[python] 데이터 파싱이란 무엇인가?

이 코드는 requests 라이브러리를 사용하여 https://www.example.com 웹 페이지의 HTML 코드를 가져옵니다. 그리고 BeautifulSoup 라이브러리를 사용하여 HTML 코드를 파싱합니다.

title 변수에는 웹 페이지의 타이틀을 저장하고, links 변수에는 웹 페이지의 모든 링크를 리스트로 저장합니다. soup.find_all("a")는 HTML 코드에서 모든 태그를 찾아서 리스트로 반환합니다. link.get("href")는 태그에서 href 속성의 값을 가져옵니다.

데이터 파싱은 데이터를 분석하고 원하는 정보를 추출하는 과정을 말합니다. 예를 들어, 웹 페이지에서 특정한 정보를 추출하거나, 로그 파일에서 특정한 이벤트를 추출하는 등의 작업이 데이터 파싱에 해당합니다.

데이터 파싱을 위해서는 데이터의 형식과 구조를 이해하고, 그에 맞는 파싱 방법을 선택해야 합니다. 일반적으로 텍스트 데이터를 파싱하는 경우에는 정규 표현식이나 파싱 라이브러리를 사용합니다. 그리고 구조화된 데이터를 파싱하는 경우에는 XML, JSON, CSV 등의 형식에 맞는 파싱 방법을 사용합니다.

데이터 파싱은 데이터 분석, 데이터 마이닝, 웹 스크래핑 등 다양한 분야에서 사용됩니다.

파이썬에서는 데이터 파싱을 위해 다양한 라이브러리를 제공합니다. 가장 대표적인 라이브러리는 re (정규 표현식), BeautifulSoup (HTML/XML 파싱), json (JSON 파싱), csv (CSV 파싱) 등이 있습니다.

예를 들어, requests와 BeautifulSoup 라이브러리를 사용하여 웹 페이지를 크롤링하고, 데이터를 파싱하는 예시는 다음과 같습니다.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 웹 페이지의 HTML 코드를 가져옵니다.
url = "https://www.example.com"
response = requests.get(url)
html = response.text

# BeautifulSoup 객체를 생성합니다.
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")

# 원하는 데이터를 추출합니다.
title = soup.title.text
links = [link.get("href") for link in soup.find_all("a")]

# 추출한 데이터를 출력합니다.
print(title)
print(links)

이 코드는 requests 라이브러리를 사용하여 https://www.example.com 웹 페이지의 HTML 코드를 가져옵니다. 그리고 BeautifulSoup 라이브러리를 사용하여 HTML 코드를 파싱합니다.

title 변수에는 웹 페이지의 타이틀을 저장하고, links 변수에는 웹 페이지의 모든 링크를 리스트로 저장합니다. soup.find_all("a")는HTML 코드에서 모든 <a>태그를 찾아서 리스트로 반환합니다.

 link.get("href")는 <a> 태그에서 href 속성의 값을 가져옵니다.