🐷전동준(Jeon DongJun)

Go with the flow

파이썬을 이용한 크롤링 연습 1

⛏크롤링(Crawling)

알고가면 좋은 것들

  • JSON이란?(참고) : https://www.json.org/json-en.html

  • robots.txt

    • 검색 로봇에게 사이트 및 웹페이지를 수집할 수 있도록 허용하거나 제한하는 것

    • 네이버

      • www.naver.com/robots.txt

      • 그러면 파일 하나가 보일 것인데 확인해보면 이러한 내용이 적혀져있다.

      • User-agent: *
Disallow: /
Allow : /$

      • User-agent: * : 지금 홈페이지에 접속하는 대상, *은 모두를 대상으로 잡음

      • Disallow: / : 루트부터 허용하지 않음

      • Allow: /$ : 시작화면만 허용

    • 공공데이터포털

      • https://www.data.go.kr/robots.txt

      • User-agent: *
#DaumWebMasterTool:4978f9b94e10dbe5672e5aab80f8868382a8d6b2319a391dc7904bd20ced54f9:mgC7BXBG6UtCrUlKPK7+eA==
      • 모두 다 크롤링을 해도 된다는 얘기

  • BeautifulSoup4 : https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/

  • xml.etree : https://docs.python.org/3/library/xml.etree.elementtree.html?highlight=xml%20etree

  • PyPi : https://pypi.org/


환경 설정

  • 가상환경 생성
    • conda create -n mycrawling pyhon==3.9
  • Pycharm에서 새 프로젝트 생성
  • 가상환경 설정
    • image
  • 새 프로젝트 생성
  • beautifulsoup4 라이브러리 설치
    • pip install beautifulsoup4
  • beautifulsoup4
    • html, xml와 같은 문서에서 데이터를 끌어오는 파이썬 라이브러리
  • 참고 사이트 : https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/
  • paser, parsing 이란?
    • 파싱 (Parsing : 구문분석)
    • 어떤 문장을 트리구조로 나타낸 것을 의미한다.
  • 크롤링 : 다 긁어모아오는것
  • 스크래핑 : 크롤링으로 긁어온 것 중 필요한 것만 가져오는 것


​

네이버 영화에서 현재 상영작의 영화제목과 별점 크롤링하기

  • 프로젝트에 naver 폴더 생성 후 movies.py 생성

    • image

  • movies.py에 내용 작성

    • 모듈 호출

      • from bs4 import BeautifulSoup
import urllib.request

    • # 해당 url에 요청 
# resp는 텍스트로 이루어져있다.
resp = urllib.request.urlopen('https://movie.naver.com/movie/running/current.naver#')
print(resp)

    • 실행 해보면 응답한 객체가 반환된다.

      • <http.client.HTTPResponse object at 0x0000018EABB4CBE0>

    • # 응답된 문서를 파이썬의 내장 paser를 이용해 pase tree를 생성
soup = BeautifulSoup(resp, 'html.parser')
print(soup)

  • 개발자도구를 사용해 영화 제목을 보면 <a>태그 안에 내용이 작성되어 있다.

  • 이것들은 클래스가 “lst_dsc”인 <dl>태그로 묶여있다.

    • image

  • 클래스와 태그네임을 활용해 불러오자.

    • movies = soup.find_all('dl', class_='lst_dsc')

  • 0번지를 확인해보자

    • print(movies[0])
    • 확인해보면 영화제목과 별점을 나타내는 태그들을 포함한 <dl>태그 하나의 내용을 확인할 수 있을 것이다.

  • 그러면 목록에 있는 모든 영화의 제목과 별점을 가져오자.

  • 제목과 별점을 갖고 있는 태그와 그들이 갖고 있는 속성(클래스, 네임)등 을 잘 관찰해야한다.

    • for movie in movies:
    # 제목
    title = movie.find('a').get_text()
    # 별점
    star = movie.find('span', class_='num').text
    print(f'{title} [{star}]')

    • .find()는 해당 태그의 첫번째 태그만 가져온다.

    • 그 태그가 가지고있는 TextContent를 가져오려면 .get_text()나 .text를 사용해주면 된다.

  • 결과

    • 나일 강의 죽음 [8.00]
킹메이커 [7.47]
355 [8.56]
해적: 도깨비 깃발 [6.24]
극장판 안녕 자두야: 제주도의 비밀 [8.98]
미싱타는 여자들 [9.25]
스파이더맨: 노 웨이 홈 [8.87]
만년이 지나도 변하지 않는 게 있어 [8.00]
씽2게더 [9.43]
가슴이 떨리는 건 너 때문 [10.00]
듄 [7.96]
해탄적일천 [8.23]
어나더 라운드 [8.25]
효자 [9.51]
드라이브 마이 카 [8.56]
경관의 피 [7.38]
하우스 오브 구찌 [7.93]
애니멀 체인지 [0.00]
해리 포터와 불사조 기사단 [7.03]
프리! 더 파이널 스트로크 전편 [9.26]
.
.
.


네이버 웹툰 중 수요웹툰의 웹툰명과 별점 가져오기

  • requests 설치

    • pip install requests

  • naver 폴더 안에 webtoons.py 생성

    • # -*- coding:utf-8 -*-

      • 이렇게 적어놓으면 적어놓은 .py파일에 utf-8로 인코딩된다.

    • 모듈 호출

      • from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import json

    • 내용

      • # 수요웹툰 주소를 url 저장
url = 'https://comic.naver.com/webtoon/weekdayList?week=wed'
# url을 get방식으로 요청해 응답 받은 객체를 resp에 저장
resp = requests.get(url)

      • # 응답된 문서를 파이썬의 내장 paser를 이용해 pase tree를 생성
soup = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser')

  • 페이지에서 개발자도구를 사용해보면 class가 img_list인 <ul>로 묶여있는 것을 확인할 수 있다.

    • image

    • # class='img_list'인 <ul>을 찾아서 webtoons에 저장
webtoons = soup.find('ul', {'class': 'img_list'})

  • 그 다음 제목과 별점이 담긴 <dl>태그를 가져와야한다.

    • image

    • # .select는 파이썬에서 사용하는 css선택자
dl_list = webtoons.select('dl')

    • 제목은 <dl>태그 하위의 <dt>태그 하위의 <a>태그의 ‘title’속성에 적혀있다.

    • image

    • 별점은 <dl>태그 안에 <strong>태그가 갖고 있는 텍스트 콘텐츠에 있다.

    • image

  • 반복문을 사용해 값 가져오기

    • lst = list()
for dl in dl_list:
    # 각 <dl>안의 <a>태그를 찾아 <a>태그의 title 속성값을 가져와 title에 저장
    title = dl.find('a')['title']
    # 각 <dl>안의 <strong>태그를 찾아 텍스트값을 가져와 star에 저장
    star = dl.find('strong').text
    
    # tmp란 딕셔너리자료 생성
    tmp = dict()
    # {'title': title}
    tmp['title'] = title
    # {'star': star}
    tmp['star'] = star
    
    # tmp는 {'title': '쇼미더럭키짱!', 'star': '9.28'} 이런 형태를 갖고 있을 것이다.
        
    # lst에 append 해준다.
    lst.append(tmp)
    
print(lst)

    • print(lst)의 출력 결과는 이렇다.

    • [{'title': '쇼미더럭키짱!', 'star': '9.28'}, {'title': '전지적 독자 시점', 'star': '9.97'}, {'title': '화산귀환', 'star': '9.96'}, {'title': '헬퍼 2 : 킬베로스', 'star': '8.93'}, ...]

  • 크롤링한 데이터들을 json 파일로 저장해보자.

    • res = dict()
res['webtoons'] = lst
      • res라는 딕셔너리를 만들어주고, key값을 ‘webtoons’, value 값으로 lst로 넣어준다.

    • print(res)로 확인해보면 다음과 같이 출력된다.

      • {'webtoons': [{'title': '쇼미더럭키짱!', 'star': '9.28'}, {'title': '전지적 독자 시점', 'star': '9.97'}, {'title': '화산귀환', 'star': '9.96'}, ... ,...]}

    • json 형식으로 변환해보자.

      • .dumps() 메소드는 python의 객체를 JSON 문자열로 반환해주는 메소드다.

      • res_json = json.dumps(res, ensure_ascii=False)

      • enusure_ascii=False 속성은 한글 문자 같은 것들이 아스키코드로 인코딩 되는 것을 방지하는 역할을 한다.

      • 만약 False로 값을 두지 않을 때 출력하면 이렇게 나오게 된다.

      • {"webtoons": [{"title": "\uc1fc\ubbf8\ub354\ub7ed\ud0a4\uc9f1!", "star": "9.28"}, {"title": "\uc804\uc9c0\uc801 \ub3c5\uc790 \uc2dc\uc810", "star": "9.97"}, ... ]}

      • 속성을 False로 설정하고 print(res_json) 해보자.

      • {"webtoons": [{"title": "쇼미더럭키짱!", "star": "9.28"}, {"title": "전지적 독자 시점", "star": "9.97"}, {"title": "화산귀환", "star": "9.96"}, ..]}
      • 아까 res를 출력했을 때 처럼 똑같이 나온다.

    • 이제 json 파일을 만들 수 있다.

      • with open('webtoons.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(res_json)

      • webtoons란 json 파일을 생성하고 인코딩은 utf-8로 설정한다.

      • 그리고 내용은 res_json을 적어준다.

    • 확인

      • image


OpenApi 사용 (공공데이터포털)

  • openApi란?

    • 원하는 형태로 요청하면 가지고 있는 데이터를 응답해주는 시스템

  • 공공데이터포털 사이트를 이용해 크롤링 연습을 해보자.

제목 긁어오기

  • 우선 교육을 검색해 파일데이터로 간다.

  • 그리고 5페이지로 가본다.

  • 주소를 분석해보자.

    • https://www.data.go.kr/tcs/dss/selectDataSetList.do?dType=FILE&keyword=%EA%B5%90%EC%9C%A1
&detailKeyword=
&publicDataPk=
&recmSe=N&detailText=
&relatedKeyword=
&commaNotInData=
&commaAndData=
&commaOrData=
&must_not=
&tabId=
&dataSetCoreTf=
&coreDataNm=
&sort=
&relRadio=
&orgFullName=
&orgFilter=
&org=
&orgSearch=
&currentPage=5
&perPage=10
&brm=&instt=
&svcType=
&kwrdArray=
&extsn=
&coreDataNmArray=
&pblonsipScopeCode=

  • 뒤에 값들이 없는 것은 사실상 지워줘도 된다 그러면

    • https://www.data.go.kr/tcs/dss/selectDataSetList.do?dType=FILE&keyword=%EA%B5%90%EC%9C%A1
&currentPage=5

  • 이렇게만 남길 수 있다.

  • 이제 우리는 목록에 존재하는 제목들을 가져올 것이다.

  • openapi 폴더 생성

  • openapi 폴더에 crawling_loop.py 생성

    • image

    • 모듈 호출

      • from bs4 import BeautifulSoup
import requests

    • 내용

      • url='https://www.data.go.kr/tcs/dss/selectDataSetList.do?dType=FILE&keyword=%EA%B5%90%EC%9C%A1&currentPage=5'
      
resp = requests.get(url)
# 응답받은 객체의 내용들을 html형식으로 구문분석을해서 soup에 저장
soup = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser')

  • 개발자도구로 어떤형식인지 확인

    • image

    • 클래스가 title인 span을 가져와야한다.

    • titles = soup.find_all('span', class_='title')

  • 그리고 반복문을 사용해 title들의 텍스트 콘텐츠를 출력

    • for title in titles:
    print(title.text.strip())
    # 공백이 너무 많아 strip()으로 공백 제거

    • 한국인터넷진흥원_교육영상자막신
한국인터넷진흥원_교육영상자막
아시아문화원_교육프로그램
인천광역시_교육통계
주택도시보증공사 교육정보
한국산업기술평가관리원 교육정보
국가철도공단_교육정보
한국산업은행_교육정보
한국보건의료연구원 교육정보
대구광역시교육청_교육통계연보

  • 지금 이 과정은 5페이지의 제목들만 가져온 것인데, 1부터 10페이지 까지의 제목들을 가져와보자.

  • 우선 페이지의 요소를 확인해보자

    • image
    • 각 페이지들의 숫자는 class가 pagination인 <nav>태그 하위의 <a>들에 텍스트컨텐츠로 담겨져있다.

  • 리스트를 만들고 a태그들을 가져와보자.

    • lst = list()
# class='pagination'의 하위의 a들을 모두 선택
pages = soup.select('.pagination a')

  • 반복문을 사용해 처음페이지, 이전페이지, 다음페이지, 마지막페이지를 제외시킨 값을 lst 리스트에 추가해주자.

    • for page in pages:
    if len(page.text) <= 2:
        lst.append(page.text)

    • page는 각 <a>태그를 뜻한다. 그 <a>태그들의 텍스트컨텐츠의 길이가 2와 같거나 작다면 lst에 텍스트컨텐츠를 추가해준다.

    • 여기서 len()을 사용하지 않고 .isdigit()을 사용하면 페이지 수가 100과 같이 세 자리 수가 넘어가도 사용할 수 있을 것 같다.

  • 그러면 lst에는 다음과 같이 값이 저장이 되있을 것이다.

    • ['1', '2', '3', '4', '6', '7', '8', '9', '10']
    • 페이지 값들을 구한 것이다.

  • 그러면 이제 url 주소의 currentPage 속성을 바꿔 1~10 페이지의 제목들을 출력해보자.

    • for i in lst:
    # f-string을 사용해 페이지를 바꿔줌
    url = f'https://www.data.go.kr/tcs/dss/selectDataSetList.do?dType=FILE&keyword=%EA%B5%90%EC%9C%A1&currentPage={i}'
    resp = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser')
    titles = soup.find_all('span', class_='title')
    for title in titles:
        print(title.text.strip())

    • lst안의 요소들을 반복한다. 1,2,3,4,5..,10 이렇게 담겨져 있기 때문에 i값을 currentPage={i}에 담아준다.

    • 그러면 위에서 제목을 끌어왔던 반복문을 똑같이 적어주면, 1부터 10페이지까지 주소를 변경해 각 페이지의 제목들을 끌어온다.

코로나 데이터

  • 공공 데이터 포털의 ‘공공데이터활용지원센터_보건복지부 코로나19 시·도발생 현황’ 데이터를 활용할 것이다.

  • 미리 데이터를 사용할 것이라고 신청해놓고 승인 받으면 데이터를 사용할 수 있다.

  • EndPoint는 root라고 생각해주면 된다.

  • 서비스URL 이 URL 주소다.

  • 일반 인증키[Encoding] 가 service_key 다.

  • 요청 변수와 출력결과는 여기서 확인

  • openapi 폴더에 covid.py 생성 후 내용 작성

    • 모듈 호출

    • 내용

      • service_key = '신청해 받은 일반 인증키(Encoding)를 붙여주세요~~'
url = f'http://openapi.data.go.kr/openapi/service/rest/Covid19/getCovid19SidoInfStateJson?ServiceKey={service_key}'

      • url에 서비스URL을 붙여넣고 요청변수의 서비스키를 추가해준다. 요청변수를 추가해줄때는 ?을 붙여줘야한다.

      • 서비스키 : SerivceKey={}

    • print해서 실행 하면 링크가 하나 뜬다. 눌러보면 xml문서를 확인할 수 있다.

      • image

    • 여기서 오늘 총 확진자를 구해줄 것이다.

      • <item>
<createDt>2022-02-09 10:38:16.257</createDt>
<deathCnt>6943</deathCnt>
<defCnt>1131239</defCnt>
<gubun>합계</gubun>
<gubunCn>合计</gubunCn>
<gubunEn>Total</gubunEn>
<incDec>49567</incDec>
<isolClearCnt>719627</isolClearCnt>
<localOccCnt>49402</localOccCnt>
<overFlowCnt>165</overFlowCnt>
<qurRate>2191</qurRate>
<seq>15001</seq>
<stdDay>2022년 02월 09일 00시</stdDay>
<updateDt>null</updateDt>
</item>

  • xml형태의 문서를 문자열로 응답받아보자.

    • resp = requests.get(url)

  • xml형태의 문자열을 가지고 parse tree를 만들어 준다.

    • tree = ElementTree.fromstring(resp.text)

  • 반복문을사용해 <gubun>태그들의 텍스트를 가져올 수 있다.

    • for item in tree[1][0]:
    print(item.find('gubun').text)

    • 검역
제주
경남
경북
전남
전북
충남
충북
강원
경기
세종
울산
대전
광주
인천
대구
부산
서울
합계
    • tree[1][0]은 body > items를 가리킨다.(tree가 <response>를 뜻한다.)

  • 이제 오늘의 확진자 합계수(국내,해외 포함)을 출력해보자.

    • 모듈 호출

      • import re

    • 내용

      • for item in tree[1][0]:
    if item.find('gubun').text == '합계':
        stdDay = re.sub(r'(\D)+', '', item.find('stdDay').text)
        stdDay = stdDay[2:4] + "/" + stdDay[4:6] + "/" + stdDay[6:8]
        incDec = item.find('incDec').text
        localOccCnt = item.find('localOccCnt').text
        overflowCnt = item.find('overFlowCnt').text
        print(f'[{stdDay}]')
        print(f"일일합계:{incDec}")
        print(f"국내발생:{localOccCnt}")
        print(f"해외발생:{overflowCnt}")

    • 출력 결과

      • [22/02/09]
일일합계:49567
국내발생:49402
해외발생:165


인스타그램에서 크롤링하기

실습 1

  • 인스타그램의 검색창에서 원하는 태그를 검색해 이미지들의 주소(src)를 크롤링 해보자.

  • https://www.instagram.com/explore/tags/검색할태그 주소를 이용한다.

  • 검색할 태그에 python이라고 적어놨고, 이미지가 담겨있는 <div>태그를 확인하니 class='KL4Bh'였다.

    • image

  • 프로젝트에 insta라는 폴더를 생성하고 insta01.py라는 파일을 생성했다.

  • insta01.py 생성

    • 모듈

      • from bs4 import BeautifulSoup
import requests

    • 내용

      • tag = input('search tags: ')
url = f'https://www.instagram.com/explore/tags/{tag}'
resp = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser')
       
print(soup.find('div', class_='KL4Bh'))

      • 검색할 내용을 tag에 입력받아준다.

      • f-string을 이용해 입력받은 값을 경로에 추가해서 url에 받아준다.

      • url에 대한 요청을 문자열로 응답받아서 resp에 저장해준다.

      • 응답받은 객체의 내용(.text)을 'html.parser'를 이용해 html문서형태로 분석해준다.

      • soup에서 class='KL4Bh'인 <div>태그들을 가져와서 출력한다.

  • 실행해보면, None값이 나올 것이다. 왜 아무것도 가져오지 못할까?

  • 인스타그램의 페이지는 클라이언트에서 서버에 요청할 때, 서버에서는 정해진 형태만 렌더링하고 응답하는 중간에서 클라이언트에서 요청한 값을 CSR 하는 시스템 같다.

  • 그래서 실질적으로 가져오는 것이 원하는 데이터들이 아닌, 빈 껍데기이기 때문에 아무 값도 얻을 수 없는 것이라고 추측된다.

  • 이럴 경우 Selenium을 활용하면 렌더링이 완료된 상태에서 코드를 가져오면 문제를 해결할 수 있다.

실습 2

Selenium

  • 브라우저를 자동화
  • 브라우저 열기/닫기, 클릭,입력 등의 작업을 코딩을 통해 자동으로 실행하게끔 만들어준다.
  • 공식사이트 : https://www.selenium.dev/
설치
  • google에 webdriver 검색
  • ChromeDriver 접속
  • 크롬 버전확인
    • image
    • image
  • 다운로드(구글버전확인 -> 운영체제확인)
    • image
    • image
  • 받은 파일 압축 풀기

  • 프로젝트에 drivers라는 폴더 생성 후 압축 풀은 파일 복붙

    • image

  • 터미널로 이동 후 셀레니움 설치

    • pip install selenium

  • insta02.py 생성

    • 모듈 호출

      • from selenium import webdriver
from bs4 import BeautifulSoup
import requests

    • 내용

      • tag = input('search tags: ')
url = f'https://www.instagram.com/explore/tags/{tag}'

      • # 다운 받은 webdriver를 가져와
service = webdriver.chrome.service.Service('../drivers/chromedriver.exe')
# 경로를 설정해주고, 브라우저를 자동으로 실행하는 명령을 driver에 저장해준다.
driver = webdriver.Chrome(service=service)
      
# 3초 기다렸다가 url 가져오기
driver.implicitly_wait(3) 
driver.get(url)
      
# 현재 렌더링된 화면의 코드를 가져와서 html구문으로 분석
soup = BeautifulSoup(driver.page_source, 'html.parser')
      
# class가 KL4Bh인 div태그들을 찾아서 img_list에 저장
img_list = soup.find_all('div', class_='KL4Bh')
      
for img in img_list:
    print(img)

  • 지금 결과를 적고 싶었지만, 인스타그램에서 접속에 제한을 걸어놓아서 데이터는 가져오지 못했다.

  • 실습1과 달리 차이가 있는 점은 셀레니움에서는 렌더링이 완료된 코드를 가져오는 .page_source를 사용할 수 있기 때문이다.

실습 3

  • 이번엔 셀레니움을 이용해 id, password를 자동으로 적고 로그인까지 해주는 실습을 해보자.

  • insta03.py 생성

    • 모듈 호출

      • from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from time import sleep

  • 인스타그램 로그인 창에서 속성 확인

    • ID적는 부분
      • image
      • name = “username”
    • PASSWORD적는 부분
      • image
      • name = “password”
    • 로그인 버튼
      • image
      • id=loginForm인 <form>태그 하위 <div>태그의 하위 3번째 <div>태그
      • #loginForm > div > div:nth-child(3)

ID와 PASSWORD 값 받기

  • input()을 사용해 아이디와 비밀번호 값을 입력받자.

    • input_id = input('id 입력 : ')
input_pw = input('pw 입력 : ')

로그인 페이지 띄우기

  • 인스타그램 로그인 페이지에서 가서 주소를 복사한뒤 자동으로 로그인화면이 띄워지게 만들자.

    • service = webdriver.chrome.service.Service('../drivers/chromedriver.exe')
driver = webdriver.Chrome(service=service)
driver.get('https://www.instagram.com/accounts/login/')
sleep(5) # 5초간 대기

    • 화면을 띄우고 아이디와 비밀번호가 입력되야 하는데 로딩이 늦어질 수도 있으므로 sleep()을 사용해준다.

    • 실습 2에서는 driver.implicitly_wait() 을 사용했지만, 실습 3에서는 내장 모듈인 time의 sleep()함수를 이용

ID 자동입력

  • id = driver.find_element(By.NAME, "username")
id.send_keys(input_id)
    • BeautifulSoup를 사용할 때는 find(), find_all(), select()를 사용하여 요소들을 선택한다.(‘태그명’)
    • 셀레니움은 find_element()를 사용해서 요소들을 가져온다. By함수를 사용하면 name, class, id 등의 속성들을 선택할 수 있다.
    • .send_keys()는 선택한 요소에 값을 보내는 메서드다.
    • 결국, input_id에서 받은 입력값을 name이 ‘username’인 부분에 전달해주는 것이다.

PASSWORD 자동입력

  • password = driver.find_element(By.NAME, "password")
password.send_keys(input_pw)
sleep(2)
    • input_pw에서 받은 입력값을 name이 ‘password’인 부분에 전달해주는 것이다.
    • 전달해주고 2초간 대기시킨다.

로그인 버튼 자동 클릭

  • driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "#loginForm > div > div:nth-child(3)").click()
    • By.CSS_SELECTOR는 CSS의 선택자를 사용해서 요소를 선택한다는 것이다.
    • id가 ‘loginForm’인 태그에서 하위 <div>태그를 선택하고 그 하위에서 세 번째 <div>태그를 선택해 클릭해주는 것이다.(로그인 버튼)

알림설정 나중에 하기

  • 로그인을 성공하면 알림 설정을 유도하는 알림창이 뜬다.

    • image

  • 여기서 나중에하기를 자동으로 누르게 만들어보자.

  • later = driver.find_element(By.XPATH, '/html/body/div[6]/div/div/div/div[3]/button[2]')
later.click()
    • 여기서는 XPATH를 사용해 요소를 찾아주고 있다.
    • XPATH는 구문분석(parsing)이 완료된 tree에서 요소를 찾을 때 처럼 경로를 사용한다.
    • image
    • 개발자 도구 콘솔로 나중에 하기를 눌러서 요소에 마우스 우클릭을 해준다.
    • [Copy] - [Copy full XPath]를 눌러준다.
    • 그러면 나중에 하기 버튼이 있는 div가 선택되는 경로를 사용할 수 있다.
  • 실행해보면 나중에 하기가 자동으로 눌릴 것이다.

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