# 3.1-2. 웹페이지 크롤링 w/ 챗GPT ## 3-1-1-1.네이버 블로그 검색 결과 페이지 크롤링 실습 - "하이닉스" 검색 (원하는 키워드가 있으면 적용) - 블로그 탭 선택 - 원하는 블로그 검색량이 나올 때까지 스크롤 다운 ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20251012/125513_hBTkdKU9E3SL2hDdhe?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) - F12(개발자화면) 오픈 - 블로그 글 섹션 위치 파악(아래 1, 2번) - 이 때, 스크롤 최하단으로 위치시키고 블로그 글이 모두 선택되는지 확인 필수!!! - 'Copy elements'(요소 복사) - 아래 3번 ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20251012/161425_0kgNvRMizyIZd4dAr9?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) - 복사한 내용 메모장에 붙여넣고, 영문명으로 저장 - i.e. Naver-Blog-Hynix-Copy-Elements.txt - ChatGPT에 파일 첨부 하고, 요청하기 ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20251012/155225_BaYUIFKuSfLNbtvoIm?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) ``` 첨부 파일은 네이버에서 "하이닉스"로 검색한 블로그 결과 페이지야. 스크래핑 할 수 있는 블로그 수 알려줘. ``` - ChatGPT는 블로그 하나에 해당하는 소스 코드의 단위를 모를 수 있음. - 따라서, 블로그 하나에 해당하는 소스를 '요소 복사(copy element)'해서 물어보면 더 정확한 값을 알 수 있음 ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20251012/155710_bSA59igXZL763COEBG?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20251012/155855_WCzlrtbhcIms7uZGcO?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) ``` 블로그 하나는 아래와 같은 구조로 되어 있어. 블로그 수를 파악해서 알려줘. --- <<<위에서 복사한 뉴스 한 단위 소스 붙여넣기>>> ``` > gpt 첨부하신 최신 파일을 다시 분석한 결과, 블로그는 **총 112개**입니다. --- ### 📊 결과 요약 | 항목 | 값 | | --- | --- | | 기준 태그 | `
` | | 발견된 개수 | **112개** | | 의미 | 네이버 검색 결과에서 블로그 포스트 단위 콘텐츠 수 | | 크롤링 가능 여부 | 있음 (각 항목 내부에 `data-url="``[https://blog.naver.com/{아이디}/{게시글번호](https://blog.naver.com/%7B%EC%95%84%EC%9D%B4%EB%94%94%7D/%7B%EA%B2%8C%EC%8B%9C%EA%B8%80%EB%B2%88%ED%98%B8)``}"` 포함) [https://blog.naver.com/{아이디}/{게시글번호](https://blog.naver.com/%7B%EC%95%84%EC%9D%B4%EB%94%94%7D/%7B%EA%B2%8C%EC%8B%9C%EA%B8%80%EB%B2%88%ED%98%B8) | --- 즉, 이번 파일에는 **총 112개의 블로그 포스트**가 포함되어 있으며, 모두 개별 URL 형태로 크롤링이 가능합니다. 원하신다면 이 112개 블로그의 URL만 추출해서 TXT나 CSV 파일로 정리해드릴 수도 있습니다. 그렇게 진행할까요? - 크롤링 가능한 내용 확인 ``` 첨부 파일에서 크롤링할 수 있는 내용들 확인해봐. ``` - 크롤링 요청하기 ``` 수집 가능한 데이터 CSV 파일로 다운로드 할 수 있도록 해줘. 영문 파일명으로. ``` > gpt ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20251012/162111_RTGEyLTck0fmCGkQJ6?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) ``` "파일을 UTF-8 인코딩 형식으로 만들어 줘" ``` --- ## 3-1-1-2.네이버 최신 뉴스 검색 결과 페이지 크롤링 실습 - "하이닉스" 검색 - 뉴스 탭 선택 - "최신순" 선택 - 원하는 뉴스 검색량이 나올 때까지 스크롤 다운 - F12(개발자화면) 오픈 - 뉴스글 섹션 위치 파악(아래 1, 2번) - 이 때, 스크롤 최하단으로 위치시키고 뉴스 글이 모두 선택되는지 확인 필수!!! - 'Copy elements'(요소 복사) - 아래 3번 ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20251012/163326_qMKPdo5soKqQDHnNT6?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) - 복사한 내용 메모장에 붙여넣고, 영문명으로 저장 (i.e. Naver-News-Hynix-Copy-Elements.txt) - ChatGPT는 블로그 하나에 해당하는 소스 코드의 단위를 모를 수 있음. - 따라서, 블로그 하나에 해당하는 소스를 '요소 복사(copy element)'해서 물어보면 더 정확한 값을 알 수 있음 ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20251012/164244_5KPVwGUGWJOV7WIrb9?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) ``` 첨부 파일은 네이버에서 "하이닉스"로 검색한 뉴스 결과 페이지야. 아래는 뉴스 기사 하나의 샘플 구조야. 뉴스 수 알려줘. --- <<<위에서 복사한 뉴스 한 단위 소스 붙여넣기>>> ``` - ChatGPT가 뉴스 수를 제대로 확인할 때까지 일련의 '티키타카' 필요할 수 있음 ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20251012/182844_YjK1k77OAsdjD0K2hE?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) - 크롤링 가능한 내용 확인 ``` 첨부 파일에서 크롤링할 수 있는 내용들 확인해봐. ``` > gpt 첨부된 네이버 뉴스 HTML 파일(`3-1.Naver-News-Hynix-Copy-Elements.txt`)을 분석해보면, 다음과 같은 **크롤링 가능한 주요 정보 필드**들을 포함하고 있습니다 👇 --- ### 📰 크롤링 가능한 항목 | 구분 | 필드명 | 예시/설명 | | --- | --- | --- | | 🏷 **뉴스 제목** | `"title"` | `"AI 훈풍 타는 반도체, 찬바람 맞은 가전… 3·4분기 실적 온도차"` | | 🔗 **뉴스 링크(URL)** | `"titleHref"` | `"``[http://www.fnnews.com/news/202510120952512548](http://www.fnnews.com/news/202510120952512548)``"` [http://www.fnnews.com/news/202510120952512548](http://www.fnnews.com/news/202510120952512548) | | 📰 **언론사명** | `"sourceProfile" → "title"` | `"파이낸셜뉴스"`, `"전자신문"`, `"한국금융신문"` 등 | | 🌐 **언론사 홈페이지 링크** | `"sourceProfile" → "titleHref"` | `"``[https://media.naver.com/press/014](https://media.naver.com/press/014)``"` [https://media.naver.com/press/014](https://media.naver.com/press/014) | | 🕓 **게시 시간 / 작성 시점** | `"subTexts":[{"text":"4시간 전"}]` | 상대시간(예: `30분 전`, `1시간 전`) | | 🧭 **네이버뉴스 링크(있을 경우)** | `"subTexts":[{"textHref": "...n.news.naver.com..."}]` | 네이버 뉴스 내 원문 | | 🖼 **썸네일 이미지 URL** | `"imageSrc"` | `"``[https://search.pstatic.net/common/?src=](https://search.pstatic.net/common/?src=)``..."` [https://search.pstatic.net/common/?src=](https://search.pstatic.net/common/?src=) | | 🔗 **이미지 원본 링크** | `"imageHref"` | 언론사 기사 원문 URL | | 🗞 **기사 요약/본문 일부** | `"content"` 또는 `.sds-comps-text-type-body1` 영역 | `"SK하이닉스 사장도 연사로 나서..."` 등 일부 문단 | | 🏢 **언론사 로고 이미지** | `"sourceProfile" → "imageSrc"` | `"``[https://mimgnews.pstatic.net/image/upload/office_logo/](https://mimgnews.pstatic.net/image/upload/office_logo/)``..."` [https://mimgnews.pstatic.net/image/upload/office_logo/](https://mimgnews.pstatic.net/image/upload/office_logo/) | | 📎 **Keep 관련 데이터** | `"keep"`, `"keepURL"`, `"data-url"` | 네이버 Keep 기능 관련 메타데이터 | | 🧩 **템플릿 정보** | `"templateId": "newsItem"` | 기사 블록 식별용 키 | --- 요약하면, 이 HTML에는 **기사 제목 / 본문요약 / 언론사명 / 게시시간 / 뉴스 링크 / 썸네일 / 네이버뉴스 링크**등이 포함되어 있어서 데이터프레임 형태로 다음 컬럼을 추출할 수 있습니다: ``` [ title, titleHref, press, pressHref, summary, published, naverNewsURL, imageSrc ] ``` --- 원하신다면 이 파일에서 실제로 위 컬럼을 **파싱해 데이터프레임으로 정리**해드릴 수도 있습니다. 진행할까요? - 내게 필요한 항목 크롤링 요청하기 ``` 수집 가능한 데이터 CSV 파일로 다운로드 할 수 있도록 해줘. 영문 파일명으로. ``` > gpt ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20251012/183828_YczDIzHAXHK2N2xsxv?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) - 추가 분석 - 하이닉스 관련 뉴스로 어떤 추가 분석이 가능할까? ``` 하이닉스에 대한 키워드 빈도 분석하고, 워드클라우드로 시각화해줘 ``` > gpt ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20251012/185704_TPJwKiqMjb6gKVUEud?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20251012/194859_LZR27gIc2w234LFFqP?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) ``` 뉴스가 하이닉스를 긍정적으로 보도하는지, 부정적인지 감성 분석해줘. ``` > gpt ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20251012/191423_BxBUDJRBNr9x7FMB4d?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20251012/191436_zxaG0kfV8grZbl49SM?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) For the site tree, see the [root Markdown](https://slashpage.com/lion.md).