_makerworld()
Python + Scrapy
import scrapy
from scrapy_playwright.page import PageMethod

class MakerworldSpider(scrapy.Spider):
    name = 'makerworld'
    start_urls = ['https://makerworld.com/en/models']

    def start_requests(self):
        for url in self.start_urls:
            yield scrapy.Request(
                url,
                meta=dict(
                    playwright=True,
                    playwright_page_methods=[
                        PageMethod('wait_for_selector', "div[data-testid='model-card']"),
                    ],
                )
            )

    def parse(self, response):
        # Scrapy-playwright를 사용하여 JS로 렌더링된 HTML 파싱
        for model in response.css("div[data-testid='model-card']"):
            yield {
                'title': model.css('h3::text').get(),
                'downloads': model.css('span.stats-downloads::text').get(),
                'link': response.urljoin(model.css('a::attr(href)').get())
            }
Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  
  // 실제 사용자와 유사한 User-Agent 설정
  await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/119.0.0.0');
  
  await page.goto('https://makerworld.com/en/models', { waitUntil: 'networkidle2' });
  
  // React 컴포넌트가 마운트될 때까지 대기
  await page.waitForSelector("div[data-testid='model-card']");
  
  const models = await page.evaluate(() => {
    const cards = Array.from(document.querySelectorAll("div[data-testid='model-card']"));
    return cards.map(card => ({
      title: card.querySelector('h3')?.innerText,
      link: card.querySelector('a')?.href
    }));
  });
  
  console.log(models);
  await browser.close();
})();

MakerWorld 데이터로 할 수 있는 것

MakerWorld 데이터의 실용적인 응용 프로그램과 인사이트를 탐색하세요.

3D 프린팅 시장 분석

어떤 유형의 모델(기능성 vs 장식용)이 가장 인기 있는지 분석하여 글로벌 시장 수요를 파악합니다.

구현 방법:

  1. 1모델 메타데이터와 다운로드 수를 위해 상위 카테고리 크롤링
  2. 2주간 단위로 지표를 합산하여 시간 경과에 따른 성장률 추적
  3. 3트렌드를 시각화하여 신규 3D 프린팅 니치 시장 식별

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

MakerWorld 데이터로 할 수 있는 것

  • 3D 프린팅 시장 분석

    어떤 유형의 모델(기능성 vs 장식용)이 가장 인기 있는지 분석하여 글로벌 시장 수요를 파악합니다.

    1. 모델 메타데이터와 다운로드 수를 위해 상위 카테고리 크롤링
    2. 주간 단위로 지표를 합산하여 시간 경과에 따른 성장률 추적
    3. 트렌드를 시각화하여 신규 3D 프린팅 니치 시장 식별
  • 제작자 영향력 추적

    성과가 우수한 디자이너를 식별하여 인재를 발굴하거나 하드웨어 분야의 후원 기회를 모색합니다.

    1. 총 다운로드 및 팔로워 통계를 위해 제작자 프로필 페이지 크롤링
    2. 매달 디자이너당 신규 업로드 빈도 모니터링
    3. 참여도 대비 다운로드 비율을 바탕으로 제작자 순위 산정
  • 재료 수요 예측

    플랫폼 내 인기 모델에 필요한 재료 유형을 분석하여 필라멘트 수요를 예측합니다.

    1. 모델 프린트 프로필에서 '필라멘트 요구 사항' 추출
    2. 인기 트렌드 모델 전반에 필요한 재료 합산
    3. 가장 많이 요구되는 필라멘트 색상 및 유형(PLA, PETG 등) 분석
  • 3D 에셋 검색 애그리게이터

    사용자가 더 쉽게 발견할 수 있도록 MakerWorld를 포함한 여러 플랫폼의 3D 모델 검색 인덱스를 구축합니다.

    1. MakerWorld에서 모델 제목, 태그, 썸네일 URL 추출
    2. 전체 텍스트 검색이 가능한 중앙 데이터베이스에 메타데이터 색인화
    3. 트래픽 유도를 위해 원본 MakerWorld 리스팅 페이지로의 딥링크 제공
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

MakerWorld 스크래핑 프로 팁

MakerWorld에서 성공적으로 데이터를 추출하기 위한 전문가 조언.

Cloudflare의 고도화된 봇 탐지를 우회하려면 항상 'Stealth' 플러그인이 포함된 headless browser를 사용하세요.

자주 변경되는 동적 Material UI 클래스 이름 대신 data-testid와 같은 안정적인 속성을 타겟팅하세요.

lazy-loaded 이미지와 통계를 효율적으로 불러오기 위해 실제 사용자와 유사한 스크롤 동작을 구현하세요.

적절한 헤더와 token으로 접근 가능한 내부 JSON API 엔드포인트가 있는지 네트워크 탭을 모니터링하세요.

대규모 또는 multi-threaded 데이터 추출 시 IP 차단을 방지하기 위해 고품질 주거용 프록시를 사용하세요.

실제 사용자 행동을 모방하고 탐지망을 피하기 위해 요청과 동작 사이에 무작위 지연 시간을 추가하세요.

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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