파이썬 크롤링으로 KB 부동산 데이터 수집하기 (2022년 최신)

 

 

KB 부동산 데이터, 부동산 투자의 나침반과 같죠! 🧭 하지만 API 접근이 제한적이라면? 😥 걱정 마세요! Python과 Beautiful Soup을 활용한 웹 크롤링으로 이 문제를 해결할 수 있습니다. 본 포스팅에서는 주택 가격 지수, 매매/전세 동향 등 핵심 데이터를 수집하는 방법을 단계별로 안내하고, 실제 코드 예제와 함께 데이터 분석 팁까지 제공합니다. 부동산 시장 분석, 이제 데이터 기반으로 시작하세요! 🚀

KB 부동산 데이터 허브 탐색 및 분석

KB 부동산 데이터 허브는 부동산 시장 분석에 필요한 다양한 데이터의 보고입니다. 가격 지수, 증감률, 전세가격비율, 시장동향/설문조사, 면적별 가격지수, 평균 가격, 소득 연계 지수(PIR, J-PIR, 주택구매력지수 등)까지! 없는 게 없죠? 하지만 아쉽게도 모든 데이터에 대한 API 접근이 불가능한 경우가 많아 크롤링 기술이 필수적입니다.😥 이 허브의 데이터는 1986년 1월부터 최근 월까지의 장기 데이터를 제공하며, 전국 단위의 부동산 시장 분석을 가능하게 합니다. 데이터는 주로 JSON 형태로 제공되며, Pandas DataFrame으로 변환하여 분석에 활용할 수 있습니다.

크롤링 대상 URL 분석 및 전략 수립

URL 구조 분석 및 파라미터 활용

크롤링의 첫걸음은 정확한 URL 분석입니다. Chrome 개발자 도구(F12)의 Network 탭을 활용하여 데이터를 제공하는 URL을 찾고, URL 구조를 파악하세요. 예를 들어, 주택 가격 지수 데이터는 https://data-api.kbland.kr/bfmstat/weekMnthlyHuseTrnd/priceIndex 와 같은 URL에서 JSON 형태로 제공됩니다. URL에 포함된 기간, 지역, 매매/전세 유형 등의 파라미터를 변경하여 원하는 데이터를 추출하는 전략을 세워야 합니다.

robots.txt 확인 및 크롤링 범위 설정

크롤링 전, 반드시 robots.txt를 확인하여 사이트의 크롤링 정책을 준수해야 합니다. 허용되지 않은 영역에 대한 크롤링은 서버에 부담을 주고 법적인 문제를 야기할 수 있습니다. 크롤링 범위를 명확히 설정하고 robots.txt의 지침을 철저히 따라야 합니다.

Python 크롤링 코드 구현 (Beautiful Soup & Requests 활용)

Python의 requests 라이브러리로 HTTP 요청을 보내고, Beautiful Soup으로 HTML 또는 JSON 데이터를 파싱하여 원하는 정보를 추출하는 과정을 살펴보겠습니다. 아래는 아파트 매매 가격 지수 데이터를 크롤링하는 예제 코드입니다.

```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import time import json def get_kb_apartment_price(region_code='11110', start_year=2023, end_year=2024): """KB 부동산에서 아파트 매매 가격 지수 데이터를 크롤링합니다. Args: region_code (str): 지역 코드 (예: '11110'). 기본값 '11110' (서울) start_year (int): 시작 연도. 기본값 2023 end_year (int): 종료 연도. 기본값 2024 Returns: pandas.DataFrame: 크롤링된 데이터를 담은 DataFrame, 오류 발생 시 None """ try: url = "https://data-api.kbland.kr/bfmstat/weekMnthlyHuseTrnd/priceIndex" # 실제 API URL headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36", # User-Agent 설정 필수! "Referer": "https://data.kbland.kr/landData/main.do" # Referer 설정 추가 } params = { "regionCd": region_code, "stdrYm": start_year * 100 + 1, # 시작년월 (YYYYMM 형태) "endrYm": end_year * 100 + 12, # 종료년월 (YYYYMM 형태) "houseType": "APT", # 아파트 유형 "trndType": "SALE" # 매매 유형 } response = requests.get(url, headers=headers, params=params) response.raise_for_status() # HTTP 에러 처리 data = response.json() # JSON 데이터 파싱 # JSON 데이터에서 필요한 부분 추출 price_data = data['data']['tabData'][0]['chartData'][0]['data'] df = pd.DataFrame(price_data) time.sleep(1) # 서버 부하 방지를 위한 지연 시간 추가 return df except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"HTTP 요청 에러: {e}") return None except (KeyError, IndexError, json.JSONDecodeError) as e: print(f"데이터 파싱 에러: {e}") return None except Exception as e: print(f"크롤링 에러: {e}") return None # 함수 사용 예시 df = get_kb_apartment_price() if df is not None: print(df.head()) # ... 데이터 처리 및 분석 ... ```

코드 설명 및 추가 팁:

• User-Agent 설정: User-Agent를 설정하여 브라우저처럼 동작하도록 위장합니다. User-Agent 미설정 시 크롤링이 차단될 수 있습니다.
• Referer 설정: 이전 페이지 URL 정보를 담는 Referer를 설정하여 크롤링 요청의 출처를 명시합니다. Referer 설정은 일부 웹사이트에서 크롤링을 허용하는 데 필요할 수 있습니다.
• 파라미터 설정: regionCd, stdrYm, endrYm, houseType, trndType 등의 파라미터를 활용하여 원하는 지역, 기간, 주택 유형, 거래 유형에 대한 데이터를 가져올 수 있습니다.
• JSON 데이터 파싱: KB 부동산 API는 JSON 형태로 데이터를 제공합니다. response.json() 함수를 사용하여 JSON 데이터를 Python dictionary로 파싱합니다.
• 데이터 추출 및 DataFrame 생성: 파싱된 JSON 데이터에서 필요한 부분을 추출하여 Pandas DataFrame으로 변환합니다. 이를 통해 데이터 분석 및 가공이 용이해집니다.
• 오류 처리: try-except 블록을 사용하여 HTTP 요청 에러, 데이터 파싱 에러 등 예외 상황을 처리합니다. 오류 발생 시 적절한 메시지를 출력하고 None을 반환합니다.
• 지연 시간 추가: time.sleep() 함수를 사용하여 요청 간 지연 시간을 추가하여 서버 부하를 줄이고 IP 차단을 방지합니다. 지연 시간은 웹사이트 정책 및 서버 상황에 따라 조절해야 합니다.

데이터 전처리 및 분석

크롤링된 데이터는 Pandas를 활용하여 전처리 과정을 거쳐야 합니다. 날짜 형식 변환, 결측치 처리, 불필요한 컬럼 제거 등의 작업을 수행하여 분석에 적합한 형태로 데이터를 정제합니다. 전처리된 데이터를 기반으로 시계열 분석, 회귀 분석 등 다양한 분석 기법을 적용하여 시장 트렌드 파악, 가격 예측 모델 구축 등 심층적인 분석을 수행할 수 있습니다. 데이터 시각화 라이브러리(Matplotlib, Seaborn 등)를 활용하여 분석 결과를 효과적으로 표현할 수도 있습니다.

추가 분석 가능성 및 한계점

수집된 데이터를 활용하여 매수/매도 시점 분석, 과거 하락장과의 비교 분석, 하락폭 예측 등 다양한 분석을 시도할 수 있습니다. 하지만 웹 구조 변경 시 크롤링 코드 수정이 필요하며, 모든 데이터에 대한 크롤링 코드가 제공되는 것은 아니라는 점을 유의해야 합니다. 또한, 분석 결과는 예측일 뿐이며, 실제 시장 상황과 다를 수 있다는 점을 명심해야 합니다. 데이터 분석 결과를 해석할 때는 신중하고 객관적인 접근이 필요합니다.

결론

Python과 Beautiful Soup을 활용한 웹 크롤링은 API 접근이 제한적인 상황에서 KB 부동산 데이터를 효율적으로 수집하는 강력한 도구입니다. 하지만 크롤링 시 robots.txt 준수, User-Agent 설정, IP 차단 방지 등 윤리적이고 안전한 크롤링 방식을 따라야 합니다. 본 포스팅에서 제공하는 코드 예제와 분석 팁을 활용하여 데이터 기반 부동산 시장 분석을 시작하고 성공적인 투자 전략을 수립하시길 바랍니다! 😉