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크롤링을 이용한 쇼핑몰 모아보기 서비스

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👕  JBLY

두 팀원 모두 의류 산업에 관심이 많아 평소 자주 사용하는 패션 플랫폼을 직접 만들어보고자 시작하게 되었습니다. 사이트 구조와 특징이 각기 다른 세 개의 쇼핑몰에서 상품 데이터를 스크래핑한 후 화면에 사용자가 알아보기 쉽게 보여주는 서비스 입니다. (추후 성과에 대한 내용을 추가 할 예정입니다)

💡 문제 상황과 해결 방법

1. 동적 크롤링을 하기 위해 Selenium을 사용한 결과 4078개의 데이터를 MySQL DB에 적재하는데 총 2시간 28분이 걸렸습니다.

➡️ 동적 크롤링을 할 때 추가한 Selenium 라이브러리를 사용하기 위해선 sleep과 같이 병목이 발생할 수 있는 코드를 추가해야 했습니다. 또 스크래핑 하는 과정에서 브라우저가 렌더링 되는 시간을 전부 기다려야 했기 때문에 속도가 느렸고, 웹 스크래핑 전반적인 과정이 Single-Thread로 동기처리되어 성능 개선이 필요했습니다. MySQL에 스크래핑한 데이터를 적재하는 과정에서도 단일 insert를 반복문으로 처리했기 때문에 4078개의 데이터를 Python으로 스크래핑해 DB에 적재하는데 약 2시간 30분이 걸렸습니다.

☑️ 요구사항

1. 크롤링 기능

  • 크롤링은 하루에 1번 주기적으로 일어나야하며, 크롤링 주기는 바뀔 수 있다.
  • 3개 이상의 쇼핑몰을 크롤링하여 해당 쇼핑몰의 데이터를 MySQL에 적재한다.

2. JBLY 쇼핑몰 기능

  • 사용자는 초기 화면에서 회원가입, 로그인을 할 수 있다.
  • 사용자는 카테고리별로 상품을 조회할 수 있다.
  • 상품을 클릭하면 상품의 상세 정보를 확인 할 수 있다.
  • 로그인한 사용자는 마이페이지 기능과 로그아웃 기능을 사용할 수 있다.

⚒️ Project Architecture

Project_Architecture

📖 사용 기술 및 개발 환경

Backend Side

  • Spring Boot, Java17, Gradle, Naver Cloud, H2, MySQL, JPA

Frontend Side

  • HTML, CSS, JS, React

Data Engineering

  • Python, BeautifulSoup

Infra

  • GithubAction Cron Scheduler, GithubAction CI

✅ Project Goal

1. 요구사항 충족

  • 요구사항을 해결하면서 문제를 발견하고 정의하며, 팀의 상황에 맞는 최선의 조건을 선택해 문제를 해결합니다.

2. Backend Side OR Infra 개발 이외에 다양한 환경 경험

  • 기술 스택을 사용하면서 해당 기술의 컨셉을 이해하고 사용하면서 어떻게 통합하여 사용하는지에 대한 경험을 쌓습니다.

3. 테스트 격리와 요구사항에 맞는 테스트 코드 작성

4. 병렬 프로그래밍으로 성능 개선

  • 2시간 28분이 걸린 스크래핑 작업을 5분 이내로 줄이는 것이 목표입니다.

5. 커뮤니케이션 스킬 향상

  • 상대 팀원과 지속적으로 소통하며 빠르고 정확하게 기능을 구현 할 수 있도록 합니다.
  • 구체적이고 꾸준한 상호 피드백으로 "계속 협업 하고 싶은 팀원"이 될 수 있도록 노력합니다.

✍🏻 협업 제약조건

  • [Github-flow]에 따라 프로젝트에 대해 공동 작업을 수행합니다.(https://docs.github.com/ko/get-started/quickstart/github-flow)
  • 이슈별로 브랜치를 관리하며 모든 작업은 코드리뷰를 받아야합니다.
  • 코드리뷰가 끝난 작업은 반드시 상대 팀원의 APPROVE가 있어야 MERGE가 가능합니다.
  • 이슈는 최대한 작은 작업 단위로 생성하고 추후 진행할 기능에 대해서는 반드시 팀원과 협의합니다.
  • 매주 일요일 주간 피드백에 배운 것과 느낀 것, 상대 팀원의 칭찬할 점과 개선하면 좋을 점을 적어 공유합니다.

🎥 Demo Video

  • 추후 업로드 예정입니다.

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👀 Code Convention

About

크롤링을 이용한 쇼핑몰 모아보기 서비스

Resources

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Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • Java 51.4%
  • Python 37.1%
  • JavaScript 7.7%
  • HTML 2.9%
  • CSS 0.9%