이 글은 "커서AI로 네이버 부동산 매물 자동 수집하기"라는 주제를 기반으로 하여, 제공된 유튜브 영상 transcript를 문맥에 맞게 재구성하고, 주요 내용의 사용 방법을 30단계로 세분화하여 설명합니다. 내용은 자연스럽고 상세하게 작성되었으며, 초보자도 따라 할 수 있도록 친절하게 구성했습니다.
커서AI로 네이버 부동산 매물 자동 수집하기: 초보자도 가능한 쉬운 방법
안녕하세요, 여러분! 오늘은 네이버 부동산 매물을 자동으로 수집하는 방법을 소개하려고 합니다. 특히, 코딩 지식이 없어도 누구나 쉽게 따라 할 수 있는 "커서AI"를 활용한 방법을 다룰 예정이에요. 이 글은 유튜브 영상 "커서AI로 네이버 부동산 매물 자동 수집하기"를 기반으로 작성되었으며, 아래 자료를 참조하여 초보자도 이해할 수 있도록 상세히 풀어냈습니다.
부동산 매물 수집은 보통 시간이 많이 걸리고 반복적인 작업인데요, 이를 자동화하면 시간을 절약하고 더 효율적으로 데이터를 활용할 수 있습니다. 이번 포스트에서는 커서AI라는 도구를 사용해 네이버 부동산에서 매물 데이터를 크롤링하고, 이를 엑셀 파일로 저장하거나 UI 프로그램으로 만드는 과정을 단계별로 설명할게요. 자, 그럼 시작해 볼까요?
왜 커서AI인가?
커서AI는 코딩을 몰라도 AI의 도움을 받아 프로그램을 만들 수 있게 해주는 도구입니다. 일반적으로 네이버 부동산 크롤링은 Selenium 같은 브라우저 자동화 도구나 복잡한 파이썬 코드를 사용해야 했지만, 커서AI를 활용하면 이런 과정을 훨씬 간소화할 수 있어요. 영상에서 소개된 방법은 특히 네트워크 요청을 분석해 데이터를 직접 가져오는 "고급 기술"을 사용하면서도, AI가 코드를 대신 작성해 주기 때문에 초보자도 쉽게 따라 할 수 있습니다.
이제 본격적으로 네이버 부동산 매물 수집 과정을 살펴보겠습니다. 먼저, 기본 개념부터 이해하고, 그다음에 실습 단계를 하나씩 따라가 보겠습니다.
네이버 부동산 크롤링의 기본 원리
네이버 부동산에서 매물을 조회하면, 웹사이트는 서버와 데이터를 주고받으며 매물 정보를 표시합니다. 이 과정은 브라우저의 "개발자 도구"에서 확인할 수 있는데요, 특히 "네트워크" 탭을 보면 어떤 요청이 서버로 가고, 어떤 데이터가 돌아오는지 알 수 있습니다.
예를 들어, 특정 아파트 단지의 매물 목록을 볼 때:
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한 페이지에 최대 20개의 매물이 표시됩니다.
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스크롤을 내리면 다음 페이지(또 다른 20개 매물)가 서버에서 불러와집니다.
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이 데이터는 JSON 형식으로 전송되며, 개발자 도구의 네트워크 탭에서 확인할 수 있어요.
이 JSON 데이터를 직접 가져오는 것이 이번 크롤링의 핵심입니다. Selenium처럼 브라우저를 띄우는 대신, 네트워크 요청을 복사해서 파이썬 코드로 변환하고, 커서AI가 이를 기반으로 프로그램을 만들어 주는 방식이에요.
준비물
시작하기 전에 몇 가지 준비물이 필요합니다:
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웹 브라우저: 크롬이나 엣지 같은 브라우저에서 개발자 도구를 사용할 거예요.
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기본 인터넷 환경: 네이버 부동산에 접속할 수 있어야 합니다.
코딩 지식은 없어도 됩니다. 커서AI가 모든 코드를 작성해 줄 테니까요!
실습: 네이버 부동산 매물 수집하기
이제 실습을 시작해 보겠습니다. 영상에서 소개된 내용을 바탕으로, 한 페이지의 매물을 가져오는 것부터 UI 프로그램까지 만드는 과정을 단계별로 설명할게요.
1단계: 네이버 부동산 접속 및 매물 확인
먼저 네이버 부동산에 들어가서 원하는 아파트 단지의 매물 목록을 확인합니다.
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- 네이버 부동산 웹사이트([https://land.naver.com](https://land.naver.com))에 접속하세요.
- 검색창에 원하는 지역(예: "압구정동")이나 아파트 이름(예: "한양 8차")을 입력합니다.
- 매물 목록이 표시되면 스크롤을 내려서 데이터를 불러오는지 확인하세요.2단계: 개발자 도구 열기
브라우저에서 개발자 도구를 열어 네트워크 요청을 분석합니다.
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- 크롬 브라우저에서 `F12` 키를 누르거나, 오른쪽 상단 메뉴 > "도구 더보기" > "개발자 도구"를 선택하세요.
- 개발자 도구가 열리면 상단 탭에서 "Network"를 클릭합니다.
- 네트워크 탭이 열린 상태에서 네이버 부동산 페이지에서 스크롤을 내려 보세요.3단계: 네트워크 요청 확인
스크롤을 내리면 네트워크 탭에 여러 요청이 표시됩니다. 이 중에서 매물 데이터를 가져오는 요청을 찾아야 합니다.
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- 네트워크 탭에서 스크롤을 내릴 때 새로 생기는 요청을 주의 깊게 봅니다.
- 첫 번째 요청(보통 `articleList`나 `complexArticleList` 같은 이름)이 매물 데이터를 포함하고 있어요.
- 이 요청을 클릭하면 오른쪽에 "Response" 탭에서 JSON 형식의 매물 데이터를 볼 수 있습니다.4단계: 네트워크 요청 복사
매물 데이터를 가져오는 요청을 복사합니다.
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- 매물 데이터를 포함한 네트워크 요청을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하세요.
- "Copy" > "Copy as cURL (bash)"를 선택합니다.
- 이렇게 하면 요청에 필요한 URL과 헤더 정보가 클립보드에 복사됩니다.5단계: cURL을 파이썬 코드로 변환
복사한 cURL 명령어를 파이썬 코드로 변환해 줍니다.
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- [cURL Converter 사이트](https://curlconverter.com)에 접속하세요.
- 복사한 cURL 명령어를 사이트의 입력창에 붙여넣습니다.
- 상단 탭에서 "Python"을 선택하고, "Python Requests" 코드를 확인합니다.
- "Copy to Clipboard" 버튼을 눌러 코드를 복사하세요.6단계: 커서AI 열기
이제 커서AI에서 작업을 시작합니다.
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- 커서AI 프로그램을 실행하세요.
- 새로운 파이썬 파일을 만듭니다. (예: `get_naver_land.py`)
- 파일이 열리면 작업 공간이 준비됩니다.7단계: 파이썬 코드 붙여넣기
변환된 파이썬 코드를 커서AI에 붙여넣습니다.
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- 커서AI 편집기에서 `Ctrl + V`를 눌러 복사한 코드를 붙여넣습니다.
- 코드에는 `import requests`와 함께 URL, 헤더, 페이로드 등이 포함되어 있어요.8단계: 코드 실행 준비
코드를 실행하기 전에 결과를 확인할 수 있도록 수정합니다.
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- 코드 마지막에 `print(response.text)`를 추가하세요.
- 하지만 이건 수동으로 입력할 필요 없어요. 다음 단계에서 커서AI가 제안해 줍니다.9단계: 커서AI의 코드 제안 활용
커서AI가 자동으로 코드를 제안해 줍니다.
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- 코드 마지막 줄에 커서를 놓고 기다리면, 커서AI가 회색 글씨로 제안을 표시합니다.
- "응답을 출력하려면 `print(response.text)`를 추가하세요" 같은 제안이 나오면 `Tab` 키를 눌러 수락합니다.10단계: 코드 실행
작성된 코드를 실행해 봅니다.
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- 커서AI 상단의 "Run" 버튼(▶)을 클릭하세요.
- 실행이 완료되면 하단 콘솔에 JSON 데이터가 출력됩니다.11단계: JSON 파일로 저장 요청
출력된 데이터를 파일로 저장하고 싶다면 커서AI에 요청합니다.
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- 커서AI에서 `Ctrl + K`를 눌러 명령창을 엽니다.
- "응답 데이터를 JSON 파일로 저장해 줘"라고 입력하고 Enter를 누릅니다.
- AI가 자동으로 파일 저장 코드를 생성합니다.12단계: 생성된 코드 확인
AI가 작성한 파일 저장 코드를 살펴봅니다.
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- 예: `with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(response.json(), f, ensure_ascii=False)`
- 이 코드는 응답 데이터를 `data.json` 파일로 저장합니다.13단계: JSON 파일 저장 실행
파일 저장 코드를 실행합니다.
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- 다시 "Run" 버튼을 눌러 코드를 실행하세요.
- 커서AI가 있는 폴더에 `data.json` 파일이 생성된 것을 확인합니다.14단계: JSON 데이터 학습
저장된 JSON 파일을 커서AI가 학습하도록 합니다.
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- 커서AI는 저장된 파일을 자동으로 읽고, 이후 작업에 활용할 수 있어요.
- 별도의 설정은 필요 없습니다. 파일이 같은 프로젝트에 있으면 됩니다.15단계: UI 프로그램으로 변환 요청
이제 데이터를 기반으로 UI 프로그램을 만들어보겠습니다.
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- `Ctrl + K`를 눌러 명령창을 열고, "PySide6을 활용해서 UI 있는 프로그램으로 바꿔 줘"라고 입력합니다.
- PySide6은 파이썬에서 UI를 만들 수 있는 라이브러리입니다.16단계: AI가 생성한 UI 코드 확인
커서AI가 UI 코드를 작성해 줍니다.
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- AI가 `PySide6`을 사용한 새 파일(예: `naver_land_ui.py`)을 생성합니다.
- 코드에는 창, 버튼, 입력 필드 등이 포함되어 있어요.17단계: UI 프로그램 실행
생성된 UI 프로그램을 실행합니다.
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- 새 파일에서 "Run" 버튼을 눌러 실행하세요.
- 창이 열리고, 기본적인 UI가 표시됩니다.18단계: 에러 발생 시 확인
실행 중 에러가 발생할 수 있습니다.
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- 콘솔에 에러 메시지가 표시되면, "Traceback" 부분을 주의 깊게 봅니다.
- 예: `ValueError: invalid literal for int()` 같은 메시지가 나올 수 있어요.19단계: 에러 해결 요청
에러를 커서AI로 해결합니다.
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- 에러 메시지를 드래그해서 선택한 후, 오른쪽 상단의 "To Chat" 버튼을 클릭합니다.
- 채팅창에 `?`를 입력하고 Enter를 누릅니다.20단계: AI의 에러 수정 확인
AI가 에러를 분석하고 수정합니다.
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- AI가 "이 부분을 수정하겠습니다"라며 새 코드를 제안합니다.
- 수정된 코드를 수락하려면 `Tab` 키를 누릅니다.21단계: 수정된 코드 실행
수정된 코드를 다시 실행합니다.
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- "Run" 버튼을 눌러 프로그램이 정상 작동하는지 확인하세요.
- 이제 에러 없이 UI가 표시됩니다.22단계: UI 기능 추가 요청
UI에 검색 기능을 추가합니다.
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- `Ctrl + K`로 명령창을 열고, "검색 버튼을 눌렀을 때 매물을 조회하게 해 줘"라고 입력합니다.
- AI가 검색 로직을 추가한 코드를 생성합니다.23단계: 검색 기능 테스트
검색 기능을 테스트합니다.
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- UI에서 지역명(예: "압구정동")을 입력하고 검색 버튼을 누릅니다.
- 매물 목록이 표시되는지 확인하세요.24단계: 엑셀 다운로드 기능 요청
매물을 엑셀로 저장하는 기능을 추가합니다.
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- `Ctrl + K`로 "매물 데이터를 엑셀로 다운로드하는 버튼을 추가해 줘"라고 입력합니다.
- AI가 `pandas`를 사용해 엑셀 저장 코드를 작성합니다.25단계: 엑셀 저장 코드 확인
생성된 엑셀 저장 코드를 확인합니다.
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- 예: `df = pd.DataFrame(data); df.to_excel('output.xlsx')`
- 이 코드는 매물 데이터를 `output.xlsx` 파일로 저장합니다.26단계: 엑셀 다운로드 테스트
엑셀 다운로드 기능을 테스트합니다.
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- UI에서 "엑셀로 다운로드" 버튼을 누릅니다.
- 프로젝트 폴더에 엑셀 파일이 생성되었는지 확인하세요.27단계: EXE 파일로 변환 요청
프로그램을 실행 파일로 만들어봅니다.
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- `Ctrl + K`로 "이 프로그램을 EXE 파일로 변환해 줘"라고 입력합니다.
- AI가 `PyInstaller`를 사용한 변환 명령어를 제안합니다.28단계: EXE 변환 실행
EXE 파일을 생성합니다.
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- AI가 제안한 명령어(예: `pyinstaller --onefile naver_land_ui.py`)를 터미널에서 실행합니다.
- `dist` 폴더에 `.exe` 파일이 생성됩니다.29단계: EXE 파일 테스트
생성된 EXE 파일을 실행합니다.
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- `dist` 폴더에서 `.exe` 파일을 더블클릭하세요.
- 파이썬이 설치되지 않은 환경에서도 실행되는지 확인합니다.30단계: 결과 공유 및 활용
완성된 프로그램을 활용합니다.
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- 친구나 동료에게 EXE 파일을 공유해 보세요.
- 부동산 매물 분석, 투자 물건 찾기 등에 활용할 수 있습니다.30단계로 세분화된 사용 방법
위 과정을 30단계로 세분화하여 정리했습니다. 각 단계는 초보자도 따라 할 수 있도록 간단명료하게 작성했어요.
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지역 검색: 검색창에 "압구정동" 같은 지역명을 입력합니다.
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매물 목록 확인: 매물이 표시되는지 확인하고 스크롤을 내려 봅니다.
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개발자 도구 열기: F12를 눌러 개발자 도구를 엽니다.
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네트워크 탭 선택: 상단에서 "Network" 탭을 클릭합니다.
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스크롤로 데이터 로드: 페이지에서 스크롤을 내려 네트워크 요청을 생성합니다.
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매물 요청 찾기: articleList 같은 요청을 찾아 클릭합니다.
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JSON 데이터 확인: "Response" 탭에서 매물 데이터를 확인합니다.
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요청 복사: 요청을 우클릭하고 "Copy as cURL (bash)"를 선택합니다.
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cURL 붙여넣기: 복사한 cURL을 사이트에 붙여넣습니다.
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파이썬 코드 선택: "Python Requests" 탭을 선택합니다.
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코드 복사: "Copy to Clipboard"로 코드를 복사합니다.
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커서AI 실행: 커서AI 프로그램을 엽니다.
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새 파일 생성: get_naver_land.py 같은 이름으로 파일을 만듭니다.
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코드 붙여넣기: 복사한 파이썬 코드를 붙여넣습니다.
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출력 코드 추가: 커서AI의 제안으로 print(response.text)를 추가합니다.
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코드 실행: "Run" 버튼을 눌러 결과를 확인합니다.
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JSON 저장 요청: Ctrl + K로 "JSON 파일로 저장해 줘"를 입력합니다.
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저장 코드 실행: 생성된 코드를 실행해 data.json을 만듭니다.
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UI 변환 요청: "PySide6으로 UI 프로그램으로 바꿔 줘"를 입력합니다.
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UI 코드 확인: AI가 생성한 UI 코드를 봅니다.
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UI 실행: 새 파일을 실행해 창이 열리는지 확인합니다.
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에러 체크: 실행 중 에러가 발생하면 메시지를 확인합니다.
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에러 해결: 에러를 "To Chat"으로 보내고 ?를 입력합니다.
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수정 코드 적용: AI의 수정 제안을 수락하고 다시 실행합니다.
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검색 기능 추가: "검색 버튼으로 매물 조회"를 요청합니다.
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엑셀 기능 추가: "엑셀로 다운로드 버튼 추가"를 요청합니다.
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EXE 변환: "EXE 파일로 변환해 줘"를 요청하고 명령어를 실행합니다.
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완성 테스트: EXE 파일을 실행하고 기능을 점검합니다.
마무리
이렇게 하면 코딩 지식 없이도 네이버 부동산 매물을 자동으로 수집하는 프로그램을 만들 수 있습니다. 커서AI의 강력한 점은 복잡한 코드를 대신 작성해 주고, 에러까지 해결해 준다는 점이에요. 영상에서처럼, 이 방법으로 만든 프로그램은 상업적으로 판매할 수준에 이를 수도 있습니다. 예를 들어, 크몽 같은 플랫폼에서 비슷한 프로그램이 5,000원에서 25만 원까지 거래되는데요, 여러분도 직접 만들어서 활용하거나 공유할 수 있어요.
이 과정을 따라 하면서 궁금한 점이 생기면 언제든 댓글로 질문해 주세요. 부동산 데이터를 효율적으로 관리하고 싶다면, 지금 바로 실습해 보세요!
참조 자료:
Prompts:
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"커서AI로 네이버 부동산 매물 크롤링 프로그램을 만드는 방법을 더 자세히 알고 싶어요."
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"PySide6 대신 Tkinter로 UI를 만들려면 어떻게 해야 하나요?"
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"네이버 부동산 외에 다른 사이트(예: 다방)도 크롤링할 수 있나요?"
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