Web Designer News 스크래핑 방법
Web Designer News를 스크래핑하여 트렌드 디자인 스토리, 소스 URL 및 타임스탬프를 추출하는 방법을 알아보세요. 디자인 트렌드 모니터링 및 콘텐츠 애그리게이션에 적합합니다.
Web Designer News 정보
Web Designer News이 제공하는 것과 추출할 수 있는 가치 있는 데이터를 알아보세요.
Web Designer News 개요
Web Designer News는 웹 디자인 및 개발 에코시스템을 위해 특별히 큐레이팅된 최고의 커뮤니티 기반 뉴스 애그리게이터입니다. 이 플랫폼은 전문가들이 인터넷 전반에서 엄선된 가장 관련성 높은 뉴스 스토리, 튜토리얼, 도구 및 리소스를 발견하는 중심 허브 역할을 합니다. UX design, 비즈니스 전략, 기술 업데이트, 그래픽 디자인 등 광범위한 주제를 깔끔하고 시간순인 피드로 제공합니다.
웹사이트 아키텍처 및 데이터 잠재력
웹사이트 아키텍처는 WordPress를 기반으로 구축되었으며, 콘텐츠를 'Web Design', 'Web Dev', 'UX', 'Resources'와 같은 특정 카테고리로 정리하는 고도로 구조화된 레이아웃이 특징입니다. 수천 개의 개별 블로그와 저널의 데이터를 검색 가능한 단일 인터페이스로 모으기 때문에 산업 인텔리전스를 위한 고품질 필터 역할을 합니다. 이러한 구조는 수백 개의 별도 도메인을 크롤링할 필요 없이 사전에 검증된 고가치의 산업 데이터 스트림에 접근할 수 있게 해주므로 웹 스크래핑에 이상적인 타겟입니다.
왜 Web Designer News을 스크래핑해야 하나요?
Web Designer News에서 데이터 추출의 비즈니스 가치와 사용 사례를 알아보세요.
실시간으로 떠오르는 디자인 트렌드와 도구를 식별합니다.
뉴스레터 및 소셜 미디어 피드를 위한 업계 뉴스 큐레이션을 자동화합니다.
경쟁사의 주요 콘텐츠를 모니터링하여 경쟁 분석을 수행합니다.
자연어 처리(NLP) 학습을 위한 고품질 데이터셋을 생성합니다.
내부 팀 지식 베이스를 위한 중앙 집중식 디자인 리소스 라이브러리를 구축합니다.
스크래핑 과제
Web Designer News 스크래핑 시 겪을 수 있는 기술적 과제.
사이트의 내부 'go' 링크 시스템을 통한 기술적 리다이렉션 처리.
오래된 아카이브 포스트에서 썸네일 이미지 가용성의 불일치.
Nginx 보호를 통한 고빈도 요청에 대한 서버 측 rate limiting.
AI로 Web Designer News 스크래핑
코딩 불필요. AI 기반 자동화로 몇 분 만에 데이터 추출.
작동 방식
필요한 것을 설명하세요
Web Designer News에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.
AI가 데이터를 추출
인공지능이 Web Designer News을 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 Web Designer News을 쉽게 스크래핑할 수 있습니다. 인공지능 기반 플랫폼이 원하는 데이터를 이해합니다 — 자연어로 설명하기만 하면 AI가 자동으로 추출합니다.
How to scrape with AI:
- 필요한 것을 설명하세요: Web Designer News에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.
- AI가 데이터를 추출: 인공지능이 Web Designer News을 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:
- 기술 지식이 없는 디자이너와 마케터를 위한 완전한 no-code 워크플로우.
- 클라우드 기반 예약 기능으로 매일 자동으로 뉴스 추출 가능.
- 페이지네이션 및 구조화된 요소 감지 기능 내장.
- 즉각적인 데이터 배포를 위한 Google Sheets와의 직접 연동.
Web Designer News을 위한 노코드 웹 스크래퍼
AI 기반 스크래핑의 포인트 앤 클릭 대안
Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 Web Designer News을 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
Web Designer News을 위한 노코드 웹 스크래퍼
Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 Web Designer News을 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
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'}
url = 'https://webdesignernews.com/'
try:
# 메인 페이지에 요청 전송
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 포스트 컨테이너 위치 확인
posts = soup.find_all('div', class_='single-post')
for post in posts:
title = post.find('h3').get_text(strip=True)
# 소스 사이트 이름 존재 여부 확인
source = post.find('span', class_='site_name').get_text(strip=True) if post.find('span', class_='site_name') else 'Unknown'
link = post.find('h3').find('a')['href']
print(f'Title: {title} | Source: {source} | Link: {link}')
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 Web Designer News 스크래핑하는 방법
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'}
url = 'https://webdesignernews.com/'
try:
# 메인 페이지에 요청 전송
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 포스트 컨테이너 위치 확인
posts = soup.find_all('div', class_='single-post')
for post in posts:
title = post.find('h3').get_text(strip=True)
# 소스 사이트 이름 존재 여부 확인
source = post.find('span', class_='site_name').get_text(strip=True) if post.find('span', class_='site_name') else 'Unknown'
link = post.find('h3').find('a')['href']
print(f'Title: {title} | Source: {source} | Link: {link}')
except Exception as e:
print(f'오류 발생: {e}')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_wdn():
with sync_playwright() as p:
# headless browser 실행
browser = p.chromium.launch(headless=True)
page = browser.new_page()
page.goto('https://webdesignernews.com/')
# 포스트 요소가 로드될 때까지 대기
page.wait_for_selector('.single-post')
posts = page.query_selector_all('.single-post')
for post in posts:
title_el = post.query_selector('h3 a')
if title_el:
title = title_el.inner_text()
link = title_el.get_attribute('href')
print(f'Scraped: {title} - {link}')
browser.close()
scrape_wdn()Python + Scrapy
import scrapy
class WdnSpider(scrapy.Spider):
name = 'wdn_spider'
start_urls = ['https://webdesignernews.com/']
def parse(self, response):
# 피드의 각 포스트 추출
for post in response.css('.single-post'):
yield {
'title': post.css('h3 a::text').get(),
'source': post.css('.site_name::text').get(),
'link': post.css('h3 a::attr(href)').get()
}
# 'Next' 링크를 찾아 페이지네이션 처리
next_page = response.css('a.next::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();
const page = await browser.newPage();
await page.goto('https://webdesignernews.com/', { waitUntil: 'domcontentloaded' });
// 데이터 필드 추출을 위해 페이지 평가
const results = await page.evaluate(() => {
const items = Array.from(document.querySelectorAll('.single-post'));
return items.map(item => ({
title: item.querySelector('h3 a') ? item.querySelector('h3 a').innerText : null,
source: item.querySelector('.site_name') ? item.querySelector('.site_name').innerText : null,
link: item.querySelector('h3 a') ? item.querySelector('h3 a').href : null
}));
});
console.log(results);
await browser.close();
})();Web Designer News 데이터로 할 수 있는 것
Web Designer News 데이터의 실용적인 응용 프로그램과 인사이트를 탐색하세요.
자동화된 디자인 뉴스 피드
Slack 또는 Discord를 통해 전문 디자인 팀을 위한 실시간 큐레이션 뉴스 채널을 구축합니다.
구현 방법:
- 14시간마다 평점이 높은 스토리를 스크래핑합니다.
- 2'UX' 또는 'Web Dev'와 같은 관련 카테고리 태그로 결과를 필터링합니다.
- 3추출된 제목과 요약을 메시징 웹훅으로 전송합니다.
- 4산업 도구의 장기적인 인기도를 추적하기 위해 데이터를 아카이브합니다.
Automatio를 사용하여 Web Designer News에서 데이터를 추출하고 코드 작성 없이 이러한 애플리케이션을 구축하세요.
Web Designer News 데이터로 할 수 있는 것
- 자동화된 디자인 뉴스 피드
Slack 또는 Discord를 통해 전문 디자인 팀을 위한 실시간 큐레이션 뉴스 채널을 구축합니다.
- 4시간마다 평점이 높은 스토리를 스크래핑합니다.
- 'UX' 또는 'Web Dev'와 같은 관련 카테고리 태그로 결과를 필터링합니다.
- 추출된 제목과 요약을 메시징 웹훅으로 전송합니다.
- 산업 도구의 장기적인 인기도를 추적하기 위해 데이터를 아카이브합니다.
- 디자인 도구 트렌드 추적기
어떤 디자인 소프트웨어나 라이브러리가 커뮤니티에서 가장 많은 관심을 받고 있는지 파악합니다.
- 'Resources' 카테고리 아카이브에서 제목과 요약을 추출합니다.
- 특정 용어(예: 'Figma', 'React')에 대해 키워드 빈도 분석을 수행합니다.
- 전월 대비 언급량 증가율을 비교하여 급부상하는 항목을 식별합니다.
- 마케팅 또는 제품 전략 팀을 위해 시각적 보고서를 생성합니다.
- 경쟁사 백링크 모니터링
어떤 블로그나 에이전시가 주요 허브에 콘텐츠를 성공적으로 배치하고 있는지 확인합니다.
- 모든 과거 목록에서 '소스 웹사이트 이름' 필드를 스크래핑합니다.
- 외부 도메인별 언급 횟수를 집계하여 가장 많이 노출되는 곳을 확인합니다.
- 더 나은 아웃리치를 위해 어떤 유형의 콘텐츠가 채택되는지 분석합니다.
- 디자인 분야에서 잠재적인 협업 파트너를 식별합니다.
- Machine Learning 학습 데이터셋
큐레이팅된 스니펫과 요약을 사용하여 기술 요약 model을 학습시킵니다.
- 10,000개 이상의 스토리 제목과 해당 요약문을 스크래핑합니다.
- 내부 추적 파라미터와 HTML을 제거하여 텍스트 데이터를 정제합니다.
- 제목을 타겟으로, 요약을 입력값으로 사용하여 fine-tuning에 활용합니다.
- 성능 확인을 위해 새로운 디자인 기사로 model을 테스트합니다.
워크플로를 강화하세요 AI 자동화
Automatio는 AI 에이전트, 웹 자동화 및 스마트 통합의 힘을 결합하여 더 짧은 시간에 더 많은 것을 달성할 수 있도록 도와줍니다.
Web Designer News 스크래핑 프로 팁
Web Designer News에서 성공적으로 데이터를 추출하기 위한 전문가 조언.
HTML 파싱보다 더 빠르고 안정적인 구조화된 데이터를 얻으려면 WordPress REST API 엔드포인트(/wp-json/wp/v2/posts)를 타겟팅하세요.
사이트의 RSS 피드(webdesignernews.com/feed/)를 모니터링하여 새로운 스토리가 게시되는 즉시 캡처하세요.
커뮤니티 제출 콘텐츠가 매일 최고조에 달하는 시간대에 맞춰 스크래핑 작업을 동부 표준시(EST) 오전 9시로 예약하세요.
Nginx rate limits가 트리거되는 것을 방지하기 위해 User-Agent 문자열을 로테이션하고 요청 사이에 2초의 지연 시간을 구현하세요.
최종 canonical 소스 URL을 추출하려면 리다이렉션을 따라 내부 '/go/' 링크를 항상 해결하세요.
더 나은 분석 결과를 위해 HTML 태그와 끝에 붙는 생략 부호(...)를 제거하여 요약 텍스트 데이터를 정제하세요.
후기
사용자 후기
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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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