The Range에서 데이터를 스크래핑하는 것이 합법인가요?

시장 조사를 위해 제품명이나 가격과 같은 공개적으로 접근 가능한 데이터를 스크래핑하는 것은 일반적으로 허용됩니다. 하지만 해당 사이트의 서비스 약관을 준수해야 하며, 스크래핑 활동이 서버에 기술적 중단을 일으키거나 지식재산권법을 위반하지 않도록 주의해야 합니다.

The Range에 제품용 공식 API가 있나요?

일반 개발자가 The Range의 전체 제품 카탈로그에 접근할 수 있는 공개 API는 없습니다. 접근 권한은 일반적으로 자신의 재고를 관리하는 등록된 마켓플레이스 판매자에게만 제한되므로, 더 넓은 시장 분석을 위해서는 웹 스크래핑이 표준적인 방법입니다.

The Range를 스크래핑할 때 Cloudflare를 어떻게 우회할 수 있나요?

Cloudflare를 우회하려면 평판이 높은 residential proxies와 'stealth' 플러그인이 포함된 브라우저 자동화 도구를 사용하는 등 고급 기술이 필요합니다. Automatio와 같은 도구는 이러한 문제를 자동으로 처리하도록 설계되어 인간의 행동을 시뮬레이션하고 탐지를 피합니다.

가격 업데이트를 위해 얼마나 자주 스크래핑해야 하나요?

대부분의 리테일 카테고리의 경우, 가격 변동을 캡처하기 위해 24시간마다 한 번씩 스크래핑하는 것으로 충분합니다. 블랙 프라이데이나 시즌 세일과 같은 주요 리테일 이벤트 기간에는 반짝 세일을 포착하기 위해 4~6시간마다 빈도를 높이는 것이 좋습니다.

데이터를 보려면 JavaScript를 렌더링해야 하나요?

네, The Range는 클라이언트 측에서 콘텐츠를 동적으로 렌더링하는 현대적인 웹 프레임워크(React)를 사용합니다. JavaScript 실행 없이 표준 HTML 파서를 사용하면 데이터 필드가 누락되거나 제품 리스트가 비어 있을 수 있습니다.

The Range에서 리뷰와 별점을 스크래핑할 수 있나요?

네, 개별 제품 상세 페이지에서 리뷰와 별점을 확인할 수 있습니다. 데이터를 추출하기 전에 DOM에 데이터가 로드되도록 'Reviews' 탭이나 섹션을 클릭하거나 트리거해야 합니다.

스크래핑한 데이터를 저장하기에 가장 좋은 형식은 무엇인가요?

JSON은 제품 속성과 이미지 리스트의 중첩 구조를 보존하기 때문에 적극 권장됩니다. CSV 역시 간단한 가격 비교 스프레드시트나 마케팅 도구에 직접 업로드하는 용도로 인기가 많습니다.

The Range UK 데이터 스크래핑 방법 | 제품 데이터 및 가격 스크래퍼

The Range UK에서 제품 가격, 재고 수준 및 설명을 스크래핑하는 방법을 알아보세요. therange.co.uk에서 가치 있는 이커머스 데이터를 효율적으로 추출하세요.

무료로 스크래핑 시작

웹 스크래핑 이커머스 데이터 시장 분석 가격 모니터링 The Range

therange.co.uk어려움

커버리지:United KingdomIreland

사용 가능한 데이터7 필드

제목가격설명이미지판매자 정보카테고리속성

모든 추출 가능한 필드

제품명현재 가격기존 가격할인율SKU제품 설명카테고리하위 카테고리이미지 URL사양브랜드고객 별점리뷰 개수재고 현황마켓플레이스 판매자 이름

기술 요구사항

JavaScript 필요

로그인 불필요

페이지네이션 있음

공식 API 없음

봇 방지 보호 감지됨

CloudflareOneTrustRate LimitingIP Blocking

The Range 정보

The Range이 제공하는 것과 추출할 수 있는 가치 있는 데이터를 알아보세요.

The Range는 홈, 가든 및 레저 제품을 전문으로 하는 영국의 선도적인 멀티채널 리테일러입니다. 1989년에 설립된 이래 영국과 아일랜드 전역에서 200개 이상의 매장을 운영하며 저렴한 소비재의 주요 목적지로 자리매김했습니다. 이 웹사이트는 가구, DIY, 전자제품, 미술 용품, 텍스타일 등 다양한 카테고리에 걸쳐 수천 개의 아이템을 갖춘 거대한 디지털 카탈로그 역할을 합니다.

The Range에서 데이터를 추출하는 것은 리테일러와 시장 분석가들에게 매우 가치 있는 일입니다. 영국의 저가형 홈 및 가든 시장에 대한 포괄적인 뷰를 제공하기 때문입니다. 이 사이트에는 상세한 제품 사양, 실시간 가격, 재고 현황 및 검증된 고객 리뷰를 포함한 구조화된 데이터가 포함되어 있습니다. 이 정보는 영국 시장에서의 경쟁사 benchmark 및 리테일 트렌드 파악에 핵심적입니다.

왜 The Range을 스크래핑해야 하나요?

The Range에서 데이터 추출의 비즈니스 가치와 사용 사례를 알아보세요.

실시간으로 경쟁사의 가격 전략을 모니터링하여 마진 조정

홈 및 가든 가격 비교 플랫폼을 위한 제품 데이터 수집

영국 시장의 계절적 리테일 트렌드 및 재고 수요 분석

The Range 생태계 내 마켓플레이스 판매자 실적 및 가격 추적

고품질 제품 사양으로 제휴 마케팅 사이트 강화

스크래핑 과제

The Range 스크래핑 시 겪을 수 있는 기술적 과제.

공격적인 Cloudflare 봇 탐지 및 중간 페이지(interstitial pages) 우회

전체 제품 상세 정보에 접근하기 위한 동적 React 기반 콘텐츠 렌더링

영국 기반 IP rate limits를 피하기 위한 고빈도 요청 관리

복잡한 페이지네이션 및 카테고리 필터링 로직 처리

HTML 소스에 숨겨진 중첩된 JSON-LD 스크립트에서 데이터 추출

AI로 The Range 스크래핑

코딩 불필요. AI 기반 자동화로 몇 분 만에 데이터 추출.

작동 방식

필요한 것을 설명하세요

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

AI가 데이터를 추출

인공지능이 The Range을 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

노코드(No-code) 인터페이스로 몇 분 만에 복잡한 이커머스 스크래퍼 구축 가능

Cloudflare 챌린지와 브라우저 핑거프린팅 자동 처리

일일 가격 및 재고 모니터링 작업을 위한 내장 스케줄러

수동 스크립트 없이 페이지네이션 및 동적 콘텐츠 로딩을 원활하게 처리

무료로 스크래핑 시작

신용카드 불필요무료 플랜 이용 가능설정 불필요

The Range을 위한 노코드 웹 스크래퍼

AI 기반 스크래핑의 포인트 앤 클릭 대안

Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 The Range을 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
from bs4 import BeautifulSoup

# 참고: The Range는 Cloudflare를 사용하므로 고품질 프록시 없이는 기본 requests가 차단될 수 있습니다.
url = 'https://www.therange.co.uk/search?q=storage'
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': 'en-GB,en;q=0.9'
}

try:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 현재 사이트 셀렉터에 기반하여 제품 항목 선택
    for product in soup.select('.product-tile'):
        name = product.select_one('.product-name').get_text(strip=True)
        price = product.select_one('.price').get_text(strip=True)
        print(f'Product: {name} | Price: {price}')
except Exception as e:
    print(f'Scraping failed: {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

from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_the_range():
    with sync_playwright() as p:
        # stealth와 유사한 설정으로 브라우저 실행 권장
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        page = browser.new_page()
        
        # 제품 카테고리로 이동
        page.goto('https://www.therange.co.uk/furniture/', wait_until='networkidle')

        # OneTrust 쿠키 배너 처리
        if page.is_visible('#onetrust-accept-btn-handler'):
            page.click('#onetrust-accept-btn-handler')

        # 렌더링된 페이지에서 제품 상세 정보 추출
        products = page.query_selector_all('.product-tile')
        for product in products:
            title = product.query_selector('.product-name').inner_text()
            price = product.query_selector('.price').inner_text()
            print({'title': title, 'price': price})

        browser.close()

if __name__ == '__main__':
    scrape_the_range()

사용 시기

JavaScript가 많은 사이트, SPA, 무한 스크롤이나 버튼 클릭 같은 사용자 상호작용이 필요한 페이지에 완벽합니다.

장점

●완전한 JavaScript 실행
●동적 콘텐츠와 SPA 처리
●내장된 대기 메커니즘
●크로스 브라우저 지원

제한 사항

●HTTP 요청보다 느림
●더 많은 메모리 사용
●더 복잡한 설정
●봇 방지 시스템에 감지될 수 있음

import scrapy

class RangeSpider(scrapy.Spider):
    name = 'range_spider'
    allowed_domains = ['therange.co.uk']
    start_urls = ['https://www.therange.co.uk/cooking-and-dining/']

    def parse(self, response):
        # 페이지 내 제품 타일 반복 처리
        for product in response.css('.product-tile'):
            yield {
                'name': product.css('.product-name::text').get().strip(),
                'price': product.css('.price::text').get().strip(),
                'sku': product.attrib.get('data-sku')
            }

        # 간단한 페이지네이션 로직
        next_page = response.css('a.next-page-link::attr(href)').get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

사용 시기

구조화된 데이터 파이프라인, 미들웨어, 분산 크롤링이 필요한 대규모 스크래핑 프로젝트에 이상적입니다.

장점

●내장된 요청 스케줄링 및 제한
●강력한 미들웨어 시스템
●다양한 형식으로 내보내기
●대규모 프로젝트에 탁월

제한 사항

●가파른 학습 곡선
●플러그인 없이 JavaScript 지원 불가
●단순 스크래핑 작업에는 과도함

const puppeteer = require('puppeteer-extra');
const StealthPlugin = require('puppeteer-extra-plugin-stealth');
puppeteer.use(StealthPlugin());

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  
  // 가드닝 카테고리로 이동
  await page.goto('https://www.therange.co.uk/garden/', { waitUntil: 'networkidle2' });

  const products = await page.evaluate(() => {
    return Array.from(document.querySelectorAll('.product-tile')).map(p => ({
      title: p.querySelector('.product-name')?.innerText.trim(),
      price: p.querySelector('.price')?.innerText.trim()
    }));
  });

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

사용 시기

Chrome 전용 자동화, PDF 생성, 스크린샷 캡처에 가장 적합합니다. Chrome에 최적화된 사이트에 좋습니다.

장점

●우수한 Chrome DevTools 통합
●PDF 생성 및 스크린샷에 탁월
●강력한 커뮤니티 지원
●Chrome 전용 기능에 적합

제한 사항

●Chrome/Chromium 전용
●더 높은 리소스 소비
●봇 방지 시스템에 감지될 수 있음
●HTTP 기반 방식보다 느림

코드로 The Range 스크래핑하는 방법

Python + Requests

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 참고: The Range는 Cloudflare를 사용하므로 고품질 프록시 없이는 기본 requests가 차단될 수 있습니다.
url = 'https://www.therange.co.uk/search?q=storage'
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': 'en-GB,en;q=0.9'
}

try:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 현재 사이트 셀렉터에 기반하여 제품 항목 선택
    for product in soup.select('.product-tile'):
        name = product.select_one('.product-name').get_text(strip=True)
        price = product.select_one('.price').get_text(strip=True)
        print(f'Product: {name} | Price: {price}')
except Exception as e:
    print(f'Scraping failed: {e}')

Python + Playwright

from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_the_range():
    with sync_playwright() as p:
        # stealth와 유사한 설정으로 브라우저 실행 권장
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        page = browser.new_page()
        
        # 제품 카테고리로 이동
        page.goto('https://www.therange.co.uk/furniture/', wait_until='networkidle')

        # OneTrust 쿠키 배너 처리
        if page.is_visible('#onetrust-accept-btn-handler'):
            page.click('#onetrust-accept-btn-handler')

        # 렌더링된 페이지에서 제품 상세 정보 추출
        products = page.query_selector_all('.product-tile')
        for product in products:
            title = product.query_selector('.product-name').inner_text()
            price = product.query_selector('.price').inner_text()
            print({'title': title, 'price': price})

        browser.close()

if __name__ == '__main__':
    scrape_the_range()

Python + Scrapy

import scrapy

class RangeSpider(scrapy.Spider):
    name = 'range_spider'
    allowed_domains = ['therange.co.uk']
    start_urls = ['https://www.therange.co.uk/cooking-and-dining/']

    def parse(self, response):
        # 페이지 내 제품 타일 반복 처리
        for product in response.css('.product-tile'):
            yield {
                'name': product.css('.product-name::text').get().strip(),
                'price': product.css('.price::text').get().strip(),
                'sku': product.attrib.get('data-sku')
            }

        # 간단한 페이지네이션 로직
        next_page = response.css('a.next-page-link::attr(href)').get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

Node.js + Puppeteer

const puppeteer = require('puppeteer-extra');
const StealthPlugin = require('puppeteer-extra-plugin-stealth');
puppeteer.use(StealthPlugin());

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  
  // 가드닝 카테고리로 이동
  await page.goto('https://www.therange.co.uk/garden/', { waitUntil: 'networkidle2' });

  const products = await page.evaluate(() => {
    return Array.from(document.querySelectorAll('.product-tile')).map(p => ({
      title: p.querySelector('.product-name')?.innerText.trim(),
      price: p.querySelector('.price')?.innerText.trim()
    }));
  });

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

The Range 데이터로 할 수 있는 것

The Range 데이터의 실용적인 응용 프로그램과 인사이트를 탐색하세요.

동적 가격 책정 benchmark

리테일러는 이 데이터를 사용하여 The Range의 경쟁력 있는 가격을 모니터링하고 자사 카탈로그를 자동으로 조정할 수 있습니다.

구현 방법:

1판매량이 많은 카테고리에 대해 일일 스크래퍼를 설정합니다.
2'현재 가격' 및 '기존 가격' 필드를 추출합니다.
3추출한 데이터를 자사 제품 재고와 비교합니다.
4이커머스 플랫폼의 API를 통해 가격 변경을 트리거합니다.

Automatio를 사용하여 The Range에서 데이터를 추출하고 코드 작성 없이 이러한 애플리케이션을 구축하세요.

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

무료로 시작하기

The Range 스크래핑 프로 팁

The Range에서 성공적으로 데이터를 추출하기 위한 전문가 조언.

영국 기반 residential proxies를 사용하여 로컬 사용자 트래픽을 모방하고 Cloudflare 차단 트리거를 줄이세요.

rate limits를 넘지 않도록 페이지 요청 사이에 랜덤 지연 시간(3~7초)을 구현하세요.

HTML 소스에서 JSON-LD 스크립트를 확인하세요. 여기에는 종종 깨끗하고 구조화된 제품 메타데이터가 포함되어 있습니다.

페이지네이션 제한을 피하려면 최상위 카테고리보다는 특정 하위 카테고리를 타겟팅하세요.

User-Agents를 자주 교체하고 Playwright 또는 Puppeteer를 사용하는 경우 'Stealth' 플러그인을 사용하세요.

더 빠른 응답 시간을 확보하려면 영국의 비피크 시간대(GMT 오전 1시~5시)에 스크래핑하세요.

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

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

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.

The Range에 대한 자주 묻는 질문

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코드 예제

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가격 업데이트를 위해 얼마나 자주 스크래핑해야 하나요?

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AI로 The Range 스크래핑

작동 방식

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How to scrape with AI:

Why use AI for scraping:

The Range을 위한 노코드 웹 스크래퍼

노코드 도구의 일반적인 워크플로

일반적인 문제점

The Range을 위한 노코드 웹 스크래퍼

노코드 도구의 일반적인 워크플로

일반적인 문제점

코드 예제

코드로 The Range 스크래핑하는 방법

Python + Requests

Python + Playwright

Python + Scrapy

Node.js + Puppeteer

The Range 데이터로 할 수 있는 것

동적 가격 책정 benchmark

시장 센티먼트 추적

재고 현황 맵핑

제휴 사이트 자동화

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The Range에 대한 자주 묻는 질문

The Range에서 데이터를 스크래핑하는 것이 합법인가요?

The Range에 제품용 공식 API가 있나요?

The Range를 스크래핑할 때 Cloudflare를 어떻게 우회할 수 있나요?

가격 업데이트를 위해 얼마나 자주 스크래핑해야 하나요?

데이터를 보려면 JavaScript를 렌더링해야 하나요?

The Range에서 리뷰와 별점을 스크래핑할 수 있나요?

스크래핑한 데이터를 저장하기에 가장 좋은 형식은 무엇인가요?