당신은 주제를 찾고 있습니까 “쿠팡 크롤링 – 파이썬(Python) – 쿠팡 카테고리 제품을 한 번에 크롤링해오기“? 다음 카테고리의 웹사이트 https://you.maxfit.vn 에서 귀하의 모든 질문에 답변해 드립니다: https://you.maxfit.vn/blog. 바로 아래에서 답을 찾을 수 있습니다. 작성자 오토코더 이(가) 작성한 기사에는 조회수 902회 및 좋아요 17개 개의 좋아요가 있습니다.

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d여기에서 파이썬(Python) – 쿠팡 카테고리 제품을 한 번에 크롤링해오기 – 쿠팡 크롤링 주제에 대한 세부정보를 참조하세요

쿠팡 카테고리 항목을 한꺼번에 크롤링해오기 (제품명, 가격, 배송, URL)
쿠팡에서 여러분들이 관심 가지고 있는 카테고리 제품을 한꺼번에 크롤링해올 수 있습니다. 원하는 정보를 얻기 위해 어떻게 태그에 접근하고 데이터를 추출해오는지 학습하실 수 있습니다. 이제 여러분들이 쿠팡 카테고리 제품들을 직접 추출하여 관심 있는 제품을 확인해보세요!^^
* 본 강의는 교육용으로 제작되었으며, 상업적으로 이용하실 경우 법적 문제가 발생할 수 있습니다.
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[Python]정말쉬운 크롤링 – 쿠팡 크롤링 하기 – 수바리의 코딩일기

학교 프로젝트에서 쇼핑몰 상품을 크롤링해야할 일이 있어서 BeautifulSoup를 이용하여 쿠팡을 크롤링 해보았다! 아직 크롤링 도구를 정하지 못했다면 …

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Source: suyeoniii.tistory.com

Date Published: 6/29/2021

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[파이썬 크롤링 연습] 쿠팡(Coupang) 상품 리스트 가져오기

쿠팡(Coupang)에서 상품 리스트 크롤링 해보기 쿠팡(Coupang) 검색란에 키워드를 입력(예로, 노트북)하면 많은 상품 리스트가 보인다.

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Source: goodthings4me.tistory.com

Date Published: 6/20/2022

View: 8626

[Python] 쿠팡 크롤링 – 상품 제목 가져오기 – 찢어진 백과사전

이번 시간 파이썬(Python)을 이용해 웹크롤링 해볼 사이트는 바로 ‘쿠팡(coupang)’사이트이다. 요즘 다양한 SNS를 통해 쿠팡파트너스 홍보를 하는 …

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Source: kissi-pro.tistory.com

Date Published: 1/30/2021

View: 1003

[Python] 쿠팡 상품 키워드 Top 10 리스트 크롤링, 숏츠 링크 …

이는 쿠팡 상품 키워드 Top 10 검색결과 리스트 를 크롤링하여, 숏츠 링크 생성 후 자동으로 엑셀 파일 저장하기까지의 과정입니다. 즉 파이썬을 통한 …

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Source: dataanalytics.tistory.com

Date Published: 4/21/2022

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쿠팡 크롤링 혼자 공부하면 만들수있나요? – 뽐뿌:개발자포럼

쿠팡에서 물건을 사는데 카드할인이 붙는게 AI가 알아서(여러 알고리즘 … 들 중 특정 분류에서 카드할인률이 높은것부터 크롤링하게 만들수있나요?

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Source: m.ppomppu.co.kr

Date Published: 6/10/2022

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파이썬 크롤링 쿠팡 로그인 차단 접속 거부(Access Denied …

파이썬 셀레니움 쿠팡 로그인 안되는 문제 (Access Denied) 파이썬 셀레니움으로 쿠팡 크롤링하시는 분들 계실텐데요. 어느 날 갑자기 쿠팡 접속이 …

+ 여기에 더 보기

Source: msgoel.tistory.com

Date Published: 3/2/2022

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[Crawling] 쿠팡검색결과 크롤링 – YSY의 데이터분석 블로그

검색키워드 입력을 받는 keyword 설정. keyword = input(‘검색키워드: ‘). params 및 header 설정. – params와 headers는 딕셔너리 구조로 설정한다.

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Source: ysyblog.tistory.com

Date Published: 2/2/2022

View: 4089

< 파이썬 크롤링 - 쿠팡 상품/가격/별점/링크까지 엑셀에 저장 >

headers에 넣은 것들은 뭐야? 쿠팡 사이트에서 데이터 과부화를 막기 위해 크롤링을 막아두었다. user-agent를 입력하.

+ 여기에 표시

Source: velog.io

Date Published: 4/30/2022

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주제와 관련된 이미지 쿠팡 크롤링

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주제에 대한 기사 평가 쿠팡 크롤링

• Author: 오토코더
• Views: 조회수 902회
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• Date Published: 2022. 3. 13.
• Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=6tvUu8EGops

[Python]정말쉬운 크롤링 – 쿠팡 크롤링 하기

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학교 프로젝트에서 쇼핑몰 상품을 크롤링해야할 일이 있어서 BeautifulSoup를 이용하여 쿠팡을 크롤링 해보았다!

아직 크롤링 도구를 정하지 못했다면 python + BeautifulSoup 추천한다!

크롤링 처음해봤는데, 간단하고 좋았다

www.coupang.com/np/categories/465075

크롤링 해볼 쿠팡링크이다, 물티슈 카테고리의 1페이지를 크롤링해보자

(상업적 이용은 문제가 될 수 있습니다!🙅‍♀️)

페이지 분석

먼저 쿠팡페이지 구성을 하나씩 살펴보자

페이지에 접속해서 F12를 눌러서 개발자모드를 켠 뒤

위 아이콘을 눌러주면 페이지를 클릭했을 때 그 부분애 대한 html코드가 보여지고

코드에 마우스를 갖다대면 페이지에서 해당 부분이 표시된다. 매우 편함

먼저, 상품리스트 부분을 추출해볼것이다.

ul태그에 id:productList인 부분이 상품 리스트 이다.

ul태그 아래에 li태그, class : baby-product renew-badge인 것이 상품 하나를 담고 있다

아이템은 여러개이므로, id가 아니라 class로 걸러내어야한다!

이와 같은 방식으로 li안에서 이미지, 링크, 상품이름, 가격을 추출해보자

소스 코드

먼저, 이 웹페이지를 불러와야한다.

다른 파일에서도 사용할 수 있도록 libs에 url에 get요청 보내는 함수를 생성해두었다.

libs/coupang/stringgetter.py

import requests headers = {‘User-Agent’ : ‘Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 11_0_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.82 Safari/537.36’} def getPageString(url): data = requests.get(url, headers = headers) print(data.content) return data.content

headers는 원래는 필수값이 아니다. 하지만 쿠팡의 경우 headers 없이 크롤링 했을 땐 결과가 하나도 안나온다.

그래서 headers를 위와 같이 설정해주면 된다!

coupang/callUrl.py

from libs.coupang.stringgetter import getPageString url = “https://www.coupang.com/np/categories/465075” print(getPageString(url))

위에서 만든 코드를 테스트해보는 코드이다.

getPageString함수를 불러오고

url을 설정하여 호출해주면 된다.

url 결과

이렇게 html이 통째로 불러와진 것을 볼 수 있다.

아주 읽기 힘들다….

이제 여기서 우리가 원하는 것을 추출하면 된다!

원하는 부분의 위치만 잘 찾아내면 아주 간단하다.

coupang/getProducts.py

from libs.coupang.stringgetter import getPageString from bs4 import BeautifulSoup def getProducts(string): bsObj = BeautifulSoup(string, “html.parser”) ul = bsObj.find(“ul”, {“id”:”productList”}) #아이템 리스트부분 추출 lis = ul.findAll(“li”, {“class”:”baby-product renew-badge”}) #각 아이템 추출 for item in lis: #url a = item.find(“a”, {“class”: “baby-product-link”}) url = a.get(‘href’) print(“url:”, url) #name div_name = item.find(“div”, {“class”:”name”}) name = div_name.getText() print(“name:”, name) #image dt_image = item.find(“dt”, {“class”:”image”}) image = dt_image.find(“img”).get(‘src’) print(“image:”, image) #price price = item.find(“strong”, {“class”:”price-value”}).getText() print(“price:”, price) print(len(lis)) return [] url = “https://www.coupang.com/np/categories/465075” pageString = getPageString(url) print(getProducts(pageString))

크롤링할 url을 아까 만든 stringgetter의 함수 getPageString에 넣어서 실행(아래쪽 코드) 먼저 아이템리스트에 해당하는 ul부분을 추출 각 아이템 추출, lis는 배열 lis요소 1개씩 돌아가면서 url, name, image, price를 추출 lis길이를 출력하여 모든 아이템을 불러왔는지 확인

결과화면

모든 값이 들어갔다

혹시 특정 값들이 None이라면 값이 없는것이니 태그와 클래스 이름, 포함관계 등을 다시 확인해보자

주요 코드 정리

from bs4 import BeautifulSoup bsObj = BeautifulSoup(string, “html.parser”) #string 부분은 가져온 html코드 #1개만 있는 경우 find 사용, 앞에 태그, (선택사항)뒤엔 중괄호로 id, class ul = bsObj.find(“ul”, {“id”:”value”}) a = bsObj.find(“a”, {“class”: “value”}) #여러개인 경우 findAll 또는 find_all, 배열로 생성됨 lis = ul.findAll(“li”, {“class”:”value”}) #추출한 태그에서 속성 또는 값 가져올 때 href = a.get(‘href’) #href속성 가져옴 text = a.geText() #태그 사이 글씨 가져옴 ex)

글씨

참고) github.com/Kyeongrok/python_crawler/tree/master/lecture/lecture_gn2/week5

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[파이썬 크롤링 연습] 쿠팡(Coupang) 상품 리스트 가져오기

쿠팡(Coupang)에서 상품 리스트 크롤링 해보기

쿠팡(Coupang) 검색란에 키워드를 입력(예로, 노트북)하면 많은 상품 리스트가 보인다.

이렇게 검색된 상품 전체를 파이썬 크롤링으로 가져오는 연습을 해보았다.

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd def coupang_products(keyword, pages): baseurl = ‘https://www.coupang.com’ headers = { ‘User-Agent’: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.93 Safari/537.36′ } products_link = [] for page in range(1, pages + 1): url =f’https://www.coupang.com/np/search?q={keyword}&channel=user&sorter=scoreDesc&listSize=36&isPriceRange=false&rating=0&page={page}&rocketAll=false’ response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.content, ‘html.parser’) products_lis = soup.find(‘ul’, id=’productList’).find_all(‘li’) for li in products_lis: a_link = li.find(‘a’, href=True)[‘href’] prd_link = baseurl + a_link prd_name = li.find(‘div’, class_=’name’).text try: base_price = li.find(‘span’, class_=’price-info’).find(‘del’, class_=’base-price’).text except: base_price = ” price = li.find(‘strong’, class_=’price-value’).text products_info = { ‘name’: prd_name, ‘base_price’: base_price, ‘price’: price, ‘product_url’: prd_link } products_link.append(products_info) print(len(products_link)) df = pd.DataFrame(products_link) print(df) df.to_csv(‘쿠팡_products_list.csv’, index=False, encoding=’utf-8-sig’) if __name__ == ‘__main__’: coupang_products(‘노트북’, 1)

추출 결과

쿠팡의 검색어 입력란의 url은

한 페이지 뿐만 아니라 전체 페이지의 상품 리스트를 가져오려면, 페이지 하단의 페이징 처리 부분에서 최종 페이지 번호를 확인하고, 클릭하여 url을 다시 확인한다. (노트북의 경우 27페이지까지 있음)

https://www.coupang.com/np/search?q=%EB%85%B8%ED%8A%B8%EB%B6%81&channel=user&component=&eventCategory=SRP&trcid=&traid=&sorter=scoreDesc&minPrice=&maxPrice=&priceRange=&filterType=&listSize=36&filter=&isPriceRange=false&brand=&offerCondition=&rating=0&page=1&rocketAll=false&searchIndexingToken=&backgroundColor=

위 url 전체를 대상으로 해도 되지만, 값이 있는 부분만을 남기고 키워드 부분과 페이지 번호 부분을 입력받도록 처리하면, 아래와 같다.

url = f https://www.coupang.com/np/search?q= { keyword } 1&channel=user&sorter=scoreDesc&listSize=36&isPriceRange=false&rating=0&page= { page } &rocketAll=false’ 부분이 된다. 함수 coupang_products(‘노트북’, 1)에서 페이지 번호인 1 대신에 27 입력하면 전체 상품 리스트를 Scraping하여 데이터를 추출한다. 이를 pandas를 통해 csv 파일로 저장해보았다.

‘노트북’ 대신 다른 키워드와 페이지 번호를 입력하면, 해당 키워드 상품에 대한 자료를 받아볼 수 있다.

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[Python] 쿠팡 크롤링 – 상품 제목 가져오기

이번 시간 파이썬(Python)을 이용해 웹크롤링 해볼 사이트는 바로 ‘쿠팡(coupang)’사이트이다. 요즘 다양한 SNS를 통해 쿠팡파트너스 홍보를 하는 사람들이 많아졌다. 유튜브에 검색을 해보더라도 쿠팡파트너스와 관련된 영상이 참으로 많이 나온다.

‘쿠팡 홈페이지 – 로켓배송’을 눌렀을 때 나오는 상품제목(상품명)을 가져오려고 한다.

import requests from bs4 import BeautifulSoup import re URL = ‘https://www.coupang.com/np/campaigns/82’ headers = {“User-Agent”:”Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.93 Safari/537.36″} res = requests.get(URL, headers=headers) res.raise_for_status() soup = BeautifulSoup(res.text, “lxml”)

BeautifulSoup을 이용해 URL 변수에 들어있는 주소의 정보를 가져오는 코드다. 이전에 네이버블로그 스크래핑 했을 때의 앞부분과 크게 다를 것이 없다.

개발자도구를 켜서 상품의 정보가 어떤 태그에 있는지 확인해본 결과

태그인 것을 확인할 수 있다.

태그 아래

태그에 우리가 원하는 상품제목 정보가 들어있다. 이 부분까지 왔다면, 텍스트를 가져오면 되는 것이다.

코드를 이어서 작성하면 다음과 같다.

titles = soup.select(‘#productList > li’) number = 0 for title in titles: number = number + 1 product_title = title.select_one(‘a > dl > dd > div.name’).text product_title = re.sub(‘

‘,”, product_title) product_title = product_title.lstrip() print(‘[‘ + str(number) + ‘]’, product_title)

titles변수에 상품 정보가 들어있는

태그들을 담는다.

select는 find_all과 비슷한 역할을 하는 함수이다. 이번시간에는 select를 이용해 정보를 가져왔다.

※ 참고 : find에서는 .get_text()를 이용해 텍스트를 가져왔다. 하지만, select_one을 사용할 경우, .text만 붙이면 된다.

soup.select(‘#productList > li’) : id가 ‘productList’인 태그 아래 있는

를 모두 가져온다는 의미이다.

number변수는 상품 개수를 파악하기 위한 것이므로 굳이 사용하지 않아도 된다.

for문을 통해 titles의 정보를 하나씩 확인하며,

의 텍스트 정보를 가져오면 된다.

정규 표현식(re.sub)을 통해 개행을 없애주었다. (그래야 출력 결과가 깔끔하게 나오니까.)

결과

쿠팡 파트너스를 하다보면, 상품제목, 정보, 가격, 리뷰개수 등을 빠르게 얻고 싶은 상황이 생긴다. 그럴 때 BeautifulSoup을 이용해 원하는 정보를 스크래핑 해보자! 이전보다 훨씬 더 빠르게 작업할 수 있을 것이다.

[Python] 쿠팡 상품 키워드 Top 10 리스트 크롤링, 숏츠 링크 생성 엑셀 파일 저장하기

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안녕하세요, 디지털마케팅 코더입니다.

오늘은 쿠팡파트너스를 하시는데 좀 더 유용한 팁을 알려드리고자 합니다. 이는 쿠팡 상품 키워드 Top 10 검색결과 리스트 를 크롤링하여, 숏츠 링크 생성 후 자동으로 엑셀 파일 저장하기까지의 과정입니다.

즉 파이썬을 통한 자동화 과정은 다음과 같습니다.

상품 키워드 입력 -> 키워드 Top 10 순위 상품 정보 리스트 추출 -> 쿠팡 파트너스 숏츠링크 생성 -> 최종 엑셀파일 저장

이에 하나씩 코딩으로 살펴볼까요? 이제 하나씩 여러분들께 설명드릴께요.

Python 파이썬 상품 키워드 관련 상품 상세정보 크롤링

먼저 “선풍기” 라는 키워드를 통해 키워드 각 상품 페이지 내의 정보를 긁습니다.

저는 상품명, 상품가격, 상품리뷰수, 상품구매링크, 상품 이미지를 크롤링해볼려고 합니다.

keywords = [‘선풍기’] #키워드 입력 for keyword in keywords : ################################# 사이트 호출 ################################# target_url=’https://www.coupang.com/np/search?component=&q=’ + str(keyword) + ‘&channel=user’#URL headers = { ‘Accept-Language’ : ‘ko-KR,ko;q=0.9,en-US;q=0.8,en;q=0.7,zh-TW;q=0.6,zh;q=0.5’, ‘User-Agent’: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/100.0.4896.127 Safari/537.36’, ‘Accept-Encoding’: ‘gzip’ } res = requests.get(url=target_url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(res.text, “html.parser”) # 상품명 product_name = soup.select(‘div > div.name’) # 상품가격 product_price = soup.select(‘div.price-wrap > div.price > em > strong’) # 상품리뷰 수 product_review = soup.select(‘div.other-info > div > span.rating-total-count’) # 상품 구매 링크 product_link = soup.select(‘a.search-product-link’) # 상품 이미지 product_image = soup.select(‘dt > img’) #product_images2 = product_images.find(‘img’).get(‘src’) #print(product_images2) #print(product_images)

Python 파이썬 상품 키워드 크롤링된 정보 중 Top 10 만 리스트에 담기

이후 크롤링된 상품 정보 중 Top 10 리스트만 리스트에 담습니다.

하기의 코딩은 해당 정보를 각각의 리스트 형식을 통해 새로 집어 넣는 방식을 채택했습니다.

################################# Top 10만 리스트에 담기 ################################# product_names = [] #상품명 product_prices = [] #가격 product_reviews = [] #리뷰 product_links = [] #구매링크 product_images = [] #상품이미지 for name in product_name[:10] : #상품명 리스트 집어넣기 p_name = name.text p_name = p_name.replace(‘

‘, ”) #상품명 필터링1 p_name = p_name.replace(‘ ‘, ”) #상품명 필터링2 p_name = p_name.replace(‘,’, ”) #상품명 필터링3 #p_price = price.text #p_review_cnt = re.sub(“[()]”,””, review.text) #p_link = “https://coupang.com” + link[‘href’] #p_image = image.get(‘data-img-src’) product_names.append(p_name) for price in product_price[:10] : #상품가격 리스트 집어넣기 p_price = price.text p_price = p_price.replace(“,”, “”) #p_price = price.text #p_review_cnt = re.sub(“[()]”,””, review.text) #p_link = “https://coupang.com” + link[‘href’] #p_image = image.get(‘data-img-src’) product_prices.append(p_price) for review in product_review[:10] : #상품리뷰 갯수 리스트 집어넣기 try : p_review_cnt = re.sub(“[()]”,””, review.text) except : p_review_cnt = ‘0’ product_reviews.append(p_review_cnt) for link in product_link[:10] : #상품구매링크 리스트 집어넣기 p_link = “https://www.coupang.com” + link[‘href’] product_links.append(p_link) for image in product_image[:10] : #상품이미지 리스트 집어넣기 p_image = image.get(‘data-img-src’) if p_image is None : p_image = image.get(‘src’) #print(p_image) p_image = p_image.replace(“//”, “”) product_images.append(p_image) else : p_image = p_image.replace(“//”, “”) product_images.append(p_image)

Python 파이썬 쿠팡파트너스 API 통해 숏츠 링크 생성 (Top 10 기준 )

이후 해당 정보 중에 상품 URL을 쿠팡 파트너스 API를 통하여 숏츠 링크로 생성합니다. 이는 하기와 같이 파이썬을 돌려보시면 됩니다.

coupang_short_urls = [] #쿠팡 숏츠 링크 리스트 담을거 REQUEST_METHOD = “POST” DOMAIN = “https://api-gateway.coupang.com” URL = “/v2/providers/affiliate_open_api/apis/openapi/v1/deeplink” # Replace with your own ACCESS_KEY and SECRET_KEY ACCESS_KEY = “” #키를 입력하세요! SECRET_KEY = “” #키를 입력하세요! for i in product_links[:10] : coupang_link = i #쿠팡링크 REQUEST = { “coupangUrls”: [coupang_link]} #해당 쿠팡링크 받기 def generateHmac(method, url, api_secret_key, api_access_key): path, *query = url.split(‘?’) os.environ[‘TZ’] = ‘GMT+0’ dt_datetime = strftime(‘%y%m%d’, gmtime()) + ‘T’ + strftime(‘%H%M%S’, gmtime()) + ‘Z’ # GMT+0 msg = dt_datetime + method + path + (query[0] if query else ”) signature = hmac.new(bytes(api_secret_key, ‘utf-8’), msg.encode(‘utf-8’), hashlib.sha256).hexdigest() return ‘CEA algorithm=HmacSHA256, access-key={}, signed-date={}, signature={}’.format(api_access_key, dt_datetime, signature) authorization = generateHmac(REQUEST_METHOD, URL, SECRET_KEY, ACCESS_KEY) url = “{}{}”.format(DOMAIN, URL) resposne = requests.request(method=REQUEST_METHOD, url=url, headers={ “Authorization”: authorization, “Content-Type”: “application/json” }, data=json.dumps(REQUEST) ) #print(resposne.json()) #확인 time.sleep(2) #10초마다 한번씩 (총 5분걸림) text = resposne.json() try : text_2 = text[‘data’] except : text_2 = [‘https://www.coupang.com/np/coupangglobal’] #없을시 가짜 리스트 생성 for i in text_2 : try : coupang_short_url = i[‘shortenUrl’] except : coupang_short_url = ‘https://link.coupang.com/a/mEezS’ #가짜 링크 집어넣기 print(coupang_short_url) #확인 coupang_short_urls.append(coupang_short_url) print(“최종 숏츠링크가 최종 완료되었습니다.”) #최종확인

Python 파이썬 쿠팡파트너스 API 통해 숏츠 링크를 엑셀 파일 저장

이후 마지막으로 크롤링된 상품 정보와 쿠팡 숏츠 링크를 최종 엑셀 파일에 저장합니다.

#엑셀 파일 저장 f = open(‘C:/Users/user/raw/coupang/search_results.csv’, ‘w’, encoding=’utf-8-sig’) #csv파일 데이터 넣을거 생성 f.write(“keyword,product_names,product_prices,product_reviews,product_images,coupang_short_urls”+’

‘) #컬럼명 입력 #product_names = [] #상품명 #product_prices = [] #가격 #product_reviews = [] #리뷰 #product_links = [] #구매링크 #product_images = [] #상품이미지 #top 10 기준 엑셀파일 저장 #리뷰수는 믿지 말것! (수정해야됨) for i in range(0, 10) : name = product_names[i] #print(test) name = name.replace(‘

‘, ”) name = name.replace(” “, “”) name = name.replace(“,”, “”) price = product_prices[i] price = price.replace(“,”, “”) review = product_reviews[i] image = product_images[i] short = coupang_short_urls[i] #print(test) f.write(str(keyword) +’,’+str(name) + ‘,’ + str(price) + ‘,’ + str(review) + ‘,’ + str(image) + ‘,’ + str(short) +’

‘ ) f.close()

Python 파이썬 쿠팡 상품 키워드 Top 10 리스트 크롤링, 숏츠 링크 생성 엑셀 파일 저장하기 결과 시연

마지막은 아까 말씀드린 내용을 종합적으로 해서 파이썬으로 돌렸을 시의 결과입니다. 상품 정보를 긁고, 숏츠 링크를 생성하여 최종 엑셀 파일로 결과 파일을 얻을 수 있습니다.

Python 파이썬 쿠팡 상품 키워드 Top 10 리스트 크롤링, 숏츠 링크 생성 엑셀 파일 저장하기 결과 시연

쿠팡파트너스 API를 파이썬을 통해 더 자세한 정보 등을 알고 싶으시다면 언제든지 댓글로 편하게 말씀주세요.

제가 아는 한도 내의 정보는 전부 공유드릴 수 있도록 해보겠습니다. 이에 여러분들의 쿠팡 파트너스를 통한 금전적인 수익 활동에 소폭 도움이 되시길 바랍니다.

이외 하기로 여러분들의 궁금증이 있으시면 편하게 댓글 주시면 될것 같습니다.

오늘도 봐주셔서 감사합니다.

문의 ▶ [email protected]

깃허브 ▶ https://github.com/DBhyeong/digital-marketing/blob/main/%5BPython%5D%20%EC%BF%A0%ED%8C%A1%20%EC%83%81%ED%92%88%20%ED%82%A4%EC%9B%8C%EB%93%9C%20Top%2010%20%EB%A6%AC%EC%8A%A4%ED%8A%B8%20%ED%81%AC%EB%A1%A4%EB%A7%81%2C%20%EC%88%8F%EC%B8%A0%20%EB%A7%81%ED%81%AC%20%EC%83%9D%EC%84%B1%20%EC%97%91%EC%85%80%20%ED%8C%8C%EC%9D%BC%20%EC%A0%80%EC%9E%A5%ED%95%98%EA%B8%B0

카톡문의 ▶ https://open.kakao.com/me/hyeonginkorea

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쿠팡 크롤링 혼자 공부하면 만들수있나요?

어느정도 C 코딩 가능한 하드웨어 개발자입니다. (리눅스 프로그램 검증 용 정도..)

쿠팡에서 물건을 사는데 카드할인이 붙는게 AI가 알아서(여러 알고리즘으로 인해) 붙이는거라고 우연히 알게�營윱求�.

혹시 독학으로 파이썬 공부해볼겸 쓸만한걸 만들어보고자하는데(돈벌목적으로 할생각은 아닙니다. )

쿠팡에 파는 물건들 중 특정 분류에서 카드할인률이 높은것부터 크롤링하게 만들수있나요? (프로그램 실행때마다 1사이클 검색 하는 방식으로)

이게 불법인지 정확히는 모르겠는데 가능한지 궁금합니다.

비슷한 사이트가 존재하긴한데 제가 만들어보고 싶은건 특정 분야의 상품들만 검색해보고 싶거든요

파이썬 크롤링 쿠팡 로그인 차단 접속 거부(Access Denied) 문제 해결 방법

파이썬 셀레니움 쿠팡 로그인 안되는 문제 (Access Denied)

파이썬 셀레니움으로 쿠팡 크롤링하시는 분들 계실텐데요.

어느 날 갑자기 쿠팡 접속이 거부되는 일이 발생하기도 합니다.

로그인 페이지까지는 잘 접속했지만,

아이디와 비밀번호를 입력 후에 로그인 버튼을 누르면 접속이 거부됩니다.

이번 글에서는 그 이유와 해결 방법에 대해 소개해드리겠습니다.

파이썬 셀레니움 Selenium 쿠팡 로그인 Access Denied 이유

저의 경우는 파이썬 셀레니움 크롤링 코드를 동작시키면 아래의 오류 화면이 떴습니다.

Access Denied

You don’t have permission to access “http://www.coupang.com/np/search?” on this server.

Reference #18.af973b17.1651233647.2accc2a8

쿠팡 로그인 접속 불가(Access Denied)

해결방법

해결방법은 두 가지가 있습니다.

먼저 아래의 첫 번째 방법을 적용해보고 만약 안된다면 두 번째 방법을 적용해 보세요.

1. 크롤링 방지 설정을 undefined로 변경하기

driver.execute_cdp_cmd(“Page.addScriptToEvaluateOnNewDocument”, {“source”: “”” Object.defineProperty(navigator, ‘webdriver’, { get: () => undefined }) “””})

쿠팡 크롤링 방지 설정 변경

위 처럼 코드를 추가하면 쿠팡에서 동작하는 크롤링 방지 설정을 “undefined”로 변경하여 로그인을 가능하게 해줍니다.

2. 기본 Chrome.exe 로 디버깅 크롬 동작하기

from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.options import Options import subprocess import shutil # 디버거 크롬 동작 subprocess.Popen(r’C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe –remote-debugging-port=9222′) option = Options() option.add_experimental_option(“debuggerAddress”, “127.0.0.1:9222”)

이 방법은 크롬드라이버(chromedriver.exe)를 사용하는게 아니라 기본 크롬 실행파일을 사용하는 방법입니다.

크롬드라이버를 이용해 크롤링을 하게 되면 아래 처럼 생긴 창이 생성될 겁니다.

ChromeDriver 이용 시, 안내 문구

빨간색으로 밑줄 친 “Chrome이 자동화된 테스트 소프트웨어에 의해 제어되고 있습니다” 문장이 보이시죠?

이 문장 그대로 현재 생성된 크롬 창은 자동화된 테스트 소프트웨어라는 말입니다.

이게 왜 문제가 되면 이 “자동화된 테스트 소프트웨어”라는 정보를 쿠팡이 수집할 수 있습니다.

쿠팡 측에서 자동화된 크롤링 접속을 인지하고 접속을 차단하는 것입니다.

그래서 크롬드라이버가 아닌 기본 크롬 프로그램으로 접속하게 되면 이 문제를 해결할 수 있습니다.

위의 코드에서 크롬(chrome.exe)의 경로는 사용자마다 다릅니다.

C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe

C:\Program Files (x86)\Google\Chrome\Application\chrome.exe

아마 위의 둘 중 하나일 가능성이 높습니다.

만약 아니라면 PC에 크롬을 설치한 경로를 찾아서 해당 경로를 코드를 작성해주시면 됩니다.

두 방법 모두 잘 되는 것을 확인했고, 혹시 두 방법 모두 안되는 분 계시면 댓글 남겨주세요 🙂

2-1. 기본 Chrome.exe 로 디버깅 크롬 동작하기 추가 설명

※ 2번 방법에 대해 공통적인 질문이 있어 추가 작성합니다.

2번의 코드를 작성한 후에 driver 변수 사용이나 url에 접근하는 get() 함수를 어떻게 사용해야하는지 질문이 있네요.

제가 코드 전체를 작성했으면 여러분들께 혼란을 드리지 않았을텐데 죄송합니다.

2번의 방법은 간단합니다.

그냥 2번 코드를 원래 driver 사용하시던 코드 위에 추가만 하시면 됩니다.

2번 코드에 따라서 driver 변수 사용이나 get()함수 사용 방법이 달라지거나 새로운 방법이 필요한게 아닙니다.

따라서 2번 코드의 전체 코드를 다시 작성드리면 아래와 같습니다.아래 코드에서 실제 크롬 실행파일 경로나 크롬드라이버 경로는 여러분들의 실제 경로에 맞게 변경하시면 됩니다.

from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.options import Options import subprocess import shutil subprocess.Popen(r’C:\Program Files (x86)\Google\Chrome\Application\chrome.exe –remote-debugging-port=9222 –user-data-dir=”C:\chrometemp”‘) options = webdriver.ChromeOptions() options.add_experimental_option(“debuggerAddress”, “127.0.0.1:9222”) driver = webdriver.Chrome(‘c:\\chromedriver.exe’, chrome_options=options) driver.implicitly_wait(3) url = ‘https://www.coupang.com’ driver.get(url)

이 코드를 사용해도 크롤러가 정상적으로 동작하지 않거나 쿠팡 접근에 문제가 있으신 분들은 편하게 질문해주세요 🙂

감사합니다 ^^

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[Crawling] 쿠팡검색결과 크롤링

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SMALL

www.coupang.com/np/search

검색키워드 입력을 받는 keyword 설정

keyword = input(‘검색키워드: ‘)

params 및 header 설정

– params와 headers는 딕셔너리 구조로 설정한다. params에는 받아올 값을 입력하고 headers에는 user-agent나 cookie같은 것을 입력한다.

– user-agent는 F12(검사)에서 Network탭을 누른다음 Doc탭을 눌러서 볼 수 있다.

– user-agent가 없으면 크롤링이 안될 수도 있으니 가급적 설정하도록 하자.

params = { ‘q’ : keyword, } #User-Agent header설정 headers = { ‘User-Agent’ : ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.116 Safari/537.36’ }

페이지 소스 살펴보기

크롤링할 대상은 제품명, 제품페이지로 가는 link url, 가격이다.(가격은 할인이 적용된 것을 크롤링한다.)

먼저 페이지소스를 살펴본다.

– 제품명과 제품url, 가격은 모두 (첫번째 직사각형) 밑에 있으며 제품하나하나 각각

로 감싸져있다

– 제품url은 태그 에 있으며(두번째 직사각형) base_url과 합쳐야만 제대로된 링크가 완성된다.

– 제품명은 에 있으며(세번째 직사각형) text.strip()로 텍스트로 가지고 온다.

– 가격(할인적용)은 에 있으며(네번째 직사각형) text.strip()으로 텍스트로 가지고 온다.

– 가격은 ‘,’가 빠진채로 가지고 와야하는데, 그이유는 크롤링한 파일을 csv로 저장할 때 ‘,’로 구분해서 저장하기 때문에 가격이 둘로 나뉠 수 있기 때문이다.(join을 사용한다.)

검색 목록 크롤링

import requests import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup from urllib import parse from datetime import datetime result_list = [] res = requests.get(url, params=params, headers=headers) if res.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(res.text) item_list = soup.select(‘ul#productList li’) base_url = ‘https://www.coupang.com/’ error_cnt = 0 for item in item_list: try: item_name = item.select_one(‘div.name’).text.strip() link = item.select_one(‘a’).get(‘href’) link = parse.urljoin(base_url, link) price = item.select_one(‘strong.price-value’).text.strip() price = ”.join(price.split(‘,’)) result_list.append([item_name, link, price]) except Exception as e: print(e) error_cnt += 1

크롤링 내역 저장

위에서 크롤링한 내역을 csv나 excel로 저장한다.

date=datetime.now().strftime(‘%Y-%m-%d’) filename = f’쿠팡_{keyword}_조회결과_{date}’ df = pd.DataFrame(result_list, columns = [‘title’,’link’,’price’]) df.to_csv(filename+”.csv”, index=False, encoding=’UTF-8′) df.to_excel(filename+”.xls”, index=False)

검색페이징

마지막 페이지 번호 조회

1~ 마지막페이지까지 요청하면서 상품크롤링

크롤링한 내용을 파일로 저장

크롤링할 대상 selector

마지막 페이지 번호 :a.btn-last : text

상품정보 base : ul#productList li title : div.name : text link : a href price : strong.price-value : text

크롤링을 위한 기본 설정 및 마지막 페이지 가지고오기

import requests import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup from urllib import parse from datetime import datetime import time base_url = ‘https://www.coupang.com/np/search?q={}&page={}’ keyword = input(“검색할 키워드 : “) headers = { ‘User-Agent’ : ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.116 Safari/537.36’ } result_list = [] url = base_url.format(keyword,1) print(url) res = requests.get(url, headers=headers) if res.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(res.text) print(soup) last_page = soup.select_one(‘a.btn-last’).text.strip() print(last_page)

각페이지의 상품조회

위에서 조회한 마지막 페이지까지 크롤링한다.

error_cnt = 0 cp_url = ‘https://www.coupang.com/’ for page in range(1, int(last_page)+1): url = base_url.format(keyword, page) res = requests.get(url, headers=headers) if res.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(res.text) item_list = soup.select(‘ul#productList li’) for item in item_list: try: item_name = item.select_one(‘div.name’).text.strip() link = item.select_one(‘a’).get(‘href’) link = parse.urljoin(cp_url, link) price = item.select_one(‘strong.price-value’).text.strip() price = ”.join(price.split(‘,’)) result_list.append([item_name, link, price]) except: error_cnt += 1

저장

curr = datetime.now().strftime(‘%Y-%m-%d’) filename = ‘쿠팡조회결과_{}_{}.csv’.format(keyword,curr) df = pd.DataFrame(result_list, columns=[‘title’,’link’,’price’]) df.to_csv(filename, index=False, encoding=’utf-8′) print(‘fail to save :’, error_cnt)

결과

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< 파이썬 크롤링 - 쿠팡 상품/가격/별점/링크까지 엑셀에 저장 >

“상품의 데이터를 엑셀에 저장할 수 있다면 업무의 능률을 한껏 올릴 것이다. 우리는 이 과정을 파이썬 코드를 통해 쉽게 이뤄낼 수 있다.”

import requests , openpyxl from bs4 import BeautifulSoup import re excel_file = openpyxl . Workbook ( ) excel_sheet = excel_file . active excel_sheet . append ( [ ‘랭킹’ , ‘상품명’ , ‘판매가격’ , ‘상품상세링크’ ] ) url = “https://www.coupang.com/np/search?component=&q=%EC%8B%A0%EC%9D%BC+%EC%84%9C%ED%81%98%EB%A0%88%EC%9D%B4%ED%84%B0&channel=user” headers = { “User-Agent” : “Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/103.0.5060.66 Safari/537.36” } res = requests . get ( url , headers = headers , verify = False ) res . raise_for_status ( ) soup = BeautifulSoup ( res . text , “lxml” ) items = soup . find_all ( “li” , attrs = { “class” : re . compile ( “^search-product” ) } ) item_list = [ ] for index , item in items : name = item . find ( “div” , attrs = { “class” : “name” } ) . get_text ( ) price = item . find ( “strong” , attrs = { “class” : “price-value” } ) . get_text ( ) rate = item . find ( “em” , attrs = { “class” : “rating” } ) if rate : rate = rate . get_text ( ) else : continue review = item . find ( “span” , attrs = { “class” : “rating-total-count” } ) if review : review = review . get_text ( ) review = review [ 1 : – 1 ] else : continue link = item . find ( “a” , attrs = { “class” : “search-product-link” } ) [ “href” ] print ( f”제품명 : { name } ” ) print ( f”가격 : { price } ” ) print ( f”평점 : { rate } 점 ( { review } 개)” ) print ( “바로가기 : {}” . format ( “https://www.coupang.com” + link ) ) print ( “-” * 30 ) excel_sheet . append ( [ index + 1 , name , price , rate , “https://www.coupang.com” + link ] ) excel_file . save ( ‘PRODUCT_LIST.xlsx’ ) excel_file . close ( )

headers에 넣은 것들은 뭐야?

쿠팡 사이트에서 데이터 과부화를 막기 위해 크롤링을 막아두었다. user-agent를 입력하면 이 문제가 해결되는데 구글에 What is my User Agent라고 검색하면 자신의 컴퓨터에 맞는 String을 얻을 수 있다.

+verify=False: 해당 옵션을 사용하면 HTTPS 요청에 대한 SSL 인증서 확인 과정을 생략하겠다는 의미.

그러면 내가 원하는 기준들을 적용하고 싶으면 어떻게 하면 돼?

만약 별점이 4.5등급 이상이고 리뷰가 100개 이상인 상품들만 분류하고 싶다면

if float ( rate ) >= 4.5 and int ( review ) >= 100 :

이런 형태로 코드를 추가해서 작성하면 된다.

키워드에 대한 정보 쿠팡 크롤링

다음은 Bing에서 쿠팡 크롤링 주제에 대한 검색 결과입니다. 필요한 경우 더 읽을 수 있습니다.

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