Wikipedia 스크래핑 방법: 궁극의 웹 스크래핑 가이드
문서 텍스트, infoboxes, 카테고리와 같은 Wikipedia 데이터를 스크래핑하는 방법을 알아보세요. 연구를 위한 효율적인 Wikipedia 웹 스크래핑을 위한 최고의 도구와 팁을 확인하세요.
봇 방지 보호 감지됨
- 속도 제한
- 시간당 IP/세션별 요청 제한. 회전 프록시, 요청 지연, 분산 스크래핑으로 우회 가능.
- User-Agent Filtering
- IP 차단
- 알려진 데이터센터 IP와 표시된 주소 차단. 효과적인 우회를 위해 주거용 또는 모바일 프록시 필요.
Wikipedia 정보
Wikipedia이 제공하는 것과 추출할 수 있는 가치 있는 데이터를 알아보세요.
세계의 지식 창고
Wikipedia는 오픈 협업 모델과 위키 기반 편집 시스템을 통해 자원봉사자 커뮤니티가 작성하고 관리하는 무료 다국어 온라인 백과사전입니다. 역사상 가장 방대하고 널리 읽히는 참고 문헌으로, 전 세계 대중을 위한 근본적인 정보원 역할을 합니다. Wikimedia Foundation이 소유하고 있으며 수백 개의 언어로 수천만 개의 문서를 보유하고 있습니다.
풍부한 구조화된 데이터
이 웹사이트는 문서 제목, 전체 텍스트 설명, 계층적 카테고리, 특정 속성을 포함한 infoboxes, 위치에 대한 지리적 좌표를 포함한 방대한 양의 구조화 및 반구조화된 데이터를 보유하고 있습니다. 모든 문서는 광범위하게 상호 연결되어 있으며 참조 자료로 뒷받침되어 웹에서 가장 긴밀하게 연결된 데이터셋 중 하나입니다.
비즈니스 및 연구 가치
Wikipedia 스크래핑은 LLM 학습, knowledge graphs 구축, 학술 연구 및 entity linking을 포함한 광범위한 애플리케이션에 매우 유용합니다. Creative Commons라는 오픈 라이선스 특성 덕분에 데이터 강화 및 경쟁 정보 분석을 위해 고품질의 검증된 데이터를 찾는 개발자와 연구자들에게 선호되는 선택입니다.
왜 Wikipedia을 스크래핑해야 하나요?
Wikipedia에서 데이터 추출의 비즈니스 가치와 사용 사례를 알아보세요.
NLP models 학습
Knowledge Graphs 구축 및 확장
역사 및 학술 연구 수행
비즈니스 인텔리전스 데이터셋을 위한 데이터 강화
감성 분석 및 개체명 인식 연구
특정 주제의 시간 경과에 따른 진화 추적
스크래핑 과제
Wikipedia 스크래핑 시 겪을 수 있는 기술적 과제.
복잡한 Wikitext 및 HTML 중첩
카테고리마다 다른 Infoboxes 구조
MediaWiki API의 엄격한 rate limits
대규모 데이터 볼륨 관리
AI로 Wikipedia 스크래핑
코딩 불필요. AI 기반 자동화로 몇 분 만에 데이터 추출.
작동 방식
필요한 것을 설명하세요
Wikipedia에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.
AI가 데이터를 추출
인공지능이 Wikipedia을 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 Wikipedia을 쉽게 스크래핑할 수 있습니다. 인공지능 기반 플랫폼이 원하는 데이터를 이해합니다 — 자연어로 설명하기만 하면 AI가 자동으로 추출합니다.
How to scrape with AI:
- 필요한 것을 설명하세요: Wikipedia에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.
- AI가 데이터를 추출: 인공지능이 Wikipedia을 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:
- 복잡한 요소 선택을 위한 No-code 인터페이스
- 카테고리 리스트를 위한 자동 pagination 처리
- 클라우드 실행으로 로컬 하드웨어 의존성 제거
- 문서 업데이트 및 이력을 추적하기 위한 예약 실행
- Google Sheets 및 JSON으로의 원활한 데이터 내보내기
Wikipedia을 위한 노코드 웹 스크래퍼
AI 기반 스크래핑의 포인트 앤 클릭 대안
Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 Wikipedia을 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
Wikipedia을 위한 노코드 웹 스크래퍼
Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 Wikipedia을 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
# 스크래핑할 Wikipedia URL
url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/Web_scraping'
# Wikimedia는 User-Agent에 봇 정보를 명시할 것을 권장함
headers = {'User-Agent': 'DataScraperBot/1.0 (contact@example.com)'}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status() # 오류 상태 코드 발생 시 예외 처리
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 메인 제목 추출
title = soup.find('h1', id='firstHeading').text
print(f'문서 제목: {title}')
# 요약 섹션의 첫 번째 단락 추출
first_para = soup.find('div', class_='mw-parser-output').p.text
print(f'요약 스니펫: {first_para}')
except requests.exceptions.RequestException 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 Wikipedia 스크래핑하는 방법
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 스크래핑할 Wikipedia URL
url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/Web_scraping'
# Wikimedia는 User-Agent에 봇 정보를 명시할 것을 권장함
headers = {'User-Agent': 'DataScraperBot/1.0 (contact@example.com)'}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status() # 오류 상태 코드 발생 시 예외 처리
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 메인 제목 추출
title = soup.find('h1', id='firstHeading').text
print(f'문서 제목: {title}')
# 요약 섹션의 첫 번째 단락 추출
first_para = soup.find('div', class_='mw-parser-output').p.text
print(f'요약 스니펫: {first_para}')
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f'오류 발생: {e}')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_wikipedia():
with sync_playwright() as p:
# headless browser 실행
browser = p.chromium.launch(headless=True)
page = browser.new_page()
# 무작위 Wikipedia 문서로 이동
page.goto('https://en.wikipedia.org/wiki/Special:Random')
# 제목 요소가 로드될 때까지 대기
page.wait_for_selector('#firstHeading')
# 제목 추출
title = page.inner_text('#firstHeading')
print(f'무작위 문서 제목: {title}')
# 브라우저 세션 종료
browser.close()
if __name__ == '__main__':
scrape_wikipedia()Python + Scrapy
import scrapy
class WikiSpider(scrapy.Spider):
name = 'wiki_spider'
allowed_domains = ['en.wikipedia.org']
# 여러 문서를 크롤링하기 위해 카테고리 페이지에서 시작
start_urls = ['https://en.wikipedia.org/wiki/Category:Web_scraping']
def parse(self, response):
# 카테고리 페이지에서 모든 문서 링크 추출
links = response.css('.mw-category-group a::attr(href)').getall()
for link in links:
yield response.follow(link, self.parse_article)
def parse_article(self, response):
# 각 문서 페이지에 대해 구조화된 데이터 생성
yield {
'title': response.css('#firstHeading::text').get(),
'url': response.url,
'categories': response.css('#mw-normal-catlinks ul li a::text').getall()
}Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
// 브라우저 실행
const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();
// 일반적인 봇 차단을 피하기 위해 맞춤 User-Agent 설정
await page.setUserAgent('MyResearchScraper/1.0');
// 대상 문서로 이동
await page.goto('https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence');
// 데이터를 추출하기 위해 페이지 컨텍스트에서 스크립트 실행
const pageData = await page.evaluate(() => {
const title = document.querySelector('#firstHeading').innerText;
const firstSection = document.querySelector('.mw-parser-output > p:not(.mw-empty-elt)').innerText;
return { title, firstSection };
});
console.log('제목:', pageData.title);
await browser.close();
})();Wikipedia 데이터로 할 수 있는 것
Wikipedia 데이터의 실용적인 응용 프로그램과 인사이트를 탐색하세요.
Machine Learning 학습 데이터셋
연구자들은 방대한 다국어 텍스트를 활용하여 language models를 학습하고 fine-tuning 함으로써 이점을 얻습니다.
구현 방법:
- 1Wikimedia 공용 덤프를 통해 문서 덤프를 다운로드합니다.
- 2mwparserfromhell과 같은 파서를 사용하여 Wikitext를 정제합니다.
- 3model 입력을 위해 텍스트를 토큰화하고 구조화합니다.
Automatio를 사용하여 Wikipedia에서 데이터를 추출하고 코드 작성 없이 이러한 애플리케이션을 구축하세요.
Wikipedia 데이터로 할 수 있는 것
- Machine Learning 학습 데이터셋
연구자들은 방대한 다국어 텍스트를 활용하여 language models를 학습하고 fine-tuning 함으로써 이점을 얻습니다.
- Wikimedia 공용 덤프를 통해 문서 덤프를 다운로드합니다.
- mwparserfromhell과 같은 파서를 사용하여 Wikitext를 정제합니다.
- model 입력을 위해 텍스트를 토큰화하고 구조화합니다.
- 자동화된 Knowledge Graph 구축
기술 기업은 검색 엔진 최적화를 위해 엔티티 간의 구조화된 관계 맵을 구축할 수 있습니다.
- infoboxes를 스크래핑하여 엔티티 속성을 식별합니다.
- 문서 간의 관계를 정의하기 위해 내부 링크를 추출합니다.
- 추출된 데이터를 DBpedia 또는 Wikidata와 같은 온톨로지에 매핑합니다.
- 역사적 리비전 추적
언론인과 역사학자는 논란이 되는 주제에 대해 시간이 지남에 따라 사실이 어떻게 변하는지 모니터링하여 가치를 창출합니다.
- 특정 문서의 '역사(History)' 탭을 스크래핑합니다.
- 특정 리비전 ID 간의 차이점(diffs)을 추출합니다.
- 편집 패턴과 사용자 기여 빈도를 분석합니다.
- 지리 데이터 매핑
여행 및 물류 앱은 랜드마크의 좌표를 추출하여 맞춤형 지도 레이어를 구축할 수 있습니다.
- 'Category:Coordinates' 내의 문서를 필터링합니다.
- HTML에서 위도와 경도 속성을 추출합니다.
- GIS 소프트웨어 또는 Google Maps API를 위해 데이터를 포맷팅합니다.
- 감성 및 편향 분석
사회 과학자들은 동일한 문서의 다양한 언어 버전에 나타나는 문화적 편향을 연구하기 위해 이 데이터를 사용합니다.
- 여러 언어 서브도메인에 걸쳐 동일한 문서를 스크래핑합니다.
- 번역 또는 다국어 감성 분석을 수행합니다.
- 역사적 사건의 보도 방식이나 프레임의 차이를 식별합니다.
워크플로를 강화하세요 AI 자동화
Automatio는 AI 에이전트, 웹 자동화 및 스마트 통합의 힘을 결합하여 더 짧은 시간에 더 많은 것을 달성할 수 있도록 도와줍니다.
Wikipedia 스크래핑 프로 팁
Wikipedia에서 성공적으로 데이터를 추출하기 위한 전문가 조언.
데이터를 가져오는 가장 강력한 방법인 Wikimedia API를 항상 먼저 확인하세요.
헤더에 연락처 정보가 포함된 서술적인 User-Agent 문자열을 포함하세요.
robots.txt 파일을 준수하고 최소 1초 이상의 합리적인 crawl delay를 설정하세요.
전체 데이터베이스의 오프라인 스크래핑을 위해 Kiwix와 같은 도구를 사용하여 ZIM files를 다운로드하세요.
현지화된 정보를 수집하려면 es.wikipedia.org와 같은 특정 언어 서브도메인을 타겟팅하세요.
관련 없는 사이드바 데이터가 수집되지 않도록 infoboxes에는 '.infobox'와 같은 특정 CSS selectors를 사용하세요.
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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