문서 파싱 API와 웹 스크래핑 API (2026)

핵심 요약

• 문서 파싱 API는 보유한 파일(PDF, 이미지, 이메일 등)에서 구조화된 데이터를 추출합니다.
• 웹 스크래핑 API는 공개 웹페이지의 HTML이나 렌더링된 내용을 분석해 정보를 수집합니다.
• 어떤 도구가 적합할지는 데이터 소스(받은 파일 vs 모니터링 대상 웹사이트)에 따라 달라집니다.
• 많은 팀들이 하이브리드 워크플로우로, 스크래핑으로 문서를 내려받고 파싱으로 신뢰성 있는 JSON을 추출하는 방식을 사용합니다.

문서 파싱 API vs 웹 스크래핑 API

문서 파싱 API는 PDF, 스캔 이미지, 이메일 등 다양한 파일을 구조화된 JSON으로 변환합니다. 문서의 레이아웃과 텍스트를 분석하여 주요 key-value 쌍, 테이블 등을 추출해 송장 관리, 발주서 추적, 이메일-to-데이터베이스 자동화 등의 업무를 효과적으로 자동화합니다.

웹 스크래핑 API는 웹사이트에서 직접 데이터를 수집하며, HTML 또는 렌더링된 DOM을 프로그래밍적으로 가져와 정보를 분석합니다. 공식 API가 제공되지 않는 경우, 제품 목록 모니터링, 가격 변동 추적, 뉴스 집계, 데이터셋 구축 등에 널리 활용됩니다.

두 방식 모두 데이터를 추출하지만, 문서 파싱 API는 보유한 파일을 처리하며, 웹 스크래핑 API는 방문하는 웹페이지를 대상으로 동작합니다. 이 글에서는 각각의 장단점, 의사결정 트리, 비교표, 실제 적용 시나리오 등을 다룹니다. 데이터 자동화의 더 넓은 맥락은 데이터 추출 API 가이드에서 확인하세요.

문서 파싱 API와 웹 스크래핑 API의 작동 방식

두 API는 모두 데이터 추출이라는 범주에 속하지만, 실제 작동 방식과 해결하는 문제는 매우 다릅니다. 각 방식이 실제로 어떻게 동작하는지를 이해하는 것이 적합한 방식을 선택하는 첫 걸음입니다.

Scrapingdog의 연구에 따르면 34.8%의 개발자가 웹 스크래핑 API를 활용하고 있으며, 커스텀 스크립트 유지보수보다 구조화된, 즉시 사용 가능한 데이터 추출로 전환하는 경향이 뚜렷합니다.

문서 파싱 API

문서 파싱 API는 이미 보유하거나 합법적으로 받은 파일에서 정보를 추출합니다. 이는 PDF, 스캔 이미지, 첨부 이메일, 오피스 문서 등이 포함됩니다. 수작업 입력을 대신해, API가 문서의 레이아웃과 텍스트를 분석하여 의미 있는 정보를 식별합니다.

• 입력: PDF, 스캔, 이미지, 이메일, 오피스 파일 등
• 출력: 키-값 쌍, 테이블, 사용자가 지정한 필드가 포함된 구조화된 JSON
• 작동 방식: OCR 및 파싱 규칙을 통해 텍스트 블록, 숫자, 테이블을 감지하고, 이를 일관된 포맷으로 변환하여 CRM, ERP, 데이터베이스 등 후속 시스템이 쉽게 처리하도록 만듭니다.
• 대표 활용 사례: 송장·영수증 자동화, 발주서의 라인아이템 추출, 재무제표 파싱, 대용량 고객 양식 관리 등. 이메일을 구조화 데이터로 바꿔 Zapier, Make, n8n 등에서 워크플로우를 자동화하는 팀도 많습니다.

웹 스크래핑 API

반대로, 웹 스크래핑 API는 공개 웹에서 정보를 직접 추출하는 데 맞춰져 있습니다. 파일이 아닌 웹사이트 데이터를 받아와 활용 가능한 형태로 변환합니다. 스크래핑 과정에는 원시 HTML 수집, 헤드리스 브라우저로의 렌더링, 셀렉터·JS 평가를 통한 특정 필드 추출 등이 포함될 수 있습니다.

• 입력: 웹사이트 URL, HTML, JSON 엔드포인트
• 출력: 분석 및 통합이 용이한 JSON, CSV 등 구조화 데이터
• 작동 방식: API가 웹페이지를 불러와 DOM을 분석하고, CSS 셀렉터나 XPath 규칙으로 제품명, 가격, 기사 제목 등 필드를 캡처합니다. 일부 도구는 대규모 스크래핑을 위한 프록시·안티봇 우회도 지원합니다.
• 대표 활용 사례: 경쟁사 이커머스 가격 모니터링, 제품 카탈로그 수집, 뉴스 기사 집계, 공식 API 없는 잡포스팅·디렉토리·이벤트 데이터셋 구축

설계상, 문서 파싱 API는 보유/수신 파일에 최적화되고, 웹 스크래핑 API는 공개 웹페이지 정보 수집에 강점을 갖습니다.

의사결정 트리: 어떤 것이 필요한가요?

문서 파싱 API와 웹 스크래핑 API 중 어떤 것이 맞는지 결정할 때엔, 데이터 소스와 최종 목표를 파악하는 것이 중요합니다. 아래의 간단한 의사결정 플로우와 실전 사례 설명을 참고하세요.

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1. 소스가 보유하고 있는 파일(PDF, 이미지, 이메일 첨부 등)인가요?

   → 문서 파싱 API를 사용하세요. 파일을 깔끔한 JSON으로 변환하고, 주요 필드는 물론 테이블 내 라인아이템까지 수동 입력 없이 추출할 수 있습니다.

2. 소스가 공개 웹페이지 또는 온라인 데이터셋인가요?

   → 웹 스크래핑 API를 사용하세요. HTML 또는 렌더링된 페이지에서 상품 목록, 뉴스 기사 등 필요한 정보를 손쉽게 추출합니다.

3. 문서와 웹사이트 데이터를 모두 다루어나요?

   → 하이브리드가 필요할 수 있습니다. 예를 들어, 벤더 포털에서 PDF를 스크래핑으로 다운받은 뒤, 그 PDF를 문서 파싱 API로 구조화하는 조합이 가능합니다.

4. 송장, 영수증, 발주서 등 구조화 테이블이나 라인아이템 데이터가 필요한가요?

   → 이런 상황에서는 문서 파싱 API가 정답입니다. 표 데이터와 재무정보의 정확성과 스키마 일관성이 중요한 업무에 특화되어 있습니다.

5. 가격 변동 등 동적 정보의 실시간 업데이트가 필요한가요?

   → 웹 스크래핑 API가 더 적합합니다. 웹사이트를 반복적으로 확인하며, 새로운 데이터가 공개되는 즉시 수집할 수 있습니다.

이 트리를 활용해 자신에게 딱 맞는 방법(혹은 두 방식의 결합)을 빠르게 도출할 수 있습니다.

문서 파싱 API vs 웹 스크래핑 API: 비교표

두 방식을 나란히 두고, 입력·출력·보안·컴플라이언스 등 기준별로 비교하면 최적의 솔루션을 빠르게 찾을 수 있습니다.

웹 스크래핑 API가 적합한 상황(책임감 있는 사용법 포함)

웹 스크래핑 API는 필요한 정보가 파일이 아닌 웹사이트에서만 제공될 때 가장 강점을 보입니다. 파트너, 벤더, 고객이 파일을 따로 보내주지 않아도, 실시간/대규모 데이터 수집이 가능합니다. 시장 조사, 가격 모니터링, 지식 집계 등 빠른 업데이트가 잦은 프로젝트에 특히 적합합니다.

Browsercat 업계 자료에 따르면, 웹 스크래핑 시장은 2024년 약 10억 1,000만 달러에서 2032년 24억 9,000만 달러로, 연평균 11.9% 성장할 것으로 전망됩니다.

스크래핑이 빛을 발하는 대표 시나리오:

• 여러 이커머스 사이트의 가격·재고 모니터링
• 다양한 언론사의 뉴스 헤드라인 및 공지 집계
• 공식 API가 없는 잡포스팅, 디렉토리, 이벤트 목록 등 대용량 데이터 구축

웹사이트의 데이터를 직접 수집하는 만큼 책임감도 필요합니다:

• robots.txt 및 서비스 약관을 사전 검토
• 크롤러로 서버 과부하 방지를 위한 요청 속도 제한(레이트 리밋)
• 캐시 활용으로 반복/불필요한 요청 최소화
• 스크래퍼를 명확히 표시(위장 금지)
• 공식 API가 제공된다면 반드시 우선 사용

웹 스크래핑의 현실은 사이트 구조의 빈번한 변화입니다. HTML 구조의 사소한 변화도 추출 로직을 쉽게 깨뜨릴 수 있습니다. 따라서 모니터링 및 점검 알림 체계를 갖춰야 신속하게 품질 문제를 인지·수정할 수 있습니다.

또, 대부분의 업무에서 스크래핑은 단독으로 쓰이지 않습니다. 예컨대, 벤더 포털에서 PDF를 내려받고 다시 문서 파싱 API로 구조화하는 하이브리드 방식이 많습니다. 이 조합은 스크래핑의 확장성과 문서 파싱의 정확성을 모두 얻을 수 있는 실전적 접근입니다.

웹 스크래핑 API의 주요 과제

웹 스크래핑 API는 실시간 데이터 수집에 강력하나, 반드시 인지해야 할 본질적 한계점들도 갖고 있습니다. 이를 미리 이해해야, 어떤 시나리오는 적합하고 어떤 시나리오는 현실적으로 어렵겠다고 판단할 수 있습니다.

Octoparse 분석에 따르면 전체 웹사이트 중 약 50%는 스크래핑이 쉬우나, 30%는 중간 난이도, 20%는 매우 복잡하거나 안티스크래핑 조치로 어렵다는 점이 드러납니다.

잦은 웹사이트 변경

웹사이트는 스크래핑을 염두에 두고 만들어지지 않습니다. CSS 클래스명 변경이나 레이아웃 이동 등 사소한 변경도 스크래핑 로직·API를 오작동하게 만들어, 유지보수 비용 및 데이터 파이프라인 신뢰성 관리 비용이 수반됩니다.

안티봇/보안 조치

많은 사이트가 CAPTCHA, IP 제한, 세션 검증, 봇 탐지 등 보호 장치를 사용합니다. 이를 뚫으려면 IP 회전, 사용자 에이전트 관리, 요청속도 제한 등 다양한 기술적 노력이 추가로 필요합니다.

법적·윤리적 문제

웹 스크래핑은 법적 회색지대에 있는 경우가 많습니다. 공개 데이터라도 사이트 약관, robots.txt, paywall 우회, 접근 제한 우회시 법적 위험 및 컴플라이언스 리스크가 커질 수 있으므로, 기업은 윤리 정책을 명확히 하고 대규모 스크래핑 전 반드시 법률 검토를 거쳐야 합니다.

데이터 품질 및 일관성

웹사이트는 사람이 보기 좋게 설계되어, 스크래핑된 데이터는 추가 정제·검증이 필수일 때가 많습니다. HTML 구조 불일치, 동적 자바스크립트 콘텐츠, 중복 등이 많아, 후처리 및 데이터 정렬 작업이 필수입니다.

확장성 한계

대량 스크래핑은 단순히 요청을 늘리는 것만으로 해결되지 않습니다. 동시성 관리, 에러처리, 재시도 로직, 분산처리 등이 필요하며, 프록시, 서버, 모니터링 도구의 비용과 복잡성도 빨리 증가합니다.

지속가능성 위험

스크래핑은 장기적/사업 핵심 작업에 비교적 불안정한 해법일 수 있습니다. 웹페이지의 구조 변화에 따라 지속적으로 로직을 보완해야 하므로, 장기운영을 염두에 둘 경우 유지관리 리소스를 충분히 할애해야 합니다.

문서 파싱 API가 더 적합한 경우

필요한 정보가 이미 PDF, 스캔, 이메일 등 문서 형태로 도착한다면 문서 파싱 API가 최적의 선택입니다. 사람이 직접 내용을 데이터베이스나 ERP에 입력하지 않고, 파싱 API가 비정형 파일을 구조화 데이터로 자동 전환해줍니다.

Sphereco에 따르면, 기업 데이터의 80%가 이메일, PDF, 스캔 등 비정형 데이터로 구성되어, 문서 파싱 API의 효율화 효과가 매우 큽니다.

대표 활용 사례:

• 송장·영수증 자동화: 공급업체명, 날짜, 합계, 라인아이템 테이블 추출 - 회계 및 전표 처리 자동화
• 발주서·명세서: 주문번호, 금액, 결제조건 추출 - 신속한 대조 처리
• 양식·계약서: 고객 정보, 서명일 등 표준 필드 구조화
• 운영 이메일: 주문확인·배송안내·예약 요청 등 이메일을 구조화 JSON으로 변환 - 시스템 통합용

문서 파싱 API는 정확성과 일관성이 요구되는 업무에 특히 강합니다. 텍스트 추출은 물론, 포맷 정규화, 필드 검증, 웹훅 통한 데이터 송신까지 지원해 추가 정제 없이도 곧바로 자동화가 가능합니다.

파일 구조는 웹사이트처럼 자주 변하지 않아, 파싱 설정을 완료하면 동일한 규칙으로 수천 건의 문서 처리가 일관되게 이루어집니다.

회사에서 벤더 문서, 고객 명세서, 이메일 등 파일기반 프로세스가 비중 높은 경우 문서 파싱 API는 거의 언제나 더 빠르고, 장기적으론 더 효율적인 해법입니다.

하이브리드 패턴: 실전 혼합 활용 사례

실제 워크플로우에서 문서 파싱과 웹 스크래핑은 대체재가 아니라 상호 보완재로 함께 쓰입니다. 데이터원이 문서와 웹에 동시에 존재하는 경우가 매우 많기 때문입니다.

실전 하이브리드 패턴 예시:

• 스크래핑으로 PDF 다운로드 → 파싱: 벤더 포털에 업로드된 송장/명세서 PDF를 스크래핑 API로 받아 문서 파싱 API로 라인아이템, 합계 등 구조화 데이터 추출
• 문서 파싱 후 웹 데이터로 보강: 송장 파싱 이후, 공급사 카테고리·업종 벤치마크 등 부가정보를 추가로 스크래핑하여 컨텍스트를 보강
• 이메일 파싱+웹사이트 검증: 주문확인·배송안내 이메일 파싱 후, 공급사 웹사이트 실시간 재고·가격을 웹 스크래핑 API로 검증
• 인텔리전스 계층 추가: 문서로부터 구조화 JSON 추출 후, 웹사이트 정보와 결합해 데이터 정규화, 이상탐지, 상품 매핑 등 고도화

이렇게 두 방식을 조합하면 각자의 강점, 즉 문서 기반 정보의 신뢰성과 웹 실시간 데이터의 확장성을 모두 확보할 수 있어 반복 작업이 줄고, 자동화 효과가 더욱 커집니다.

Parseur는 문서 파싱 API인가, 웹 스크래핑 API인가?

Parseur는 강력한 문서 및 이메일 파싱 API로, 비정형 문서를 구조화 JSON 데이터로 전환합니다. 웹 스크래핑 API처럼 웹사이트 정보를 직접 크롤링하지 않고, 사용자가 보유한 문서·이메일에만 집중합니다. 덕분에 웹사이트 구조 변경, 스크래핑 제한, 렌더링 이슈 등 위험 부담 없이, 송장 자동화, 영수증 관리, 발주서 처리, 고객 양식 처리 등 폭넓은 업무 개선·자동화를 제공합니다.

실전 활용 방식

• Parseur의 역할: 이메일, PDF, 이미지, 오피스 파일을 받아, 키-값 필드·라인아이템 테이블이 포함된 구조화 JSON 반환. 데이터는 웹훅 또는 API를 통해 제공
• 데이터 취급: Parseur는 고객 권한 하에 프로세서 역할만 수행. 데이터 처리계약(DPA) 지원, 서브프로세서 투명 공개, 보관 및 삭제 정책 설정 가능, 전송·저장 암호화 및 서명 웹훅 등으로 보안 강화
• 최적 대상: 이메일로 송장, 영수증, 발주서, 명세서 등 문서가 도착하는 팀이, 신속하고 신뢰할 수 있는 구조화 데이터 추출을 최소 코딩으로 구현하고자 할 때

Parseur API의 핵심 강점

Parseur API는 API와 웹 애플리케이션이 모두 제공된다는 점이 경쟁 우위입니다. 개발자는 API를 앱에 연동하고, 고객 지원/운영팀은 웹 환경에서 파싱 결과를 직접 모니터링·점검·보완할 수 있습니다.

이중 채널 구조로 별도 관리 툴 개발 부담이 줄고, 몇 번의 클릭만으로 JSON 스키마·필드를 정의, 파싱 지침 수정, 결과 데이터 검증이 가능합니다. 기술·비기술팀 모두가 유연하게 협업할 수 있어, 경량 통합이 가능하고 유지관리도 수월합니다.

취약한 웹사이트 구조에 의존하는 일반 스크래핑 API와 달리, Parseur는 이미 보유한 파일 기반이므로 사업 핵심 업무 자동화에 더욱 안정적인 기반이 됩니다.

Parseur의 데이터 처리 방식

Parseur는 웹 스크래핑 API는 아니지만, 문서와 이메일을 효율적이고 안전하게 처리하도록 설계되었습니다. PDF, 스캔, 이메일 첨부 등 파일에 의존하는 팀에, 이 파일들을 신뢰성 있게 구조화된 JSON으로 변환해 대규모 자동화를 구현할 수 있습니다.

특히 Parseur는 데이터 보안·프라이버시·컴플라이언스에서 뛰어난 경쟁력을 자랑합니다. 업계 베스트 프랙티스와 글로벌 기준 모두를 준수하므로 안심하고 이용할 수 있습니다.

Parseur 데이터 관리 요점

문서·이메일 특화 설계

PDF, 이미지, 이메일을 입력 받아 웹훅 또는 API 콜로 구조화 JSON을 제공합니다. 커스텀 코딩 없이 송장 관리, 발주서, 이메일-to-데이터베이스 워크플로우를 자동화할 수 있습니다.

데이터 소유권은 귀하에게

Parseur로 전송한 데이터는 전적으로 귀하 소유입니다. Parseur는 명확한 고객 지시에 의해서만 처리하며, 데이터 보관 기간도 1일 단위로 직접 설정할 수 있습니다. Process then Delete 기능으로 파싱 완료 즉시 데이터 삭제도 가능합니다.

데이터 저장 위치

모든 Parseur 데이터는 구글 클라우드(GCP) 기반, **유럽연합(네덜란드)**의 고도 보안 데이터센터에 저장됩니다. GCP는 ISO 27001 인증을 획득한 플랫폼입니다. 자세히 보기

암호화 및 보안 원칙

저장 데이터는 AES-256으로, 전송 중 데이터는 TLS v1.2 이상으로 암호화합니다. SSLv2, SSLv3, TLS 1.0, 1.1 등 구버전 프로토콜은 완전 차단되어 있습니다. Let’s Encrypt SSL 인증서로 서버-서버, 제3자 앱, 브라우저 간 통신을 보호합니다.

인프라 모니터링 및 침투 테스트

Parseur는 인프라와 종속 서비스를 상시 모니터링하며, 보안 취약점이 발견되면 즉시 패치를 적용합니다. 외부 전문기관의 침투테스트(Penetration testing)도 정기적으로 실시하여 OWASP Top 10 및 SANS 25 기준으로 점검합니다. 엔터프라이즈 고객 요청 시 전체 리포트 제공, 2025년에는 공식 Astra Pentest 인증서도 획득했습니다.

비밀번호 및 계정 보안

원시 비밀번호는 저장하지 않으며 PBKDF2-SHA-256 해싱, 512비트 솔트, 60만 회 반복 등 NIST 권고상위 수준의 암호화로 계정 보호 기능을 제공합니다.

운영 신뢰성 및 SLA

Parseur의 목표 가동률은 99.9% 이상이며, 장애 시 재시도·백오프 메커니즘으로 데이터 손실을 막고, 이메일 수집 플랫폼에서는 24시간까지 재전송 지원, 이중 전송 구조로 안정성 보장. 엔터프라이즈 플랜은 99.99% SLA 실현. 과거 가동 현황 확인

GDPR 및 프라이버시 우선 원칙

Parseur는 GDPR 완전 준수로 귀하가 컨트롤러, Parseur는 프로세서만 담당합니다. Parseur는 고객 동의 없이는 데이터 판매·공유하지 않으며, 고객 지원팀만 요청 시에만 접근할 수 있습니다. 모든 임직원은 GDPR 및 데이터 보호 훈련을 이수합니다. Parseur의 GDPR 자세히 보기

사고 발생 및 유출 고지

데이터 유출 발생 시, Parseur는 48시간 이내 고객에게 통지하며, 완전한 투명성과 법적 준수를 보장합니다. 보안/프라이버시 안내문 전체 보기

법률 및 컴플라이언스 한눈에 보기

문서 파싱과 웹 스크래핑 API 모두에서 법률·컴플라이언스 검토는 매우 중요합니다. 두 방식 모두 데이터를 다루기는 하지만, 소스와 맥락에 따라 요구사항이 달라집니다.

문서 파싱은 데이터 소유자/제공자와의 명확한 계약 및 적법성 확보, 그리고 컨트롤러/프로세서 역할 정의, 데이터 처리계약, 보관 정책, 사고 통보, 데이터 최소화 등 규제 준수가 필요합니다.

반면 웹 스크래핑은 법적 환경이 더욱 복잡합니다. 공개 데이터 스크래핑이 일부 허용되기도 하지만, 대다수 웹사이트가 서비스 약관, robots.txt에서 스크래핑을 금지합니다. Paywall, 접근 제한, 안티봇 우회 등은 법적 리스크를 키우므로 반드시 법률검토를 거쳐야 합니다.

국경 간 데이터 이동 또한 이슈가 됩니다. EU 등 규제가 엄격한 지역의 개인정보가 포함된다면, 반드시 법적 요건을 충족하는 전송 메커니즘이 필요합니다.

마무리: 내 데이터에 맞는 API를 선택하는 법

문서 파싱과 웹 스크래핑 API는 데이터 자동화에 핵심적이지만, 목적과 데이터 소스가 확연히 다릅니다. 파일로 받은 송장, 명세서, 이메일 등 문서에는 문서 파싱이, 웹사이트에 산재한 공개 정보에는 스크래핑이 적합합니다.

Experlogix에 따르면, 문서 자동화를 통해 문서 처리 시간이 최대 80%까지 절감 가능하므로, 문서 파싱 API 도입만으로도 큰 효율을 얻을 수 있습니다.

웹 스크래핑은 제품 카탈로그, 가격 등 공개 웹사이트 데이터에 적합하며, 경우에 따라 스크래핑으로 파일 수집 → 파싱으로 구조화까지 결합 쓰임도 많습니다.

핵심은 데이터 소스를 기준으로 도구를 고르는 것. PDF, 스캔, 이메일 등 파일로 도착하는 데이터라면 문서 파싱 API가 시간 절약과 정확도를 보장합니다. 데이터가 웹페이지에 있다면 스크래핑 API가 정답입니다. 여러 소스를 아우르는 경우, 두 방식을 적절히 결합하면 완성도 높은 자동화 솔루션이 됩니다.

자주 묻는 질문

많은 독자분들이 문서 파싱과 웹 스크래핑을 비교할 때 궁금해하는 공통 질문이 있습니다. 실전에서의 차이점과 활용 사례를 명확히 이해하실 수 있도록, 가장 자주 묻는 질문과 답변을 정리했습니다.

문서 파싱과 웹 스크래핑은 같은 건가요?

아닙니다. 문서 파싱은 이미 소유하거나 수신한 PDF, 스캔 이미지, 이메일 등 파일에서 데이터를 추출하고, 웹 스크래핑은 웹사이트의 HTML이나 렌더링된 콘텐츠에서 데이터를 추출합니다.

Parseur는 웹 스크래핑 API 도구인가요?

아닙니다. Parseur는 문서 및 이메일 파싱 API이며, 웹 스크래핑 도구가 아닙니다. 웹페이지를 수집하거나 가져오지 않습니다. 대신 보유한 이메일, PDF, 이미지, 오피스 파일 등 문서를 깔끔한 구조화 JSON으로 변환해 줍니다. 복잡한 자체 개발 없이 송장, 영수증, 발주서 등 다양한 문서 워크플로우 자동화에 이상적입니다.

웹 스크래핑은 합법인가요?

경우에 따라 다릅니다. 공개 데이터에 대해 허용되는 경우도 있지만, 보통 웹사이트는 서비스 약관이나 robots.txt 파일에 제한을 명시합니다. 항상 이 문서를 꼼꼼히 확인하고 법률 자문을 받으시길 권장합니다.

언제 스크래핑을 피해야 하나요?

데이터가 유료벽(paywall) 안에 있거나, 엄격한 접근 제한이 있거나, 사이트 이용 약관에서 명시적으로 금지하는 경우 스크래핑을 피해야 합니다. 제한을 우회하면 컴플라이언스 및 법적 리스크가 발생할 수 있습니다.

마지막 업데이트 2025년 12월 4일