이봐! 스크레이퍼 공급 업체로서, 나는 종종 스크레이퍼가 수집 한 데이터를 저장하는 방법에 대해 물었습니다. 그것은 스크래핑 프로젝트의 중요한 측면이며, 올바르게 얻는 것은 장기적으로 큰 차이를 만들 수 있습니다. 따라서 해당 데이터를 처리하는 몇 가지 실용적인 방법으로 뛰어 들어 봅시다.
우선, 데이터 저장소가 왜 그렇게 중요한가요? 글쎄, 당신이 긁는 데이터는 골드 민족의 정보가 될 수 있습니다. 시장 조사, 경쟁 업체 분석 또는 자체 제품 및 서비스를 개선하는 데 사용될 수 있습니다. 그러나 올바르게 저장하지 않으면 귀중한 정보가 모두 손실되거나 접근 할 수 없게 될 수 있습니다.
스크랩 된 데이터를 저장하는 가장 일반적인 방법 중 하나는 데이터베이스에 있습니다. 데이터베이스는 데이터를 효율적으로 구성하고 관리 할 수 있기 때문에 훌륭합니다. 다양한 유형의 데이터베이스가 있지만 두 가지 인기있는 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 비 관계형 데이터베이스입니다.
MySQL 또는 PostgreSQL과 같은 관계형 데이터베이스는 표 구조를 기반으로합니다. 그들은 줄과 열이있는 테이블을 사용하여 데이터를 저장합니다. 예를 들어, 제품 이름, 가격 및 설명과 같은 필드로 제품 정보를 긁어내는 경우 데이터에 명확한 구조가있는 경우 좋은 옵션입니다. 다른 테이블 간의 관계는 키를 사용하여 정의 할 수 있으므로 데이터를 쉽게 쿼리하고 분석 할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 가격 범위 내에서 또는 특정 브랜드에서 모든 제품을 쉽게 찾을 수 있습니다.
반면, MongoDB 또는 Cassandra와 같은 비 관계형 데이터베이스는 더 유연합니다. 사전 정의 된 스키마가 필요하지 않으므로보다 역동적 인 방식으로 데이터를 저장할 수 있습니다. 이것은 다양한 구조를 가질 수있는 다른 소스에서 데이터를 긁을 때 유용합니다. 예를 들어, 소셜 미디어 게시물을 폐기하는 경우 일부 게시물에는 해시 태그 나 언급과 같은 추가 필드가있을 수 있지만 다른 게시물에는 그렇지 않습니다. 비 관계형 데이터베이스는 문제없이 이러한 종류의 변동성을 처리 할 수 있습니다.
스크랩 된 데이터를 저장하기위한 또 다른 옵션은 플랫 파일에 있습니다. CSV (쉼표 - 분리 된 값) 파일은 인기있는 선택입니다. 그들은 간단하고 작업하기 쉽습니다. Microsoft Excel 또는 Google 시트와 같은 스프레드 시트 소프트웨어로 열 수 있습니다. CSV 파일의 각 행은 데이터 레코드를 나타내고 열은 쉼표로 구분됩니다. 데이터를 빠르게 저장하고 복잡한 데이터 관리 기능이 필요하지 않은 경우 훌륭한 옵션입니다. 그러나 데이터가 증가함에 따라 큰 CSV 파일을 검색하고 분석하기가 어려워 질 수 있습니다.
JSON (JavaScript 객체 표기법)은 스크래프 데이터를 저장하는 일반적인 형식입니다. 가볍고 읽기 쉽습니다. JSON은 비 관계형 데이터베이스에서 데이터를 구성하는 방식과 유사한 키 값 쌍 구조를 사용합니다. 많은 프로그래밍 언어가 구축되었습니다. JSON과의 작업을 지원하므로 추가 처리에 편리합니다. 예를 들어, Python을 사용하여 데이터를 긁어내는 경우 스크랩 된 데이터를 JSON 객체로 쉽게 변환하여 파일에 저장할 수 있습니다.
이제 클라우드 스토리지에 대해 이야기합시다. Amazon S3, Google Cloud Storage 또는 Microsoft Azure Blob Storage와 같은 클라우드 스토리지 서비스는 많은 양의 데이터를 저장할 수있는 확장 가능하고 안정적인 솔루션을 제공합니다. 그들은 고 가용성을 가지고 있으며 많은 동시 액세스를 처리 할 수 있습니다. 또한 데이터를 보호하기 위해 보안 기능을 구축하는 경우가 많습니다. 긁힌 데이터를 클라우드에 저장하고 어디서나 액세스 할 수 있습니다. 이는 프로젝트에서 분산 팀이 작업하는 경우 좋습니다.
올바른 스토리지 솔루션을 선택할 때는 몇 가지 요소를 고려해야합니다. 데이터의 크기는 중요한 것입니다. 많은 양의 데이터를 스크래핑하는 경우 확장 할 수있는 스토리지 솔루션이 필요합니다. 데이터의 복잡성도 중요합니다. 데이터에 간단한 구조가 있으면 플랫 파일 또는 기본 데이터베이스 만면 충분할 수 있습니다. 그러나 더 복잡한 경우 고급 데이터베이스 시스템이 필요할 수 있습니다.
보안은 또 다른 중요한 요소입니다. 저장된 데이터가 무단 액세스로부터 보호되도록해야합니다. 여기에는 암호화, 액세스 제어 및 정기 보안 감사를 사용하는 것이 포함될 수 있습니다.
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결론적으로, 스크레이퍼로 수집 한 데이터를 저장하는 것은 다중 측면 작업입니다. 고유 한 장점과 단점이있는 다양한 옵션이 있습니다. 데이터 크기, 복잡성 및 보안과 같은 요소를 고려하면 귀하의 요구에 가장 적합한 스토리지 솔루션을 선택할 수 있습니다. 그리고 우리의 최고 - 노치 스크레이퍼를 사용하면 수집 한 데이터의 품질에 대해 확신 할 수 있습니다.
참조 :
- 데이터베이스 개념 : Thomas Connolly와 Carolyn Begg의 SQL 및 Access를 사용한 실용적인 접근 방식
- Eelco Flugge, Tim Hawkins 및 Peter Membrey의 Mongodb 학습
- 데이터 분석을위한 파이썬 : Wes McKinney의 Pandas, Numpy 및 Ipython으로 데이터가
