WebElements 스크래핑 방법: 주기율표 데이터 가이드
WebElements에서 정확한 화학 원소 데이터를 추출하세요. 연구 및 AI 애플리케이션을 위해 원자량, 물리적 특성 및 발견 기록을 스크래핑하는 방법을 알아봅니다.
WebElements 정보
WebElements이 제공하는 것과 추출할 수 있는 가치 있는 데이터를 알아보세요.
WebElements는 셰필드 대학교의 Mark Winter가 관리하는 최고의 온라인 주기율표 사이트입니다. 1993년에 개설된 이 사이트는 World Wide Web 최초의 주기율표였으며, 이후 학생, 학자 및 전문 화학자들에게 권위 있는 리소스로 자리 잡았습니다. 이 사이트는 표준 원자량부터 복잡한 전자 배치에 이르기까지 모든 알려진 화학 원소에 대한 심층적이고 구조화된 데이터를 제공합니다.
WebElements 스크래핑의 가치는 고품질의 peer-reviewed 과학 데이터에 있습니다. 교육용 도구를 제작하는 개발자, 주기율표 전반에 걸친 경향 분석을 수행하는 연구원, 또는 machine learning models를 훈련시키는 재료 과학자들에게 WebElements는 수동으로 수집하기 어려운, 신뢰할 수 있고 기술적으로 풍부한 source of truth를 제공합니다.
왜 WebElements을 스크래핑해야 하나요?
WebElements에서 데이터 추출의 비즈니스 가치와 사용 사례를 알아보세요.
교육용 도구 개발을 위한 고품질 과학 데이터 수집.
재료 과학 연구 및 machine learning models를 위한 원소 속성 집계.
화학 사양을 활용한 실험실 인벤토리 시스템의 자동 채우기.
원소 발견 및 과학적 진보에 대한 역사적 분석.
학술 논문을 위한 포괄적인 화학 속성 dataset 생성.
스크래핑 과제
WebElements 스크래핑 시 겪을 수 있는 기술적 과제.
데이터가 원소별로 여러 하위 페이지(/history, /compounds 등)에 분산되어 있습니다.
오래된 table 기반 HTML 레이아웃으로 인해 정밀한 selection logic이 필요합니다.
도움을 검색할 때 Selenium의 'WebElement' 클래스와 도메인 이름이 혼동될 수 있습니다.
AI로 WebElements 스크래핑
코딩 불필요. AI 기반 자동화로 몇 분 만에 데이터 추출.
작동 방식
필요한 것을 설명하세요
WebElements에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.
AI가 데이터를 추출
인공지능이 WebElements을 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 WebElements을 쉽게 스크래핑할 수 있습니다. 인공지능 기반 플랫폼이 원하는 데이터를 이해합니다 — 자연어로 설명하기만 하면 AI가 자동으로 추출합니다.
How to scrape with AI:
- 필요한 것을 설명하세요: WebElements에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.
- AI가 데이터를 추출: 인공지능이 WebElements을 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:
- 계층적인 원소 구조를 통한 No-code 내비게이션.
- 복잡한 과학적 table 추출을 자동으로 처리.
- Cloud 실행을 통해 로컬 가동 중단 없이 전체 dataset 추출 가능.
- 과학 분석 도구에서 직접 사용할 수 있도록 CSV/JSON으로 간편하게 내보내기.
- 예약된 모니터링을 통해 업데이트된 원소 데이터를 감지 가능.
WebElements을 위한 노코드 웹 스크래퍼
AI 기반 스크래핑의 포인트 앤 클릭 대안
Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 WebElements을 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
WebElements을 위한 노코드 웹 스크래퍼
Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 WebElements을 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
import time
# Target URL for a specific element (e.g., Gold)
url = 'https://www.webelements.com/gold/'
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'}
def scrape_element(element_url):
try:
response = requests.get(element_url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Extracting the element name from the H1 tag
name = soup.find('h1').get_text().strip()
# Extracting Atomic Number using table label logic
atomic_number = soup.find('th', string=lambda s: s and 'Atomic number' in s).find_next('td').text.strip()
print(f'Element: {name}, Atomic Number: {atomic_number}')
except Exception as e:
print(f'An error occurred: {e}')
# Following robots.txt recommendations
time.sleep(1)
scrape_element(url)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 WebElements 스크래핑하는 방법
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
# Target URL for a specific element (e.g., Gold)
url = 'https://www.webelements.com/gold/'
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'}
def scrape_element(element_url):
try:
response = requests.get(element_url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Extracting the element name from the H1 tag
name = soup.find('h1').get_text().strip()
# Extracting Atomic Number using table label logic
atomic_number = soup.find('th', string=lambda s: s and 'Atomic number' in s).find_next('td').text.strip()
print(f'Element: {name}, Atomic Number: {atomic_number}')
except Exception as e:
print(f'An error occurred: {e}')
# Following robots.txt recommendations
time.sleep(1)
scrape_element(url)Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def run():
with sync_playwright() as p:
browser = p.chromium.launch(headless=True)
page = browser.new_page()
# Elements are linked from the main periodic table
page.goto('https://www.webelements.com/iron/')
# Wait for the property table to be present
page.wait_for_selector('table')
element_data = {
'name': page.inner_text('h1'),
'density': page.locator('th:has-text("Density") + td').inner_text().strip()
}
print(element_data)
browser.close()
run()Python + Scrapy
import scrapy
class ElementsSpider(scrapy.Spider):
name = 'elements'
start_urls = ['https://www.webelements.com/']
def parse(self, response):
# Follow every element link in the periodic table
for link in response.css('table a[title]::attr(href)'):
yield response.follow(link, self.parse_element)
def parse_element(self, response):
yield {
'name': response.css('h1::text').get().strip(),
'symbol': response.xpath('//th[contains(text(), "Symbol")]/following-sibling::td/text()').get().strip(),
'atomic_number': response.xpath('//th[contains(text(), "Atomic number")]/following-sibling::td/text()').get().strip(),
}Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();
await page.goto('https://www.webelements.com/silver/');
const data = await page.evaluate(() => {
const name = document.querySelector('h1').innerText;
const meltingPoint = Array.from(document.querySelectorAll('th'))
.find(el => el.textContent.includes('Melting point'))
?.nextElementSibling.innerText;
return { name, meltingPoint };
});
console.log('Extracted Data:', data);
await browser.close();
})();WebElements 데이터로 할 수 있는 것
WebElements 데이터의 실용적인 응용 프로그램과 인사이트를 탐색하세요.
재료 과학 AI 트레이닝
원소 특성을 기반으로 새로운 합금의 성질을 예측하기 위한 machine learning models 학습.
구현 방법:
- 1모든 금속 원소의 물리적 특성을 추출합니다.
- 2밀도 및 녹는점과 같은 값을 정제하고 정규화합니다.
- 3데이터를 회귀 또는 예측 재료 model에 입력합니다.
- 4기존 실험 합금 데이터와 대조하여 예측 결과를 검증합니다.
Automatio를 사용하여 WebElements에서 데이터를 추출하고 코드 작성 없이 이러한 애플리케이션을 구축하세요.
WebElements 데이터로 할 수 있는 것
- 재료 과학 AI 트레이닝
원소 특성을 기반으로 새로운 합금의 성질을 예측하기 위한 machine learning models 학습.
- 모든 금속 원소의 물리적 특성을 추출합니다.
- 밀도 및 녹는점과 같은 값을 정제하고 정규화합니다.
- 데이터를 회귀 또는 예측 재료 model에 입력합니다.
- 기존 실험 합금 데이터와 대조하여 예측 결과를 검증합니다.
- 교육용 앱 콘텐츠
peer-reviewed 데이터를 활용하여 화학 전공생을 위한 인터랙티브 주기율표 구축.
- 원자 번호, 기호 및 원소 설명을 스크래핑합니다.
- 역사적 배경과 발견 세부 정보를 추출합니다.
- 주기율표의 족(group)과 구역(block)별로 데이터를 정리합니다.
- 시각적 결정 구조를 포함한 사용자 인터페이스에 통합합니다.
- 화학적 경향성 분석
주기 및 족에 따른 이온화 에너지나 원자 반지름과 같은 주기적 경향성 시각화.
- 모든 원소의 속성 데이터를 번호순으로 수집합니다.
- 원소를 각각의 족으로 분류합니다.
- 그래프 라이브러리를 사용하여 추세를 시각화합니다.
- 특정 구역의 변칙적인 데이터 포인트를 식별하고 분석합니다.
- 실험실 재고 관리
물리적 안전 및 밀도 데이터를 사용하여 화학 물질 관리 시스템 자동 업데이트.
- 내부 인벤토리 리스트를 WebElements 항목에 매핑합니다.
- 밀도, 저장 위험성 및 녹는점 데이터를 스크래핑합니다.
- API를 통해 중앙 실험실 데이터베이스를 업데이트합니다.
- 위험성이 높은 원소에 대해 자동 안전 경고를 생성합니다.
워크플로를 강화하세요 AI 자동화
Automatio는 AI 에이전트, 웹 자동화 및 스마트 통합의 힘을 결합하여 더 짧은 시간에 더 많은 것을 달성할 수 있도록 도와줍니다.
WebElements 스크래핑 프로 팁
WebElements에서 성공적으로 데이터를 추출하기 위한 전문가 조언.
사이트의 robots.txt 파일에 명시된 Crawl-delay
1을 준수하세요.
데이터베이스 일관성을 위해 Atomic Number를 primary key로 사용하세요.
원소별 전체 dataset을 확보하려면 'history' 및 'compounds' 하위 페이지를 크롤링하세요.
사이트 구조가 매우 전통적이고 안정적이므로 table 기반의 selector에 집중하세요.
중요한 연구에 사용하는 경우 IUPAC standards에 따라 데이터를 검증하세요.
더 쉬운 분석을 위해 밀도나 녹는점과 같은 수치 데이터는 floats 형태로 저장하세요.
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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