[Python] BeautifulSoup으로 웹 스크래핑하기

• BeautifulSoup으로 웹 스크래핑하기 

BeautifulSoup으로 웹 스크래핑하기 

내가 원하는 데이터를 직접 웹 스크래핑하여 보고자한다.

루비의 최종적인 형태는 받고자하는 정보들을 선택하면 매일 정해진 시간에 카카오톡이나 메일로 보내는 구독형 서비스이다.

 

그래서 일단 테스트용으로 가볍게 데이터들을 뽑아보려고 한다.

 

✔︎ 수집 데이터 (테스트용)

1. 날씨  -> 네이버 날씨
2. 영어 회화  -> 해커스
3. 국내 뉴스 (당일 뉴스 제목, 뉴스 링크) -> 네이버 뉴스
4. 해외 뉴스 (당일 뉴스 제목, 뉴스 링크) -> CNBC 
5. 경제 (환율, 대표 주가 지수 변동률)

 

메인 함수

if __name__ == "__main__":
    # 현재 시간 출력
    realtime_print()

    # 오늘의 날씨 정보 가져오기
    scrap_weather()

    # 영어 회화
    scrap_english()

    #### 국내 분야별 뉴스 가져오기
    scrap_news("politics")
    scrap_news("economy")
    scrap_news("it")

    #### 해외 현재 트렌딩 뉴스
    scrap_global_news("economy")

 

 

1. 스크래핑 하는 현재 날짜

############### 조회 날짜 ###############
def realtime_print():
    now = datetime.datetime.now()
    nowDate = now.strftime('%Y년 %m월 %d일 (%a)')
    print(f"안녕하세요. 오늘은 {nowDate} 입니다.")  # 2021-05-112
    print()

출력결과

 

2. 현재 날씨

############## 날씨 ###############
def scrap_weather():
    weather_url = "https://search.naver.com/search.naver?where=nexearch&sm=top_hty&fbm=0&ie=utf8&query=%EC%84%9C%EC%9A%B8+%EB%82%A0%EC%94%A8"
    soup = create_soup(weather_url)

    weather_data = soup.find("div", attrs={"class": "info_data"})

    # 현재 날씨 정보
    weather_info = weather_data.find("p", attrs={
        "class": "cast_txt"
    }).get_text()

    # 온도
    pos_degree = weather_data.find("p", attrs={
        "class": "info_temperature"
    }).get_text().replace("도씨", "")
    min_degree = weather_data.find("span", attrs={"class": "min"}).get_text()
    max_degree = weather_data.find("span", attrs={"class": "max"}).get_text()

    # 강수 확률
    rainy_data = soup.find("li", attrs={
        "class": "date_info today"
    }).find_all("span", attrs={"class": "num"})

    # 미세먼지 정보
    dust_data = soup.find("dl", attrs={
        "class": "indicator"
    }).find_all("dd", attrs={"class": "lv2"})

    # 출력
    print("[오늘의 날씨]")
    print(f"현재 {pos_degree} (최저 {min_degree}/ 최고 {max_degree})")
    print(weather_info)
    print(
        f"오전 강수확률 {rainy_data[0].get_text()}% / 오후 강수확률 {rainy_data[1].get_text()}%"
    )
    print(f"미세먼지 {dust_data[0].get_text()}")
    print(f"초미세먼지 {dust_data[1].get_text()}")
    print()

출력결과

 

3. 영어 회화

############### 회화 ###############
def scrap_english():
    eng_url = "https://www.hackers.co.kr/?c=s_eng/eng_contents/I_others_english&keywd=haceng_submain_lnb_eng_I_others_english&logger_kw=haceng_submain_lnb_eng_I_others_english"
    soup = create_soup(eng_url)

    sentences = soup.find_all("div", attrs={"id": re.compile("^conv_kor_t")})
    print("[오늘의 영어 회화]")
    print("(영어지문)")

    # 8문장이 있다고 가정, 5~8까지 영어문장 (idx: 4~7)
    for txt in sentences[len(sentences) // 2:]:
        print(txt.get_text().strip())

    print()
    print("(한글지문)")
    # 8문장이 있다고 가정, 0~3까지 한글문장 (idx: 0~3)
    for txt in sentences[:len(sentences) // 2:]:
        print(txt.get_text().strip())
    print()

출력결과

 

 

4. 국내 뉴스

정치, 경제, IT, 사회, 생활, 세계 분야별로 스크래핑가능하다.

############### 국내 News ###############
# sector
# politics : 정치
# economy : 경제
# it : IT/과학
# society : 사회
# life : 생활/문화
# world : 세계
def scrap_news(sector):
    news_url = "https://news.naver.com/"
    soup = create_soup(news_url)

    # 뉴스 데이터
    news_data = soup.find("div", attrs={"id": f"section_{sector}"})
    # 섹터 이름
    sector_name = news_data.find("h4", attrs={"class": "tit_sec"}).a.get_text()
    # 헤드라인 목록
    news_list = news_data.find("ul", attrs={
        "class": "mlist2 no_bg"
    }).find_all("li")

    # 출력
    print(f"[국내 {sector_name} 헤드라인 뉴스]")
    for idx, article in enumerate(news_list):
        headline = article.a.get_text().strip()
        news_link = article.a["href"]
        print(f"{idx+1}. {headline}")
        print(f"   (링크 : {news_link} )")

    print()

출력결과

5. 해외 뉴스

############### 해외 News ###############
# CNBC Trendig News
def scrap_global_news(sector):
    news_url = f"https://www.cnbc.com/{sector}/"
    soup = create_soup(news_url)

    # 섹터 이름
    sector_name = soup.find("h1", attrs={
        "class": "PageHeader-title"
    }).get_text()
    # 트랜딩 뉴스 데이터
    news_data = soup.find("ul", attrs={"class": "TrendingNow-storyContainer"})
    # 헤드라인 목록
    news_list = news_data.find_all("li")

    # 출력
    print(f"[해외 실시간 CNBC 헤드라인 뉴스]")
    for idx, article in enumerate(news_list):
        headline = article.a.get_text().strip()
        news_link = article.a["href"]
        print(f"{idx+1}. {headline}")
        print(f"   (링크 : {news_link} )")

    print()

출력결과