구글 코랩(Google Colab)에서 코드를 실행하면, 로컬 환경보다 훨씬 간편하게 구글 스프레드시트와 연동할 수 있습니다. 코랩은 구글 생태계의 일부이므로, 복잡한 인증 절차 대신 `google.colab` 라이브러리를 사용하여 훨씬 쉽게 시트를 불러올 수 있습니다.
### 1. 구글 코랩용 수집 뼈대 코드
코랩 환경에 최적화된 코드입니다. 이 코드를 코랩의 셀에 붙여넣고 실행하세요.
Python
“`
# 1. 라이브러리 설치 및 인증
import gspread
from google.colab import auth
from google.auth import default
import requests
import time
# 구글 계정 인증 (실행 시 나타나는 팝업에서 승인하세요)
auth.authenticate_user()
creds, _ = default()
gc = gspread.authorize(creds)
# 2. 스프레드시트 열기
# 위에서 생성한 ‘네이버 부동산 매물 수집 데이터’ 시트 이름을 정확히 입력하세요
sheet = gc.open(‘네이버 부동산 매물 수집 데이터’).sheet1
# 3. 네이버 부동산 데이터 수집 함수
def fetch_naver_data():
url = “https://m.land.naver.com/cluster/ajax/articleList”
params = {
“cortarNo”: “1111000000”, # 특정 지역 코드 (예: 서울 종로구)
“rletTpCd”: “A01”, # 아파트
“tradTpCd”: “A1”, # 매매
“page”: 1,
“size”: 20
}
headers = {“User-Agent”: “Mozilla/5.0”}
response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
return response.json()[‘body’]
# 4. 데이터 정제 및 시트 저장
def run_scraper():
data = fetch_naver_data()
for item in data:
# 필요한 항목 추출 [cite: 14]
row = [
item.get(‘atclNo’),
item.get(‘atclNm’),
item.get(‘prc’),
item.get(‘spc1’),
item.get(‘flrInfo’)
]
sheet.append_row(row) # 구글 시트에 데이터 추가 [cite: 16]
time.sleep(1) # IP 차단 방어(휴지기) [cite: 13, 30]
print(f”저장 완료: {item.get(‘atclNm’)}”)
# 실행
run_scraper()
“`
### 2. 구글 코랩 사용 시 장점
– **간편한 인증**: `auth.authenticate_user()` 한 줄이면 서비스 계정 JSON 파일 없이도 본인의 구글 계정 권한으로 스프레드시트 접근이 가능합니다.
– **환경 구축 불필요**: 파이썬 환경이나 라이브러리 설치를 고민할 필요 없이 즉시 실행됩니다.
### 3. 다음 단계: 자동화 (n8n 연동)
코랩에서 이 코드가 잘 돌아가는 것을 확인하셨나요?
이제 마지막 단계인 “n8n을 사용하여 이 작업을 24시간 자동으로 실행하게 만드는 방법”을 진행할 차례입니다. 코랩에는 파이썬 코드를 외부에서 호출할 수 있는 기능(Webhook)이 있는데, 이를 n8n과 연결하면 별도의 서버 없이도 자동화 시스템을 완성할 수 있습니다.
계속해서 n8n 연동 방법을 안내해 드릴까요?