파이썬으로 배우는 정보처리기사 실기 크롤링 실전 예제

파이썬으로 배우는 정보처리기사 실기 크롤링 실전 예제 알아보기

목차

• 정보처리기사 실기에서 크롤링이 중요한 이유
• 크롤링에 앞서 알아야 할 파이썬 기초 문법
• BeautifulSoup와 Requests 기본 사용법 익히기
• 실전 예제: 뉴스 사이트에서 기사 제목 수집하기
• 크롤링 데이터 저장 및 CSV 파일로 내보내기
• 정보처리기사 실기에서 활용 가능한 크롤링 심화 팁

정보처리기사 실기에서 크롤링이 중요한 이유

정보처리기사 실기 시험은 단순한 기술 지식의 암기에서 벗어나 실무에 가까운 사고력과 문제 해결 능력을 점점 더 요구하고 있어요. 그중에서도 데이터를 수집하고 정리하는 능력은 디지털 시대의 핵심 역량 중 하나로 자리잡았기 때문에, 최근 출제 경향에서는 웹 크롤링과 관련된 문제나 실습 경험이 중요한 요소로 부각되고 있어요. 단순히 코드 한 줄을 해석하는 수준이 아니라, 어떤 방식으로 필요한 정보를 추출하고 가공할 수 있느냐에 대한 이해도가 점점 더 중요해지고 있는 거죠.

크롤링은 웹상에 공개된 정보를 자동으로 수집하는 기술이에요. 즉, 사람이 하나하나 복사해서 붙여넣는 방식이 아니라, 컴퓨터가 직접 수많은 웹페이지를 탐색하고 원하는 데이터를 추출하도록 만들어주는 프로세스죠. 이 과정은 단순한 기술을 넘어서 데이터 분석, 정보 설계, 그리고 문제 해결 능력까지 복합적으로 요구돼요. 실기 시험에서 이런 능력을 확인하기 위해, 크롤링과 유사한 문제들이 실제 사례나 시나리오 기반 문제로 자주 등장하고 있답니다.

파이썬을 사용하는 이유는 명확해요. 문법이 간결하고 크롤링에 최적화된 다양한 라이브러리들이 존재하기 때문이에요. 예를 들어 BeautifulSoup이나 requests 같은 패키지는 웹 페이지에서 필요한 정보를 쉽게 추출할 수 있도록 도와줘요. 실기 시험에서 직접적인 코드 작성을 요구하지 않더라도, 해당 코드가 무슨 역할을 하는지를 해석하거나 흐름을 이해하는 능력을 평가하는 경향이 강해지고 있기 때문에, 파이썬 기반 크롤링은 반드시 알아두어야 할 영역이라고 볼 수 있어요.

또한 실제 현업에서도 크롤링은 다양한 분야에서 활용돼요. 마케팅 데이터를 수집하거나 경쟁사의 웹사이트를 분석할 때, 혹은 뉴스 기사나 공공 데이터를 자동으로 수집할 때도 쓰이죠. 이런 실무적 측면에서 접근할 수 있다는 점은 정보처리기사를 준비하는 분들에게 큰 강점이 될 수 있어요. 시험을 넘어서 실무로 연결되는 학습이기 때문에, 시험을 위한 공부가 아닌 직무 기반의 실력 향상으로 연결된다는 점에서 학습 동기 자체도 달라질 수 있어요.

크롤링에 앞서 알아야 할 파이썬 기초 문법

웹 크롤링을 시작하기 전, 가장 먼저 짚고 넘어가야 할 것은 파이썬의 기초 문법이에요. 많은 분들이 크롤링이라는 단어에만 집중하다 보면, 그 기초를 간과하고 시작하는 경우가 종종 있는데요. 사실 크롤링 코드는 매우 단순해 보일 수 있지만, 그 속에는 조건문, 반복문, 문자열 처리, 리스트와 딕셔너리 같은 자료구조 등이 깊이 녹아들어 있어요. 기초 문법이 탄탄하지 않으면 단 몇 줄의 크롤링 코드도 이해하는 데 어려움을 겪게 돼요.

가장 먼저 익혀야 할 것은 변수와 데이터 타입이에요. 파이썬은 동적 타이핑 언어라서 변수 선언 시 자료형을 명시하지 않아도 되지만, 그만큼 데이터 타입의 흐름을 정확히 이해하고 있어야 해요. 문자열, 정수, 리스트, 튜플, 딕셔너리 등은 크롤링 과정에서 데이터 수집과 가공에 아주 자주 등장하는 친구들이에요. 특히 딕셔너리는 HTML 태그에서 정보를 매핑할 때 자주 활용되기 때문에, key-value 구조를 익혀두는 게 중요하답니다.

그 다음으로 중요한 것은 반복문과 조건문이에요. 크롤링은 대개 하나의 패턴을 여러 페이지나 요소에 반복 적용해야 하기 때문에, for문이나 while문 같은 반복문은 핵심 중의 핵심이에요. 조건문 if-else 역시 특정 조건을 만족할 때만 데이터를 추출하거나, 원하는 구조를 분기 처리할 때 꼭 필요하죠. 이 두 가지 문법은 단순히 암기해서 되는 것이 아니라, 실제 예제를 반복해보며 흐름을 몸에 익히는 것이 좋아요.

또 한 가지 간과하지 말아야 할 것은 문자열 처리예요. 웹 페이지에서 수집한 데이터는 대부분 문자열 형태로 제공되기 때문에, 이를 적절하게 자르고 연결하고 정리하는 과정이 필수적이에요. 파이썬은 문자열 관련 메서드가 굉장히 풍부한 편이라, split(), join(), replace(), strip() 같은 기본적인 함수만 잘 활용해도 데이터 정리가 훨씬 수월해진답니다. 단순히 값을 출력하는 것에서 그치지 않고, 깔끔하게 다듬는 연습이 필요해요.

마지막으로 모듈과 라이브러리의 개념도 이해해야 해요. 크롤링에서는 외부 라이브러리인 requests나 BeautifulSoup을 주로 사용하기 때문에, import 문을 통해 외부 모듈을 불러오는 방식을 정확히 알아두는 게 좋아요. 이 부분은 단순한 문법 이상의 개념으로, 다른 분야로의 확장성도 넓기 때문에 실기 시험뿐 아니라 향후 실무에서도 아주 유용하게 쓰일 수 있어요.

BeautifulSoup와 Requests 기본 사용법 익히기

크롤링을 본격적으로 시작하려면 반드시 알아야 할 두 가지 도구가 있어요. 바로 requests와 BeautifulSoup이에요. 이 두 가지는 파이썬 크롤링의 핵심 라이브러리로, 서로 손을 맞잡고 웹에서 데이터를 가져오고 해석하는 일을 해줘요. requests는 우리가 원하는 웹 페이지의 내용을 가져오는 역할을 하고, BeautifulSoup은 가져온 HTML 문서를 읽고 필요한 정보를 추출해주는 일종의 번역기 같은 존재예요. 둘 다 직관적이고 사용법이 간단해서, 초보자도 충분히 익힐 수 있어요.

먼저 requests부터 살펴볼게요. 웹 페이지에 접근하려면 그 페이지의 HTML 코드를 받아와야 하잖아요? 그때 필요한 게 바로 requests 모듈이에요. 간단하게 예를 들면, requests.get("https://example.com") 이라는 한 줄만으로 해당 웹사이트의 HTML 소스를 가져올 수 있어요. 이때 반환되는 객체는 response라는 변수에 담기게 되는데, 우리가 실제로 필요한 내용은 response 안에 있는 .text 속성을 통해 얻을 수 있어요.

다음은 BeautifulSoup이에요. 이 모듈은 HTML 문서를 우리가 이해할 수 있는 구조로 변환해줘요. 쉽게 말해, 수많은 태그로 뒤엉킨 웹 페이지를 하나하나 파싱해서 원하는 정보만 깔끔하게 뽑아낼 수 있도록 도와주는 도구죠. 사용법도 굉장히 간단해요. 먼저 BeautifulSoup 객체를 생성한 후, .find()나 .find_all() 같은 메서드를 사용해서 특정 태그나 클래스명을 가진 요소를 추출할 수 있어요. 예를 들어 뉴스 기사의 제목을 수집하려면, soup.find("h2")나 soup.find_all("h2")와 같은 방식으로 태그를 선택할 수 있어요.

이 두 가지 도구를 조합하면 기본적인 크롤링은 거의 다 할 수 있어요. 웹 페이지에서 기사 제목, 가격 정보, 이미지 경로 등 필요한 정보를 가져와서 가공하고 저장하는 과정이 이 두 모듈만으로도 충분히 가능하니까요. 하지만 중요한 건 HTML 구조를 이해하고 태그의 패턴을 파악하는 능력이에요. 아무리 좋은 도구가 있어도, 어디서 어떤 정보를 찾아야 할지를 모른다면 제대로 된 결과를 얻기 어렵겠죠.

실제 실기 시험에서는 특정 코드의 흐름을 분석하거나, 주어진 코드 조각이 어떤 결과를 반환할지를 묻는 문제가 자주 등장해요. requests와 BeautifulSoup는 그 출제 범위 안에 자주 포함되기 때문에, 단순히 사용하는 법만 익히기보다는, 그 원리와 흐름을 이해하는 것이 중요해요. 예를 들어 response 객체의 속성이나, soup 객체에서 요소를 어떻게 탐색하는지를 파악하면 응용 문제에도 강해질 수 있어요.

실전 예제: 뉴스 사이트에서 기사 제목 수집하기

이제부터는 앞에서 배운 내용을 실제 예제에 적용해보는 시간을 가져볼게요. 우리는 정보처리기사 실기 공부의 연장선에서, 간단한 웹 크롤링 실습을 통해 실무 감각도 함께 익히고자 해요. 실습할 내용은 아주 직관적이에요. 특정 뉴스 웹사이트의 기사 제목을 수집해보는 것인데요, 생각보다 훨씬 간단하게 구현할 수 있어요. 이 과정을 따라 하면서 requests와 BeautifulSoup의 흐름을 자연스럽게 익힐 수 있으실 거예요.

먼저 파이썬 파일을 하나 만들어주세요. 이름은 예를 들어 news_crawler.py 정도면 괜찮겠죠? 그 다음에는 필요한 라이브러리를 불러옵니다. 이 단계에서는 requests와 BeautifulSoup이 기본이에요. 보통 from bs4 import BeautifulSoup와 import requests라는 문장으로 시작하시면 돼요. 혹시 아직 설치하지 않으셨다면, pip install requests beautifulsoup4를 통해 미리 설치해주셔야 해요.

그 다음은 크롤링 대상 웹사이트를 정해야겠죠. 예시로는 ‘한겨레’, ‘연합뉴스’, ‘네이버 뉴스’처럼 HTML 구조가 단순한 사이트가 좋고, 여기서는 구조 예시로 ‘https://news.ycombinator.com/’을 사용할게요. 이 사이트는 개발자 커뮤니티인 해커뉴스인데, 기사 제목들이 <a class="storylink"> 태그 안에 들어 있어요. 이 태그를 이용해서 제목만 쏙쏙 추출해볼 수 있어요.

기본 코드는 다음과 같이 구성돼요:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://news.ycombinator.com/"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

titles = soup.find_all("a", class_="storylink")
for idx, title in enumerate(titles):
    print(f"{idx+1}. {title.text}")

위 코드를 실행하면 해당 페이지에 있는 기사 제목들이 번호와 함께 출력돼요. 이처럼 단 몇 줄의 코드만으로도 원하는 정보를 얻을 수 있다는 건 꽤나 매력적이지 않나요? 코드를 실행하면서 오류가 난다면, HTML 구조가 바뀌었을 가능성이 있으니, 웹페이지 소스를 직접 확인하고 태그를 다시 확인해보는 습관도 들이면 좋아요.

실기 시험에서 이러한 내용을 그대로 구현하라는 문제는 드물지만, 이 코드의 흐름을 해석하고 로직을 설명하는 문제는 자주 출제돼요. 예를 들어, 특정 클래스명을 가진 요소를 어떻게 탐색하는지, 출력 결과가 왜 그렇게 나오는지를 물을 수 있겠죠. 그러니 실습은 단순한 도전이 아니라, 시험 대비의 중요한 전략이 될 수 있어요.

크롤링 데이터 저장 및 CSV 파일로 내보내기

지금까지는 웹에서 데이터를 수집하는 과정에 집중했다면, 이제는 그 데이터를 어떻게 정리하고 저장할지를 고민할 차례예요. 웹에서 수집한 정보는 일회성으로 보고 끝나는 게 아니라, 분석하고 활용하기 위해 적절한 형태로 저장하는 게 중요해요. 특히 정보처리기사 실기처럼 데이터 흐름과 처리 과정을 평가하는 시험에서는 수집 → 정제 → 저장의 단계가 얼마나 논리적으로 연결되어 있는지가 핵심이 되기 때문이에요.

그중에서도 가장 자주 쓰이는 저장 방식은 바로 CSV 파일이에요. CSV는 Comma-Separated Values의 약자로, 데이터를 쉼표(,)로 구분해 저장하는 단순하면서도 강력한 형식이에요. 엑셀에서 바로 열 수 있고, 대부분의 데이터 분석 도구에서도 읽을 수 있기 때문에 실무에서도 널리 사용되고 있어요. 특히 크롤링한 데이터를 CSV로 저장하면 구조화된 데이터로서의 가치를 가지게 되죠.

그럼 본격적으로 저장 과정을 코드로 구현해볼게요. 먼저 파이썬에서 CSV 파일을 다루기 위해 csv 모듈을 import해야 해요. 그런 다음, 앞에서 수집한 뉴스 기사 제목을 하나의 리스트로 저장한 뒤, 이를 CSV 파일로 출력해보는 간단한 예제를 만들어볼게요.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

url = "https://news.ycombinator.com/"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

titles = soup.find_all("a", class_="storylink")

with open("news_titles.csv", mode="w", newline="", encoding="utf-8") as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(["번호", "제목"])
    for idx, title in enumerate(titles):
        writer.writerow([idx + 1, title.text])

위 코드를 실행하면 news_titles.csv라는 파일이 생성되고, 그 안에 기사 제목이 번호와 함께 저장돼요. 이 파일은 엑셀로도 열 수 있기 때문에, 크롤링한 데이터를 실제로 정리하거나 제출 자료로 활용할 수 있는 형태가 되는 거예요. 실기 시험에서 이런 과정을 완벽히 구현하라고 나오진 않겠지만, 데이터 저장 방식에 대한 개념을 이해하고 있다는 걸 보여주는 건 분명 큰 강점이에요.

파일을 저장할 때는 인코딩 방식도 신경 써야 해요. 한국어를 저장할 때는 encoding="utf-8"을 사용하지 않으면 글자가 깨지는 경우가 많거든요. newline 옵션도 중요해요. 이를 지정하지 않으면 줄바꿈이 이중으로 들어가서 나중에 파일을 열었을 때 줄 간격이 이상해질 수 있어요. 이런 작은 디테일이 바로 실무 감각이고, 실기에서도 이런 기본적인 이해를 확인하려는 의도가 숨어 있는 경우가 많아요.

또한 이런 저장 방식은 추후 데이터 분석이나 머신러닝 등으로 확장할 수 있는 기반이 되기도 해요. 정보처리기사라는 자격증은 단지 시험을 통과하기 위한 것이 아니라, 이후 개발자로서 또는 데이터 분석가로서의 역량을 보여주는 중요한 이정표가 되기도 하니까요. 단순히 출력하고 끝내는 것이 아니라, 그 결과를 파일로 남기고 공유할 수 있는 것. 이것이야말로 실무형 사고방식이라고 할 수 있어요.

정보처리기사 실기에서 활용 가능한 크롤링 심화 팁

이제 기본적인 크롤링 흐름을 이해하셨다면, 한 단계 더 나아가 실무와 실기 시험 모두에 도움이 되는 심화 팁을 살펴볼 차례예요. 크롤링은 단순히 웹에서 데이터를 수집하는 기술을 넘어서, 어떻게 하면 더 효율적이고 깨끗하게 정보를 추출할 수 있을지를 고민하게 만드는 과정이기도 해요. 특히 정보처리기사 실기에서는 응용력과 사고력을 요구하는 문제들이 늘어나고 있기 때문에, 이 단계에서 배우는 팁들은 곧바로 시험 전략으로 연결될 수 있어요.

첫 번째 팁은 HTML 구조 파악 능력을 키우는 것이에요. 웹사이트마다 구조가 다르기 때문에 크롤링을 할 때는 항상 ‘웹페이지 소스 보기’를 먼저 확인해야 해요. 어떤 태그에 우리가 원하는 정보가 들어있는지, 클래스명이 어떻게 되어 있는지, 리스트 형태인지, 단일 요소인지 등을 파악하는 능력이 핵심이에요. 이를 통해 find()와 find_all() 메서드를 정확히 활용할 수 있고, 불필요한 데이터는 거르고 필요한 정보만 뽑아낼 수 있어요.

두 번째는 예외 처리와 조건 분기를 넣는 습관을 들이는 것이에요. 실전에서는 모든 웹페이지가 동일하게 잘 구성되어 있지 않기 때문에, 크롤링 도중에 예상치 못한 문제가 생길 수 있어요. 예를 들어, 요청이 실패했거나, 특정 태그가 존재하지 않거나, 웹사이트가 크롤링을 막는 경우도 있어요. 이럴 때를 대비해서 try-except 문을 활용하거나, if tag is not None:과 같은 안전장치를 두는 습관이 크롤링의 신뢰도를 높여줘요.

세 번째는 헤더 설정과 User-Agent 변경이에요. 간혹 웹사이트에서 ‘봇’의 접근을 막는 경우가 있는데, 이럴 땐 requests에 헤더를 추가해주는 방법이 있어요. User-Agent를 브라우저에서 사용하는 값으로 설정하면, 대부분의 기본적인 보안은 통과할 수 있어요. 예를 들어:

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
response = requests.get(url, headers=headers)

이런 설정 하나로 접근 거부를 피할 수 있는 경우가 많아요. 정보처리기사 실기에서는 코딩의 세세한 부분보다는 웹 요청의 원리와 대응 전략을 묻는 경우가 더 많기 때문에, 이런 지식은 문제를 푸는 데 큰 도움이 될 수 있어요.

또한 정규표현식(Regex)을 함께 활용하면 원하는 텍스트만 깔끔하게 추출할 수 있어요. 예를 들어 기사 제목 안에 날짜나 출처가 같이 붙어 있다면, 정규표현식을 통해 텍스트 패턴을 정의해서 불필요한 부분을 제거할 수 있어요. 이건 조금 어려울 수 있지만, 연습하면 할수록 텍스트 처리 능력이 눈에 띄게 향상된답니다.

마지막 팁은 크롤링한 데이터를 어떻게 가공하고 활용할 것인가에 대한 고민이에요. 단순히 수집만 해서는 큰 의미가 없어요. 데이터를 정리하고, 비교 분석하거나, 시각화하는 방식까지 나아가면 학습 효과도 배가되고, 실기 시험을 넘어 실제 포트폴리오로 연결되는 결과물을 만들 수 있어요. 실기 대비를 위한 공부가 곧 실무 실력을 쌓는 지름길이 될 수 있는 거죠.

정리하자면, 크롤링의 심화 학습은 단순한 기술 익힘이 아니라, 정보에 대한 시각과 태도를 바꾸는 훈련이에요. 더 깊이 보고, 더 효율적으로 처리하며, 문제 상황을 유연하게 대처하는 능력은 정보처리기사 실기를 준비하는 분들께 정말 큰 자산이 될 거예요. 오늘 배운 팁들을 바탕으로 실습을 거듭하다 보면, 분명 더 나은 실력을 갖추게 되실 거예요.