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No Coding! 무료 웹 데이터 스크래핑 도구 추천!
작업을 하다보면 많은 양의 웹페이지 정보를 수집해야 하는 상황이 자주 발생하나요? 이러한 작업은 일반적으로 완료하는 데 많은 시간이 필요합니다. 이때 번거로운 작업 단계 없이 웹 페이지 정보 수집을 완료할 수 있는 무료 웹 데이터 스크래핑 도구가 필요합니다. 오늘은 국내외에서 일반적으로 사용되는 웹 데이터 스크래핑 소프트웨어 10가지를 소개하겠습니다. 1.ScrapeStorm ScrapeStorm은 前 구글 검색기술팀이 인공지능을 기반으로 개발한 신세대 웹 스크래핑 툴입니다. 강력한 기술과 쉬운 사용방식의 노코딩 툴. 운영, 영업, 금융, 뉴스, 전자상거래 및 데이터 분석. 사용자뿐만 아니라 정부 기관 및 학술 연구에도 적합한 도구입니다. 특징: 1. Windows, mac, linux 운영체제를 동시에 지원합니다. 2. 시각화 클릭 조작 인터페이스는 복잡한 수집 규칙을 생성하고 모든 웹 페이지의 데이터를 쉽게 수집할 수 있는 몇 가지 간단한 프로세스만 필요합니다. 3. 추출한 데이터는 Excel, HTML, Txt, CSV 등 다양한 형식으로 저장할 수 있으며 자동 페이지 넘김 수집도 지원합니다. 4. 빠르고 편리한 클라우드 계정,데이터 분실 걱정이 없습니다. 5. 스마트 모드와 순사도 모드는 사용자의 다양한 데이터 수집 요구를 충족시킬 수 있으며 거의 모든 웹 페이지 데이터를 수집할 수 있습니다. 6. 멀티태스킹 동시 실행을 지원하며 콘텐츠 수집, 웹 사이트 수집 및 다운로드 수에 제한이 없습니다. 2.Automatio Automatio는 Chrome 확장 프로그램입니다. 별도의 코드를 작성할 필요 없이 자동화, 로봇 제작을 생성할 수 있습니다. 모든 웹 사이트에서 스크래핑을 지원합니다. 특징: 1. 데이터 내보내기를 위한 다양한 형식. 내보내기 형식에는 CSV, JSON, RSS, API 등이 포함됩니다. 2. 페이징 수집 지원합니다. 3. 조작 단계는 간단합니다. 마우스를 클릭하면 빠르게 감지할 수 있습니다. 3.APIFY APIFY는 데이터 추출을 더 쉽게 해주는 웹 스크래핑 및 자동화 도구 중 하나입니다 . 특징: 1. Databoard의 Excel 스프레드시트로 여러 페이지 내보내기 지원합니다. 2. 내보내기 형식에는 JSON, XML, CSV, HTML 및 Excel이 있습니다. 3. Webhook과 API를 사용하여 자체 앱을 설정할 수 있습니다. 4.Scrapestack Scrapestack은 강력한 네트워크 수집 엔진입니다.인터넷 주소만 입력하면 데이터를 수집할 수 있습니다. 특징: 1. 무료 및 유료 옵션을 모두 사용할 수 있습니다. 2. Scrapestack은 실시간으로 작동 하는 온라인 스크래핑 REST API 입니다. 5.Agenty Agenty 는 Robotic Process Automation 을 사용 하는 데이터 스크래핑, 텍스트 추출 및 OCR 프로그램입니다 . 특징: 1.이 프로그램을 사용하면 처리된 모든 데이터를 분석 목적으로 재사용할 수 있습니다. 2.몇 번의 마우스 클릭만으로 에이전트를 구축할 수 있습니다. 3.정해진 시간에 스크래핑합니다. 6.ScrapeOwl Scrape Owl 은 사용하기 쉽고 경제적 인 웹 스크래핑 플랫폼입니다. 특징: 1. 자료를 추출하기 전에 사용자 정의 JavaScript 를 실행할 수 있습니다 . 2. 지역 제한을 우회하고 지역 콘텐츠에 액세스하기 위해 위치를 사용할 수 있습니다. 3. 전체 페이지 JavaScript 렌더링이 지원됩니다. 7.Browse.io Browse.io 은 강력한 웹 페이지 수집 소프트웨어로 사용자는 로봇이 2분 이내에 모든 웹 사이트를 스크래핑하도록 훈련할 수 있습니다. 특징: 1. 페이지 수집과 스크롤 수집을 지원합니다. 2. 데이터를 스프레드시트로 다운로드하거나 Google 테이블과 동기화할 수 있습니다. 3. 이미지 등의 파일 다운로드를 지원합니다. 8.AnyPicker AnyPicker는 무료 네트워크 데이터 스크래핑 도구입니다. 인공지능 패턴 인식 엔진을 기반으로, 당신은 클릭 몇 번으로 어떤 웹사이트든 캡처할 수 있습니다. 특징: 1. XLS Excel과 CSV 형식으로 내보냅니다. 2. 이미지 파일 다운로드를 지원합니다. 3. 모든 웹 사이트를 호환됩니다. 9.ScrapeingBee ScrapingBee는 웹 캡처용 API를 제공하며, 이 API는 가장 복잡한 자바스크립트 페이지를 처리하여 사용자가 사용할 수 있도록 원본 HTML로 변환합니다. 특징: 1. 자동 프록시 회전 기능이 있습니다. 2. 어느 사이트에서든 사용 가능합니다. 3. 전체 페이지와 부분 스크린샷을 지원합니다. 10.WebHarvy WebHarvy는 강력한 웹 데이터 수집 도구로, Webharvy를 사용하면 모든 웹 사이트에서 텍스트, HTML, 이미지, URL을 쉽게 스크래핑하고 수집된 데이터를 저장할 수 있습니다. 특징: 1. 이미지 파일 다운로드를 지원합니다. 2. CSV , JSON 및 XML 파일을 사용하여 데이터를 저장할 수 있습니다. 3. 웹 사이트에서 데이터를 가져오는 동안 IP를 숨기도록 프록시 서버를 설정할 수 있으므로 개인 정보를 보호할 수 있습니다.
해외에서 마주친 대중교통에서 말 잘듣던 동물들.jpg
비행기안에서 만난 인자한 표정 역시 동물들도 창가쪽을 좋아하나보다 비행기 승객, 페퍼 아테나의 첫 여행. 많이 긴장했지만 얌전히 잘 도착했다고 박제수준으로 얌전하던 큰까마귀 심야기차를 타고 이동중 기차 좌석사이에서 발견한 귀여운 얼굴 안내견 악셀. 주인의 발을 베개삼아 휴식을 취하고 있었다 뉴욕 지하철에서 인사하는 법 라마의 애완동물화를 최대치로 끌어올린 듯 하다 맨체스터로 향하는 기차 안에서 주인과 같이 기절한 댕댕이 지하철 안에서 보호소에 있던 강아지가 유람선을 타고 입양되어지려고 이동하는중 지하철에서 만난 녀석 지루하지않던 비행기 여정이었다 여정이 끝날때까지 미소를 유지하고있던 안내견 3시간동안 움직이지도않고 계속 그 자리에 앉아있었다. 옆에서 보고만있어도 즐거워서 비행기에서 시간이 가는줄도 모르게 만들어준 댕댕이 이 자세로 벌써 2시간동안 저러고있던 보기좋은 강아지와 주인 오전 비행기 첫손님 기차에서 사귀게 된 새로운 친구 손잡고 지하철타던 주인 비행기에서 겁나 귀여운 강아지 옆에 앉는 행운을 누렸다 기차타는 내내 느껴지던 시선 좋아 자연스러웠어 버스에서 잠깐 졸고있던 두 절친 병원에 방문하기 위해 이동중이던 조이. 심지어 명함까지도 있었다. 지하철에서 자리에 앉는 방법 이동중이던 경찰견 비행기 타기 싫다고 말하는듯한 눈빛 로마 지하철에서 지하철에서 본 애완오리
네이버 사회 지역 뉴스 무료 대량 스크래핑하는 방법
뉴스 관련 정보를 수집하는 것은 일반적으로 번거롭고 뉴스 정보를 수집하고 정리하는 데 많은 시간이 걸립니다. 오늘은 ScrapeStorm을 이용해서 네이버 사회 지역 뉴스에 대한 정보를 대량으로 빠르게 수집하는 방법을 알려드리는데, 구체적으로 어떻게 진행되는지 알아보도록 하겠습니다~ 1. 태스크 만들기 ScrapeStorm을 사용하여 스크래핑을 수행하고 '스마트 모드' 또는 '순서도 모드' 를 선택하여 스크래핑 태스크를 생성할 수 있습니다. 우리는 '스마트 모드' ('스마트 모드' 는 ScrapeStorm팀이 인공지능 기술을 기반으로 개발한 신세대 스크래핑 모드입니다. )를 선택하여 태스크을 만듭니다. 소프트웨어 홈페이지에서 스마트 모드 '시작' 을 선택합니다. 네이버 사회 지역 뉴스 웹 사이트 주소(https://news.naver.com/main/list.naver?mode=LS2D&mid=shm&sid1=102&sid2=256 )를 텍스트 상자에 복사하고 '새로 만들기' 버튼을 클릭하여 새 태스크을 만듭니다. 2. 태스크 설정하기 태스크를 만든 후 소프트웨어는 현재 리스트 페이지의 데이터를 자동으로 식별하고 필요에 따라 필드를 조정할 수 있습니다. 여기 소프트웨어는 이미 페이지에 있는 제목, 링크, 썸네일 링크등의 데이터를 자동으로 인식했습니다. 여기서 우리가 기사의 본문 내용을 수집하려면 심층 스크래핑을 해야 합니다. '심층 스크래핑' 버튼을 클릭합니다. '심층 스크래핑' 버튼을 클릭하면 상세 페이지 인터페이스에 자동으로 들어가고 소프트웨어가 웹 페이지를 자동으로 인식하여 해당 필드를 자동으로 생성합니다. 아래 사진은 인식 완료된 상태입니다. 수집의 필요에 따라 필드를 수동으로 추가할 수도 있습니다. '필드 추가' 버튼을 클릭하고 본문을 선택하면 해당 필드를 생성할 수 있습니다. 필드 이름 수정이 필요한 경우에는 먼저 필드 이름 수정이 필요한 필드를 선택합니다. 다음 오른쪽 버튼을 클릭하고 '필드 이름 수정... ' 를 선택합니다. 팝업창에서 기존 이름을 원하시는 이름으로 변경해주시면 됩니다. 수집해야 할 필드를 남겨두고 수집 요구 사항이 없는 필드의 경우 필드를 선택하여 '삭제' 를 마우스 오른쪽 단추로 클릭합니다. 3. 태스크 시작하기 필드 설정을 완료한 후 ' 스크래핑 시작 ' 버튼을 클릭하면 구체적인 스크래핑 조건을 설정할 수 있습니다.스케쥴러, IP전환 딜레이, 자동 추출, 파일 다운로드 등 다양한 기능 설정을 포함합니다.설정이 완료되면 '시작' 버튼을 클릭하여스크래핑 태스크를 시작할 수 있습니다. 스크래핑 태스크가 실행되는 동안 수집된 데이터를 실시간으로 볼 수 있습니다. 4. 데이터 내보내기 모든 데이터가 수집되면 소프트웨어가 자동으로 힌트를 보내므로 '내보내기' 거나 '나중에 내보내기' 버튼을 선택할 수 있습니다. 내보내기 유형에는 Excel, CSV, TXT, HTML 및 데이터베이스 MySQL, SQL Server, PostgreSQL, MongoDB, 그리고 Google Sheet가 포함되며 필요에 따라 적절한 데이터 내보내기 유형을 선택하시면 됩니다. 아래의 사진은 Excel로 내보낸 데이터 스크래핑 결과입니다. ScrapeStorm을 이용한 데이터 수집 과정은 매우 간단하지 않나요? 대량 데이터 수집을 완료하는 데 4단계밖에 걸리지 않습니다. 당신의 작업에 많은 시간을 절약할 수 있습니다. 웹 데이터 대량 수집을 쉽게 실현하고 싶다면 어서 공식 웹 사이트에서 ScrapeStorm을 다운로드하고 튜토리얼을 따라 해보십시오~
국경을 넘는 전자처방전
사진은 내용에 대해 열심히 설명해주는 에리카, 이번에도 수고해줬다. 에스토니아 전자정부가 나날이 발전을 거듭하고 있는데, 불과 한 달 전에는 “이혼”의 경우 대면과 종이 서류가 필요하니 천천히 가겠다는 입장이었다. 그게 이번에는 바뀌었다. 이제는 이혼마저 인터넷 처리가 곧 가능해지도록 노력하는 중이라는 것이다. (누군가의 민원이 작용했을까?) 하지만 내 관심을 끈 부분은 별도로 있다. 처방전 공유다. 현재 EU 의료체계의 경우 각 회원국들 시스템이 약간식 차이를 갖고 있으므로 일반적인 시장처럼 통합되어 있지는 않다. 다만 이게 완전 불통합이라는 의미는 전혀 아니다. 일단 EU 회원국들(그리고 일부 EEA)의 경우, 자기들의 의료정보를 자기가 주재하고 있는 국가의 의사/병원에 전자적으로 이송할 수가 있다. 그러니까 내가 핀란드 병원에 다니면서 핀란드 병원에 쌓아놓은(!) 의료 정보를, 에스토니아 의사에게 가서 그대로 전자적으로 제출할 수 있다 이겁니다. 당연히 그에 따라 에스토니아에서 처방전을 받거나 치료 서비스를 받을 수 있는 형태이다. (다만 환자 정보 전송이 가능한 회원국이 회원국별로 서로 다르다.) 다만 작년부터 여기에 한 발 더 나아간 나라들이 생겼다. 핀란드와 에스토니아, 포르투갈과 크로아티아, 폴란드, 스페인이 인터넷 처방 공유를 이뤘기 때문이다. 이것이 무엇을 의미하느냐? 똑같은 예를 들어봅시다. 내가 핀란드 병원에 다니면서 핀란드 의사로부터 처방전을 받았고, 급한 출장이 잡혀 에스토니아로 갔다고 가정하겠다. 그런데 약이 당장 필요하네? 그런 경우 나는 에스토니아에서 핀란드의 전자처방전을 에스토니아 약국에 전송하여 약을 구매할 수 있다. 잠깐만, 언어의 문제가 있는데요? 전자처방전에 쓰이는 언어들이 워낙 규칙적인 문장들인지라 전송되면서 에스토니아어로 바뀌어 전달되는 식이다. 그러니까 에스토니아 약사는 자기나라 말로 처방전을 읽고 약을 제조/판매한다는 이야기다. 이거 너무 근사한 제도 아닌가? 한국보다 몇 단계는 앞서 있다고 판단되는데 일단 이런 제도가 가능하게 하는 개인포털이 있어야 한다. 한국의 경우 의사협회(대체조제?)와 약사협회(공공주도?)의 주장을 모두 무시하고 일단 전자처방전 제도가 실시된다 하더라도, 아마 별도의 사이트에 별도의 ID를 만들어야 한다는 개념으로 접근할 것이 뻔한데, 이거 안 됩니다. 개개인이 포털에서 자신의 정보를 어떻게 다루는지 한 곳에서 모두 열람이 가능해야 하고, 동 포털에서 세금도 납부하고 병역도 신청하고 면허와 혼인신고, 재판도 하고 등등 다 할 수 있어야, 이런 전자처방전을 효율적으로 사용할 수 있게 되기 때문이다. 가령 핀란드는 suomi.fi, 에스토니아는 eesti.ee로 들어가면 되며, 휴대폰으로도 접속이 가능하다. 그래서 결국은, 법과 행정의 문제로 되돌아갑니다. 한국이 뒤쳐지는 이유가 다 법과 행정이 시대의 변화를 따라잡지 못하여 발생한다고 보는데, 사실 이건 전자처방전을 접근하는 것이 아니라, 개개인이 공공정보를 한 군데에서 최신의 인증방법으로 볼 수 있는 시스템을 먼저 구축해야 자연스럽게 전자처방과 원격의료 문제까지 해결될 수 있는 일이다. 정책결정자와 국회가 개인 데이터의 분산 저장(이점이 제일 중요하다고 본다)과 필요한 데이터의 계층별 교환(이건 두 번째로 중요할 듯), 디지털서명, 오픈소스의 개념부터 탑재해야 한다는 이야기인데, 이거 쉬운 일이 아니니 우리 그냥 에스토니아 전자정부 시스템을 그대로 베끼자고 이 연사 주장합니다.