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https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai.git
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# 🕷️ ScrapeGraphAI: 한 방에 끝내는 웹스크래핑
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ScrapeGraphAI는 웹 사이트와 로컬 문서(XML, HTML, JSON 등)에 대한 스크래핑 파이프라인을 만들기 위해 LLM 및 직접 그래프 로직을 사용하는 파이썬 웹스크래핑 라이브러리입니다.
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추출하려는 정보를 말하기만 하면 라이브러리가 알아서 처리해 줍니다!
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<p align="center">
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<img src="https://raw.githubusercontent.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/main/docs/assets/sgai-hero.png" alt="ScrapeGraphAI Hero" style="width: 100%;">
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</p>
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## 🚀 빠른 설치
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Scrapegraph-ai에 대한 참조 페이지는 PyPI의 공식 페이지에서 확인할 수 있습니다: [pypi](https://pypi.org/project/scrapegraphai/).
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```bash
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pip install scrapegraphai
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```
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참고: 다른 라이브러리와의 충돌을 피하기 위해 라이브러리를 가상 환경에 설치하는 것이 좋습니다 🐱
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## 🔍 데모
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공식 Streamlit 데모:
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[](https://scrapegraph-ai-web-dashboard.streamlit.app)
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Google Colab을 사용하여 웹에서 직접 사용해 보세요:
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[](https://colab.research.google.com/drive/1sEZBonBMGP44CtO6GQTwAlL0BGJXjtfd?usp=sharing)
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## 📖 문서
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ScrapeGraphAI에 대한 문서는 [여기](https://scrapegraph-ai.readthedocs.io/en/latest/)에서 찾을 수 있습니다.
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또한 Docusaurus를 [여기](https://scrapegraph-doc.onrender.com/)에서 확인해 보세요.
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## 💻 사용법
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웹사이트(또는 로컬 파일)에서 정보를 추출하기 위해 사용할 수 있는 여러 표준 스크래핑 파이프라인이 있습니다:
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- `SmartScraperGraph`: 사용자 프롬프트와 입력 소스만 필요로 하는 단일 페이지 스크래퍼입니다.
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- `SearchGraph`: 검색 엔진의 상위 n개 검색 결과에서 정보를 추출하는 다중 페이지 스크래퍼입니다.
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- `SpeechGraph`: 웹사이트에서 정보를 추출하고 오디오 파일을 생성하는 단일 페이지 스크래퍼입니다.
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- `ScriptCreatorGraph`: 웹사이트에서 정보를 추출하고 Python 스크립트를 생성하는 단일 페이지 스크래퍼입니다.
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- `SmartScraperMultiGraph`: 단일 프롬프트와 소스 목록을 사용하여 여러 페이지에서 정보를 추출하는 다중 페이지 스크래퍼입니다.
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- `ScriptCreatorMultiGraph`: 단일 프롬프트와 소스 목록을 사용하여 여러 페이지에서 정보를 추출하는 Python 스크립트를 생성하는 다중 페이지 스크래퍼입니다.
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**OpenAI**, **Groq**, **Azure**, **Gemini**와 같은 API를 통해 다양한 LLM을 사용할 수 있으며, **Ollama**를 사용하여 로컬 모델도 사용할 수 있습니다.
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### 사례 1: 로컬 모델을 사용하는 SmartScraper
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[Ollama](https://ollama.com/)를 설치하고 **ollama pull** 명령을 사용하여 모델을 다운로드하세요.
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```python
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from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph
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graph_config = {
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"llm": {
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"model": "ollama/mistral",
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"temperature": 0,
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"format": "json", # Ollama needs the format to be specified explicitly
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"base_url": "http://localhost:11434", # set Ollama URL
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},
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"embeddings": {
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"model": "ollama/nomic-embed-text",
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"base_url": "http://localhost:11434", # set Ollama URL
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},
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"verbose": True,
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}
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smart_scraper_graph = SmartScraperGraph(
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prompt="List me all the projects with their descriptions",
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# also accepts a string with the already downloaded HTML code
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source="https://perinim.github.io/projects",
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config=graph_config
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)
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result = smart_scraper_graph.run()
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print(result)
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```
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출력은 다음과 같이 프로젝트와 설명의 목록이 될 것입니다:
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```python
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{'projects': [{'title': 'Rotary Pendulum RL', 'description': 'Open Source project aimed at controlling a real life rotary pendulum using RL algorithms'}, {'title': 'DQN Implementation from scratch', 'description': 'Developed a Deep Q-Network algorithm to train a simple and double pendulum'}, ...]}
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```
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### 사례 2: 혼합 모델을 사용하는 SearchGraph
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우리는 LLM에 **Groq**를 사용하고, 임베딩에 **Ollama**를 사용합니다.
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```python
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from scrapegraphai.graphs import SearchGraph
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# Define the configuration for the graph
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graph_config = {
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"llm": {
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"model": "groq/gemma-7b-it",
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"api_key": "GROQ_API_KEY",
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"temperature": 0
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},
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"embeddings": {
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"model": "ollama/nomic-embed-text",
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"base_url": "http://localhost:11434", # set ollama URL arbitrarily
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},
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"max_results": 5,
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}
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# Create the SearchGraph instance
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search_graph = SearchGraph(
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prompt="List me all the traditional recipes from Chioggia",
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config=graph_config
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)
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# Run the graph
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result = search_graph.run()
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print(result)
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```
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출력은 다음과 같이 레시피 목록이 될 것입니다:
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```python
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{'recipes': [{'name': 'Sarde in Saòre'}, {'name': 'Bigoli in salsa'}, {'name': 'Seppie in umido'}, {'name': 'Moleche frite'}, {'name': 'Risotto alla pescatora'}, {'name': 'Broeto'}, {'name': 'Bibarasse in Cassopipa'}, {'name': 'Risi e bisi'}, {'name': 'Smegiassa Ciosota'}]}
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```
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### 사례 3: OpenAI를 사용하는 SpeechGraph
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OpenAI API 키와 모델 이름만 전달하면 됩니다.
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```python
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from scrapegraphai.graphs import SpeechGraph
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graph_config = {
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"llm": {
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"api_key": "OPENAI_API_KEY",
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"model": "openai/gpt-3.5-turbo",
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},
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"tts_model": {
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"api_key": "OPENAI_API_KEY",
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"model": "tts-1",
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"voice": "alloy"
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},
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"output_path": "audio_summary.mp3",
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}
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# ************************************************
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# Create the SpeechGraph instance and run it
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# ************************************************
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speech_graph = SpeechGraph(
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prompt="Make a detailed audio summary of the projects.",
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source="https://perinim.github.io/projects/",
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config=graph_config,
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)
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result = speech_graph.run()
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print(result)
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```
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출력은 페이지의 프로젝트 요약이 포함된 오디오 파일이 될 것입니다.
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## 스폰
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<div style="text-align: center;">
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<a href="https://serpapi.com?utm_source=scrapegraphai">
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<img src="https://raw.githubusercontent.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/main/docs/assets/serp_api_logo.png" alt="SerpAPI" style="width: 10%;">
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</a>
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<a href="https://dashboard.statproxies.com/?refferal=scrapegraph">
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<img src="https://raw.githubusercontent.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/main/docs/assets/transparent_stat.png" alt="Stats" style="width: 15%;">
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</a>
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</div>
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## 🤝 기여
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기여를 환영하며, 개선 사항을 논의하고 제안 사항을 주고받기 위해 우리의 Discord 서버에 참여하세요!
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기여 가이드라인을 참고해주세요: [contributing guidelines](https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/blob/main/CONTRIBUTING.md).
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## 📈 로드맵
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다음 기능들을 작업하고 있습니다! 협업에 관심이 있으시면 해당 기능을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 새 탭에서 PR을 작성해주세요. 의문사항이 있거나 논의하고 싶다면 [Discord](https://discord.gg/uJN7TYcpNa)에서 저희에게 연락하거나 Github의 [Discussion](https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/discussions) 페이지를 열어주세요!
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```mermaid
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%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': { 'primaryColor': '#5C4B9B', 'edgeLabelBackground':'#ffffff', 'tertiaryColor': '#ffffff', 'primaryBorderColor': '#5C4B9B', 'fontFamily': 'Arial', 'fontSize': '16px', 'textColor': '#5C4B9B' }}}%%
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graph LR
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A[DeepSearch Graph] --> F[Use Existing Chromium Instances]
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F --> B[Page Caching]
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B --> C[Screenshot Scraping]
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C --> D[Handle Dynamic Content]
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D --> E[New Webdrivers]
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style A fill:#ffffff,stroke:#5C4B9B,stroke-width:2px,rx:10,ry:10
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style F fill:#ffffff,stroke:#5C4B9B,stroke-width:2px,rx:10,ry:10
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style B fill:#ffffff,stroke:#5C4B9B,stroke-width:2px,rx:10,ry:10
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style C fill:#ffffff,stroke:#5C4B9B,stroke-width:2px,rx:10,ry:10
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style D fill:#ffffff,stroke:#5C4B9B,stroke-width:2px,rx:10,ry:10
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style E fill:#ffffff,stroke:#5C4B9B,stroke-width:2px,rx:10,ry:10
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click A href "https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/issues/260" "Open DeepSearch Graph Issue"
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click F href "https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/issues/329" "Open Chromium Instances Issue"
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click B href "https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/issues/197" "Open Page Caching Issue"
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click C href "https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/issues/197" "Open Screenshot Scraping Issue"
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click D href "https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/issues/279" "Open Handle Dynamic Content Issue"
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click E href "https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/issues/171" "Open New Webdrivers Issue"
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```
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## ️ 기여자들
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[](https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/graphs/contributors)
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## 🎓 인용
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우리의 라이브러리를 연구 목적으로 사용한 경우 다음과 같이 인용해 주세요:
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```text
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@misc{scrapegraph-ai,
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author = {Marco Perini, Lorenzo Padoan, Marco Vinciguerra},
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title = {Scrapegraph-ai},
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year = {2024},
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url = {https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai},
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note = {A Python library for scraping leveraging large language models}
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}
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```
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## 저자들
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<p align="center">
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<img src="https://raw.githubusercontent.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/main/docs/assets/logo_authors.png" alt="Authors_logos">
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</p>
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| | 연락처 |
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| Marco Vinciguerra | [](https://www.linkedin.com/in/marco-vinciguerra-7ba365242/) |
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| Marco Perini | [](https://www.linkedin.com/in/perinim/) |
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||
| Lorenzo Padoan | [](https://www.linkedin.com/in/lorenzo-padoan-4521a2154/) |
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## 📜 라이선스
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ScrapeGraphAI는 MIT License로 배포되었습니. 자세한 내용은 [LICENSE](https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/blob/main/LICENSE) 파일을 참조하세요.
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## 감사의 말
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- 프로젝트에 기여한 모든 분들과 오픈 소스 커뮤니티에 감사드립니다.
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- ScrapeGraphAI는 데이터 탐색 및 연구 목적으로만 사용되어야 합니다. 우리는 라이브러리의 오용에 대해 책임을 지지 않습니다.
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