1. Introduction PostgreSQL 데이터를 전송하는 API 서버를 생성할 때 프로그래밍 언어와 프레임워크의 선택은 프로젝트의 성공에 매우 중요합니다. 다음은 각각의 장점과 단점, 추가 리소스에 대한 참조와 함께 고려해야 할 5가지 옵션입니다. 2. Python 및 Flask: Python은 데이터베이스와의 상호 작용을 광범위하게 지원하는 다재다능하고 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. Flask는 웹 애플리케이션 구축을 위한 사용하기 쉬운 API를 제공하는 인기 있는 Python용 웹 프레임워크입니다. 함께 PostgreSQL 데이터를 전송하는 API 서버를 구축하기 위한 탁월한 옵션을 제공합니다. 이점에는 광범위한 라이브러리 및 확장, 대규모 개발자 커뮤니티 및 PostgreSQL에 대..
1. Introduction: 웹 스크래핑은 웹사이트에서 데이터를 추출하기 위한 필수 도구입니다. 그러나 처음부터 웹 스크레이퍼를 구축하는 것은 어렵고 시간이 많이 걸리는 프로세스가 될 수 있습니다. 웹 스크래핑을 보다 쉽고 효율적으로 만들기 위해 여러 스크래핑 프레임워크가 개발되었습니다. 이러한 프레임워크는 사용자가 웹 스크레이퍼를 빠르고 쉽게 구축할 수 있는 도구 및 라이브러리 세트를 제공합니다. 이 포스팅은 역사, 기능 및 응용 프로그램을 포함하여 가장 인기 있는 웹 스크래핑 프레임워크에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 2. Scrapy: Scrapy는 Python으로 작성된 인기 있는 웹 스크래핑 프레임워크입니다. 사용자가 웹 스크레이퍼를 빠르고 쉽게 구축할 수 있는 일련의 도구와 라이브러리를 ..
1. Introduction: 웹 데이터 추출이라고도 하는 웹 스크래핑은 웹 사이트에서 데이터를 추출하는 프로세스입니다. 데이터는 텍스트, 이미지, 비디오 또는 기타 형식을 포함한 모든 형식일 수 있습니다. 웹 스크래핑은 시장 조사, 경쟁 분석 및 콘텐츠 집계와 같은 다양한 애플리케이션에 필수적인 도구입니다. 이 포스팅은 웹 스크래핑의 역사, 기술, 과제 및 응용 프로그램을 포함하여 웹 스크래핑에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 2. 웹 스크래핑의 역사: 웹 스크래핑은 주로 데이터 마이닝 및 정보 추출을 위해 수년 동안 사용되어 왔습니다. 인터넷 초기에는 복사-붙여넣기 작업을 사용하여 웹 스크래핑을 수동으로 수행했습니다. 웹의 데이터 양이 증가함에 따라 웹 사이트에서 데이터를 보다 효율적으로 추출하기 ..
1. Introduction: 웹 크롤링은 다양한 웹 사이트에서 정보를 검색하고 검색하기 위해 World Wide Web을 자동으로 탐색하는 프로세스입니다. 정보는 색인화되고 저장되며 사용자에게 관련 검색 결과를 제공하는 검색 엔진을 구축하는 데 사용됩니다. 웹 크롤링 프로세스에는 크롤러가 웹 페이지를 탐색하고 다른 페이지에 대한 링크를 따라갈 수 있도록 하는 일련의 기술 및 알고리즘이 포함됩니다. 이 포스팅은 웹 크롤링의 역사, 기술, 과제 및 응용 프로그램을 포함하여 웹 크롤링에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 2. 웹 크롤링의 역사: 웹 크롤링의 역사는 사용자가 웹에서 정보를 찾는 데 도움이 되도록 Archie 및 Veronica와 같은 최초의 검색 엔진이 개발되었던 초기 인터넷 시대로 거슬러 올..
