Open Collective 스크래핑 방법: 재무 및 기여자 데이터 가이드
Open Collective에서 재무 트랜잭션, 기여자 목록, 프로젝트 펀딩 데이터를 스크래핑하는 방법을 알아보세요. 시장 조사를 위한 투명한 인사이트를 추출할 수 있습니다.
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.
- WAF
Open Collective 정보
Open Collective이 제공하는 것과 추출할 수 있는 가치 있는 데이터를 알아보세요.
Open Collective 소개
Open Collective는 커뮤니티 주도 조직, open-source 소프트웨어 프로젝트, 지역 협회 등을 위해 투명성을 제공하도록 설계된 독특한 재무 및 법적 플랫폼입니다. 분산형 자금 조달 도구 역할을 하여 '단체(collectives)'가 공식적인 법인 없이도 자금을 모으고 비용을 관리할 수 있게 하며, 종종 행정 지원을 위해 fiscal hosts를 활용합니다. Babel 및 Webpack과 같은 주요 기술 프로젝트들이 커뮤니티 자금 지원 생태계를 관리하기 위해 이 플랫폼에 의존하고 있습니다.
이 플랫폼은 철저한 투명성으로 유명합니다. 대기업의 기부부터 커뮤니티 모임을 위한 소액 지출에 이르기까지 모든 트랜잭션이 기록되고 공개적으로 표시됩니다. 이는 세계에서 가장 중요한 open-source 의존성 프로젝트들의 재정 상태와 지출 습관에 대한 풍부한 데이터를 제공합니다.
Open Collective 스크래핑은 open-source 경제에 대한 시장 조사를 수행하려는 조직에 매우 유용합니다. 이를 통해 기업 후원 리드를 식별하고, 개발자 펀딩 트렌드를 추적하며, 핵심 소프트웨어 프로젝트의 재정적 지속 가능성을 감사할 수 있습니다. 이 데이터는 글로벌 개발자 커뮤니티 내의 자본 흐름을 직접적으로 보여주는 창 역할을 합니다.
왜 Open Collective을 스크래핑해야 하나요?
Open Collective에서 데이터 추출의 비즈니스 가치와 사용 사례를 알아보세요.
핵심 open-source 의존성 프로젝트의 지속 가능성 분석
B2B 서비스를 위한 잠재적 기업 후원 리드 식별
다양한 기술 스택에 걸친 분산형 펀딩 트렌드 모니터링
P2P 금융 시스템에 대한 학술 연구 수행
투명성을 위한 비영리 및 커뮤니티 그룹 지출 감사
커뮤니티 프로젝트 후원에 대한 경쟁사 참여 추적
스크래핑 과제
Open Collective 스크래핑 시 겪을 수 있는 기술적 과제.
심층적인 중첩 데이터 추출을 위한 복잡한 GraphQL 쿼리 관리
동적 Next.js hydration 및 무한 스크롤 페이지네이션 처리
고빈도 요청 시 Cloudflare 보호 우회
API와 웹 엔드포인트 모두에 적용된 엄격한 rate limits 대응
AI로 Open Collective 스크래핑
코딩 불필요. AI 기반 자동화로 몇 분 만에 데이터 추출.
작동 방식
필요한 것을 설명하세요
Open Collective에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.
AI가 데이터를 추출
인공지능이 Open Collective을 탐색하고, 동적 콘텐츠를 처리하며, 요청한 것을 정확히 추출합니다.
데이터 받기
CSV, JSON으로 내보내거나 앱과 워크플로에 직접 전송할 수 있는 깨끗하고 구조화된 데이터를 받으세요.
스크래핑에 AI를 사용하는 이유
AI를 사용하면 코드를 작성하지 않고도 Open Collective을 쉽게 스크래핑할 수 있습니다. 인공지능 기반 플랫폼이 원하는 데이터를 이해합니다 — 자연어로 설명하기만 하면 AI가 자동으로 추출합니다.
How to scrape with AI:
- 필요한 것을 설명하세요: Open Collective에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.
- AI가 데이터를 추출: 인공지능이 Open Collective을 탐색하고, 동적 콘텐츠를 처리하며, 요청한 것을 정확히 추출합니다.
- 데이터 받기: CSV, JSON으로 내보내거나 앱과 워크플로에 직접 전송할 수 있는 깨끗하고 구조화된 데이터를 받으세요.
Why use AI for scraping:
- GraphQL 쿼리를 작성하지 않고도 복잡한 재무 데이터 추출
- JavaScript 렌더링 및 무한 스크롤 자동 처리
- 프로젝트 예산 변경을 모니터링하기 위한 반복 실행 예약
- 분산 클라우드 실행을 통한 안티봇 조치 우회
Open Collective을 위한 노코드 웹 스크래퍼
AI 기반 스크래핑의 포인트 앤 클릭 대안
Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 Open Collective을 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
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
Open Collective을 위한 노코드 웹 스크래퍼
Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 Open Collective을 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
- 브라우저 확장 프로그램 설치 또는 플랫폼 가입
- 대상 웹사이트로 이동하여 도구 열기
- 포인트 앤 클릭으로 추출할 데이터 요소 선택
- 각 데이터 필드에 대한 CSS 셀렉터 구성
- 여러 페이지 스크래핑을 위한 페이지네이션 규칙 설정
- CAPTCHA 처리 (주로 수동 해결 필요)
- 자동 실행을 위한 스케줄링 구성
- 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
# Open Collective GraphQL 엔드포인트
url = 'https://api.opencollective.com/graphql/v2'
# 단체 기본 정보를 가져오기 위한 GraphQL 쿼리
query = '''
query {
collective(slug: "webpack") {
name
stats {
totalAmountReceived { value }
balance { value }
}
}
}
'''
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
try:
# API에 POST 요청 전송
response = requests.post(url, json={'query': query}, headers=headers)
response.raise_for_status()
data = response.json()
# 이름과 잔액 추출 및 출력
collective = data['data']['collective']
print(f"Name: {collective['name']}")
print(f"Balance: {collective['stats']['balance']['value']}")
except Exception as e:
print(f"An error occurred: {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 Open Collective 스크래핑하는 방법
Python + Requests
import requests
# Open Collective GraphQL 엔드포인트
url = 'https://api.opencollective.com/graphql/v2'
# 단체 기본 정보를 가져오기 위한 GraphQL 쿼리
query = '''
query {
collective(slug: "webpack") {
name
stats {
totalAmountReceived { value }
balance { value }
}
}
}
'''
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
try:
# API에 POST 요청 전송
response = requests.post(url, json={'query': query}, headers=headers)
response.raise_for_status()
data = response.json()
# 이름과 잔액 추출 및 출력
collective = data['data']['collective']
print(f"Name: {collective['name']}")
print(f"Balance: {collective['stats']['balance']['value']}")
except Exception as e:
print(f"An error occurred: {e}")Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_opencollective():
with sync_playwright() as p:
# JS 지원 브라우저 실행
browser = p.chromium.launch(headless=True)
page = browser.new_page()
page.goto('https://opencollective.com/discover')
# 단체 카드가 로드될 때까지 대기
page.wait_for_selector('.CollectiveCard')
# DOM에서 데이터 추출
collectives = page.query_selector_all('.CollectiveCard')
for c in collectives:
name = c.query_selector('h2').inner_text()
print(f'Found project: {name}')
browser.close()
scrape_opencollective()Python + Scrapy
import scrapy
import json
class OpenCollectiveSpider(scrapy.Spider):
name = 'opencollective'
start_urls = ['https://opencollective.com/webpack']
def parse(self, response):
# Open Collective는 Next.js를 사용합니다. 데이터는 주로 script 태그 내에 포함되어 있습니다.
next_data = response.xpath('//script[@id="__NEXT_DATA__"]/text()').get()
if next_data:
parsed_data = json.loads(next_data)
collective = parsed_data['props']['pageProps']['collective']
yield {
'name': collective.get('name'),
'balance': collective.get('stats', {}).get('balance'),
'currency': collective.get('currency')
}Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();
await page.goto('https://opencollective.com/discover');
// 동적 콘텐츠가 로드될 때까지 대기
await page.waitForSelector('.CollectiveCard');
// 엘리먼트를 순회하며 이름 추출
const data = await page.evaluate(() => {
return Array.from(document.querySelectorAll('.CollectiveCard')).map(el => ({
name: el.querySelector('h2').innerText
}));
});
console.log(data);
await browser.close();
})();Open Collective 데이터로 할 수 있는 것
Open Collective 데이터의 실용적인 응용 프로그램과 인사이트를 탐색하세요.
오픈소스 성장 예측
특정 카테고리의 재정 성장률을 추적하여 트렌드 기술을 식별합니다.
구현 방법:
- 1특정 태그 내 상위 프로젝트의 월간 수익 추출
- 2연간 복합 성장률(CAGR) 계산
- 3프로젝트 펀딩 상태를 시각화하여 기술 도입 예측
Automatio를 사용하여 Open Collective에서 데이터를 추출하고 코드 작성 없이 이러한 애플리케이션을 구축하세요.
Open Collective 데이터로 할 수 있는 것
- 오픈소스 성장 예측
특정 카테고리의 재정 성장률을 추적하여 트렌드 기술을 식별합니다.
- 특정 태그 내 상위 프로젝트의 월간 수익 추출
- 연간 복합 성장률(CAGR) 계산
- 프로젝트 펀딩 상태를 시각화하여 기술 도입 예측
- SaaS를 위한 리드 생성
개발 도구, 호스팅 또는 전문 서비스가 필요할 수 있는 자금이 풍부한 프로젝트를 식별합니다.
- 예산 및 총 모금액을 기준으로 단체 필터링
- 프로젝트 설명 및 외부 웹사이트 URL 추출
- 연결된 GitHub 리포지토리를 통해 기술 스택 확인
- 기업 사회공헌 감사
주요 기업들이 open-source 기부 예산을 어디에 지출하고 있는지 추적합니다.
- 주요 프로젝트의 기여자 목록 스크래핑
- 조직 프로필과 개인 프로필 필터링
- 기업 주체별 기부 금액 집계
- 커뮤니티 영향력 연구
분산형 그룹이 자금을 어떻게 분배하는지 분석하여 사회적 영향력을 파악합니다.
- 특정 단체의 전체 트랜잭션 원장 스크래핑
- 지출 카테고리 분류 (출장비, 급여, 하드웨어)
- 커뮤니티 그룹 내 자원 배분에 대한 보고서 생성
- 개발자 채용 파이프라인
커뮤니티 관리 및 기여 이력을 바탕으로 특정 생태계의 활발한 리더를 찾습니다.
- 주요 기술 단체의 멤버 목록 스크래핑
- 기여자와 공개 소셜 프로필 대조
- 고위급 아웃리치를 위한 활성 메인테이너 식별
워크플로를 강화하세요 AI 자동화
Automatio는 AI 에이전트, 웹 자동화 및 스마트 통합의 힘을 결합하여 더 짧은 시간에 더 많은 것을 달성할 수 있도록 도와줍니다.
Open Collective 스크래핑 프로 팁
Open Collective에서 성공적으로 데이터를 추출하기 위한 전문가 조언.
더 안정적이고 구조화된 결과를 얻으려면 웹 스크래핑보다 공식 GraphQL API를 우선적으로 사용하세요.
프런트엔드를 스크래핑할 때는 사이트 업데이트 시에도 안정성을 유지할 수 있도록 선택자(selector)에 'data-cy' 속성을 사용하세요.
사람의 브라우징 패턴을 모방하고 rate-limiting 트리거를 피하기 위해 2~5초 사이의 무작위 지연 시간을 구현하세요.
/discover 페이지를 통해 대량의 검색을 수행해야 하는 경우 회전형 주거용 프록시(residential proxies)를 사용하세요.
robots.txt 파일을 확인하여 스크래핑 빈도가 사이트에서 허용하는 crawl-delay 파라미터를 준수하는지 확인하세요.
후기
사용자 후기
워크플로를 혁신한 수천 명의 만족한 사용자와 함께하세요
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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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Open Collective에 대한 자주 묻는 질문
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