자바스크립트와 Node.js를 이용한 웹 크롤링 테크닉

자바스크립트로 손쉽게 웹 크롤러를 만들고, 

수집한 데이터를 저장/처리하여 세련되게 시각화하고, 

쉽고 간단한 스트립트로 원하는 데이터를 모두 내려받자!

이 책은 다양한 에이전트를 만들어 웹 데이터 수집과 처리를 자동화하는 방법을 소개한다. 우리가 익히 알고 있듯이 웹에는 유익한 데이터가 가득한데, 이러한 데이터를 체계적으로 수집하여 분석하고 활용하는 것은 즐거운 취미가 될 수도, 다양한 업무에 실질적인 도움이 될 수도 있을 것이다.

이 책의 전반부를 통해 웹사이트를 순회하는 크롤러를 만들어 본인만의 데이터베이스를 구축할 수 있게 될 것이다. 그런데 그렇게 모은 데이터를 어떻게 활용할지 몰라 묵혀 두기만 한다면 너무나 안타까운 일이 아닐 수 없다. 이 책에서는 수집뿐만 아니라 수집한 데이터를 검색하고, 필요한 데이터를 추출하고, 일정한 규칙을 통해 자동으로 분류하거나 예측하는 등 한 걸음 더 나아간 활용법을 제안한다. 이러한 기술들을 잘 응용하면 주식과 외환 매매에 참고할 트렌드 데이터를 얻을 수 있으며, 블로그 광고에 활용하여 수익률을 올리는 등 무궁무진한 활용이 가능하다. 

저자 : 쿠지라 히코우즈쿠에

책을 기획하고, 편집하고, 디자인하는 프로덕션이며, 스마트폰, 웹 서비스, 프로그래밍, 웹 디자인 등 IT와 관련된 서적을 주로 진행하고 있다. 

역자 : 이동규

서강대학교와 서울대학교 대학원에서 컴퓨터학을 공부했다. 6년간 웹 개발과 빅 데이터 분석 업무를 담당했으며, 현재는 LG전자 클라우드센터 스마트데이터 팀에서 빅 데이터 엔지니어로 일하고 있다. AWS를 주로 활용하여 크롤링과 분산 처리, 가시화를 위한 웹 서비스 등을 만들었으며, 빅 데이터와 대규모 요청을 모두 다룰 수 있는 데브옵스 풀 택 소프트웨어 엔지니어가 되기 위해 노력하고 있다. 

제1장 개발 환경 1

01 자바스크립트 엔진의 이모저모 _ 2

 ECMAScript가 실현한 범용 자바스크립트의 세계 _ 2

자바스크립트 엔진의 이모저모 _ 3

자바스크립트가 데이터 수집에 적합한 이유 _ 6

02 에이전트란 무엇인가? _ 8

에이전트의 의미 _ 8

지능형 에이전트 _ 9

03 개발 환경 구축 _ 11

가상 머신에 실행 환경 구축 _ 11

가상 머신 생성 _ 12

가상 머신에 로그인하기 _ 16

 Node.js 설치 _ 19

 git 설치 _ 21

04 Node.js 모듈 설치 _ 24

 npm이란? _ 24

 npm install로 모듈 설치 _ 24

모듈 삭제 _ 30

05 개발 생산성을 높여 줄 모던한 에디터 소개 _ 31

자바스크립트 작성에 필요한 에디터는? _ 31

 Atom ― 풍부한 플러그인이 매력 _ 32

 Sublime Text ― 환상적인 커스터마이징 기능으로 사랑에 빠지게 된다는 화제

Brackets ― HTML 편집에 특화된 빛나는 에디터 _ 36

통합 개발 환경에서의 자바스크립트 개발 _ 38

 WebStorm ― 자바스크립트 개발에 특화된 개발 환경 _ 39

 NetBeans ― 자바 뿐만 아니라 다양한 웹 개발 언어를 지원 _ 40

제2장 웹 데이터 수집 41

01 웹 페이지 다운로드 _ 42

가장 간단한 다운로드 방법 _ 42

 Node.js로 다운로드해 보자 _ 42

 Rhino/Narshon으로 다운로드해 보기 _ 46

02 HTML 해석(링크와 이미지 추출) _ 48

스크래핑이란? _ 48

 HTML 파일 다운로드 _ 49

 HTML 파일에서 링크 추출 _ 51

이미지 파일 추출 _ 55

03 사이트를 통째로 다운로드 _ 61

통째로 다운로드하는 이유 _ 61

프로그램을 만들어 보자 _ 62

04 XML/RSS 해석 _ 69

 XML이란? _ 69

 Node.js에서 XML을 다루는 방법 _ 71

 RSS란? _ 76

 XML/RSS 파싱에 cheerio-httpcli를 사용하는 방법 _ 79

05 정기적으로 다운로드 _ 82

정기적인 처리를 수행 _ 82

환율의 변동을 확인하는 API 사용 _ 83

리눅스/Mac OS X의 경우 _ 85

윈도우의 경우 _ 90

제3장 로그인이 필요한 웹사이트 크롤링 95

01 PhantomJS와 CasperJS _ 96

 PhantomJS와 CasperJS에 관하여 _ 96

 PhantomJS와 CasperJS 설치 _ 98

간단한 예제 프로그램 _ 99

플리커 이미지 검색 결과 캡처하기 _ 103

아이폰용 웹사이트 화면 캡처 _ 105

인자로 지정한 페이지를 캡처하는 도구 작성 _ 106

02 로그인 후의 데이터를 다운로드 _ 109

로그인이 필요한 경우 _ 109

티스토리에 로그인하기 _ 109

마우스 클릭 _ 113

03 DOM 파싱 방법과 CSS 선택자 _ 115

웹 브라우저의 개발자 도구 사용법 _ 115

 CSS 선택자 지정 방법 _ 118

 CSS 선택자 실전편 _ 120

04 Electron으로 데스크톱 애플리케이션 작성 _ 124

 Electron이란? _ 124

 Electron 설치 방법 _ 127

 Electron으로 간단한 애플리케이션을 만드는 순서 _ 127

직접 준비한 HTML을 Electron에 표시 _ 130

메인 프로세스와 렌더링 프로세스 간의 통신 _ 132

05 Electron으로 스크린 캡처 _ 138

스크린샷을 찍는 제일 빠른 방법 _ 138

 Electron으로 스크린샷을 찍는 방법 _ 138

미세한 조정을 위해 딜레이 주기 _ 142

캡처할 범위를 지정 _ 144

제4장 데이터 처리 및 저장 147

01 문자 코드와 호환 _ 148

문자 코드란? _ 148

자바스크립트의 문자 코드 _ 150

 Node.js의 경우 _ 150

 iconv-lite를 사용한 문자 코드 변환 _ 155

 Rhino를 사용하는 경우 _ 156

02 정규 표현식을 사용한 데이터 변환 _ 157

정규 표현식이란? _ 157

자바스크립트에서의 정규 표현식 사용법 _ 158

03 데이터 형식의 기초 _ 166

웹에 있는 데이터 형식 _ 166

 JSON 형식이란? _ 167

 JSON의 개량판, JSON5 형식 _ 170

 CSON 형식 _ 172

 XML/RSS 형식 _ 174

 YAML 형식 _ 177

 INI 파일 형식 _ 181

 CSV/TSV 파일 형식 _ 184

그 외의 형식 _ 188

04 커피스크립트 _ 190

왜 커피스크립트인가? _ 190

커피스크립트 설치 _ 191

프로그램 실행 방법 _ 191

커피스크립트의 기본 문법 _ 192

참과 거짓 _ 195

배열 _ 196

연산자 _ 197

제어 구문 _ 199

함수 작성 _ 203

객체지향 _ 206

05 데이터베이스 사용법 _ 210

왜 데이터베이스를 사용하는가? _ 210

관계형 데이터 모델과 NoSQL _ 210

관계형 데이터베이스 SQLite3 사용 _ 211

웹으로부터 다운로드하여 SQLite에 저장 _ 213

 NoSQL LevelDB를 사용 _ 217

데이터를 LevelDB에 보관 _ 223

06 리포트 자동 생성 _ 227

리포트 자동 생성 _ 227

출력 형식 _ 228

 PDF 작성 _ 230

엑셀 형식으로 작성 _ 238

 Node.js + Ocegen 사용법 _ 238

 Rhino와 Apache POI 사용법 _ 239

웹 API로 획득한 값을 엑셀에 쓰기 _ 242

제5장 한글 형태소 분석 245

01 형태소 분석에 관하여 _ 246

형태소 분석이란? _ 246

형태소 분석을 이용하는 방법 _ 247

 mecab-ko의 설치 _ 248

02 특정 품사의 단어들을 추출 _ 251

 Node.js에서 mecab-ko를 사용하는 방법 _ 251

프로그램을 정리하여 형태소 분석 모듈 작성 _ 254

특정 품사의 단어들을 추출하는 프로그램 _ 257

03 마르코프 체인을 이용한 문서 요약 _ 260

마르코프 체인을 이용한 문서 요약 _ 260

프로그램에 관하여 _ 264

04 간단한 문장 교정 도구 작성 _ 266

문장 교정 도구에 관하여 _ 266

05 단어의 출현 빈도 조사 _ 271

단어의 출현 빈도 조사 _ 271

제6장 크롤링을 위한 데이터 소스 277

01 유익한 데이터 소스 목록 _ 278

데이터 소스에 관하여 _ 278

 SNS의 활용 _ 278

소셜 북마크 활용 _ 279

상품 정보 활용 _ 279

온라인 사전의 활용 _ 280

오프라인 사전 데이터 활용 _ 280

블로그 서비스 활용 _ 281

02 트위터 크롤링 _ 283

트위터란? _ 283

트위터 API 준비 _ 283

03 페이스북 _ 289

페이스북이란? _ 289

페이스북 API _ 289

04 네이버 API 사용 _ 297

네이버 API _ 297

05 아마존 API 사용 _ 302

아마존의 상품 정보 _ 302

 API를 위한 개발자 계정 생성 _ 303

아마존의 도서 정보 검색 _ 308

06 플리커의 사진 다운로드 _ 311

플리커란? _ 311

 API 키 획득 _ 312

플리커 API를 사용하는 프로그램 제작 _ 314

07 유튜브 동영상 다운로드 _ 319

유튜브란 무엇인가? _ 319

 youtube-dl 설치 _ 320

유튜브 검색 _ 322

동영상을 검색하고 다운로드 _ 328

08 Yahoo! Finance에서 환율 및 주식 정보 수집 _ 331

 Yahoo! Finance _ 331

 FX·환율 정보 취득 _ 332

주가 정보 취득 _ 336

09 위키피디아 다운로드 _ 339

위키피디아란? _ 339

위키피디아의 타이틀 데이터베이스 만들기 _ 343

타이틀 데이터베이스 활용 _ 346

제7장 데이터의 분류, 예측과 머신러닝 351

01 데이터의 활용법에 관하여 _ 352

데이터를 어떻게 활용할 것인가? _ 352

데이터 마이닝이란? _ 352

데이터 마이닝의 기본은 예측, 분류, 연관 규칙 추출 _ 353

데이터 마이닝의 순서 _ 354

대표적인 데이터 마이닝 기법 _ 355

02 베이지안 필터를 활용한 분류 _ 356

베이지안 필터란? _ 356

나이브 베이즈 분류 알고리즘 _ 357

베이지안 필터 라이브러리 _ 359

03 이동 평균을 이용한 예측과 그래프 작성 _ 364

수요 예측에 관하여 _ 364

단순 이동 평균에 관하여 _ 365

지수 평활법에 관하여 _ 374

04 채팅 봇과 대화하기 _ 379

채팅 봇 _ 379

여기서 만들 채팅 봇 _ 380

05 서포트 벡터 머신으로 문자 인식(전편) _ 395

서포트 벡터 머신이란? _ 395

문자 인식에 도전 _ 397

06 서포트 벡터 머신으로 문자 인식(후편) _ 409

 node-svm 사용법 _ 409

손으로 쓴 문자를 인식하는 프로그램 만들기 _ 411

잘못 인식하는 문제 해결 _ 420

제8장 데이터 시각화와 응용 427

01 구글 차트를 이용한 차트 작성 _ 428

구글 차트란? _ 428

파이 차트 그리기 _ 429

막대 그래프 그리기 _ 432

선 그래프 그리기 _ 434

차트의 종류와 매뉴얼 _ 437

02 D3.js로 자유도 높은 차트 작성 _ 440

 D3.js ― 데이터 기반 도큐먼트 생성 라이브러리 _ 440

 D3.js 설치 _ 441

막대 그래프 그리기 _ 442

막대 그래프의 스케일 자동 계산 _ 445

막대 그래프에 눈금 그리기 _ 446

꺾은선 그래프 그리기 _ 449

03 D3.js로 지도 그리기 _ 455

지도 정보 그리기 _ 455

 TopoJSON으로 지도 데이터 표시 _ 456

지도 데이터 내려받기 _ 456

데이터 형식 변환 _ 457

 D3.js로 대한민국 지도 그리기 _ 459

04 D3.js에서 파생된 라이브러리 _ 463

 D3.js를 기반으로 개발된 라이브러리 _ 463

 NVD3.js에 관하여 _ 464

 C3.js 사용하기 _ 469

부록1 윈도우나 Mac OS X에 개발 환경 구축 475

 Node.js 설치 _ 476

 Rhino 설치 _ 478

 Nashorn 설치 _ 480

부록2 HTML/XML의 PATH 파싱을 간단하게 수행 483

테이블 내의 정보 가져오기 _ 489

cheerio 마무리 _ 490 

구매 봇이라고도 불린다. 사용자가 인터넷에서 상품이나 서비스를 발견하는 것을 도와주는 에이전트다. 예를 들면, 아마존에서 쇼핑할 때 페이지 밑에 유사 상품들이 표시된다. 이것은 그 페이지를 본 다른 사용자가 구매한 상품이나, 사용자가 본 다른 상품의 경향 정보를 이용한 것이다. 전문점의 점원이라면 손님의 이야기를 듣고 손님에게 딱 맞는 상품을 선택해 준다. 약사는 손님의 증상을 듣고 맞는 약을 추천해 준다. 이와 마찬가지로 바이어 에이전트도 사용자의 취향을 고려해서 상품을 추천해 준다. _9p

자바의 파일이나 네트워크 API는 데이터를 스트림으로 다룬다. 스트림은 데이터를 흐르는 것으로 간주하여 흘러 들어오는 데이터를 입력으로 다루고, 흘러 나가는 데이터를 출력으로 다룬다. 우리가 작성한 프로그램의 경우 스트림의 입력은 웹 서버에서 전송되는 데이터다. 그리고 스트림의 출력은 로컬 파일이다. 이처럼 스트림의 입구와 출구를 지정하면 단숨에 데이터를 읽고 쓴다. 여기까지의 내용을 프로그램을 통해 확인해 보자. _47p

윈도우의 작업 스케줄러에서는 정기적으로 실행하는 처리를 ‘작업’이라고 부르며, 작업을 작성함으로써 정기적인 실행을 설정할 수 있다. 새로운 작업을 작성하려면 먼저 작업 스케줄러의 좌측 트리에서 [작업 스케줄러 (로컬)] 폴더를 클릭한다. 이어 오른쪽의 작업 패널에서 ‘작업 만들기’를 클릭한다. 그러면 작업 만들기 마법사가 실행된다. _91p

Node.js의 표준 상태에서는 EUC-KR 등의 문자 코드를 다룰 수 없으므로 외부 모듈을 설치해야 한다. 문자 코드 변환에는 iconv라는 라이브러리가 널리 쓰이는데 Node.js에도 iconv 모듈이 존재한다. 또한, 문자 코드의 자동 판정용 모듈 jschardet도 있다. 여기서는 이 두 개의 라이브러리를 사용해 볼 것이다. 다음과 같이 npm을 사용하여 iconv와 jschardet을 설치하도록 한다. _151p

좀 더 복잡한 작업을 자바스크립트로 수행하고 싶은 경우에는 자바 라이브러리의 힘을 빌리는 것이 좋다. 여기서는 자바 라이브러리인 Apache POI를 사용해 본다. Rhino/JavaScript에서는 자바의 라이브러리를 사용할 수 있다. Apache POI는 자바 라이브러리로, 마이크로소프트의 엑셀과 워드 파일을 자바에서 조작하기 위한 라이브러리다. Apache POI을 사용하면 엑셀과 워드가 설치되지 않은 PC에서도 엑셀/워드 파일을 읽고 쓸 수 있다. Apache POI는 다음 URL에서 다운로드할 수 있다.