여기에서 보면 우리 데이터와 일부 맞지 않는 부분을 확인 할 수 있습니다. 바로 공급면적, 전용면적이 실제 매물에 나와 있는 면적과 다르다는 것입니다.

그 이유는 바로 네이버 면적 정보 부분에서 면적 정보를 각각 클릭해야만 해당 면적에 대한 정보를 가져오게 되는데, 우리가 크롤링했던 공급면적, 전용면적 등의 정보는 가장 처음 나오는 면적에 대한 정보를 끌어 왔기 때문이죠, 따라서 면적이라는 부분의 데이터를 기준으로 맞춰서 해당 공급면적을 찾아내고, 그에 맞는 전용면적 ~ 방/욕실에 대한 정보를 수정해야겠습니다.

[고급] 부동산 정보 필터 고도화 – 네이버 매물 정리하기 2

오늘 글은 시리즈로 구성된 기본편을 기본으로 하고 있습니다. 아직 기본편을 못 보신 분들이라면 아래 글을 한번 읽어 주세요!

2024.09.15 – [부동산/자동화 프로젝트] – 부동산 매물 정보 수집하기 – 부동산 데이터 네이버 부동산 크롤링 및 가공 #1

2024.09.15 – [부동산/자동화 프로젝트] – 부동산 매물 정보 수집하기 – 부동산 데이터 네이버 부동산 크롤링 및 가공 #2

2024.09.15 – [부동산/자동화 프로젝트] – 부동산 매물 정보 수집하기 – 부동산 데이터 네이버 부동산 크롤링 및 가공 #3

2024.09.17 – [부동산/자동화 프로젝트] – [고급] 부동산 정보 필터 고도화 – 네이버 매물 정리하기

이 부분은 동적 네트워크를 사용해야 해서, 현재 데이터에서만 정리해볼까 합니다. 현재 정리되어 있는 전체코드는 아래와 같습니다.

from google.colab import drive
import requests
import json
import pandas as pd
from datetime import datetime
from bs4 import BeautifulSoup

# Google Drive 마운트
drive.mount('/content/drive')

# 법정동 코드를 가져오는 함수
def get_dong_codes_for_city(city_name, sigungu_name=None, json_path='/content/drive/MyDrive/district.json'):
    try:
        with open(json_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
            data = json.load(file)
    except FileNotFoundError:
        print(f"Error: The file at {json_path} was not found.")
        return None, None

    for si_do in data:
        if si_do['si_do_name'] == city_name:
            if sigungu_name and sigungu_name != '전체':
                for sigungu in si_do['sigungu']:
                    if sigungu['sigungu_name'] == sigungu_name:
                        return [sigungu['sigungu_code']], [
                            {'code': dong['code'], 'name': dong['name']} for dong in sigungu['eup_myeon_dong']
                        ]
            else:  # 시군구 '전체'
                sigungu_codes = [sigungu['sigungu_code'] for sigungu in si_do['sigungu']]
                dong_codes = [
                    {'code': dong['code'], 'name': dong['name']}
                    for sigungu in si_do['sigungu']
                    for dong in sigungu['eup_myeon_dong']
                ]
                return sigungu_codes, dong_codes
    return None, None

# 아파트 코드 리스트 가져오기
def get_apt_list(dong_code):
    down_url = f'https://new.land.naver.com/api/regions/complexes?cortarNo={dong_code}&realEstateType=APT&order='
    header = {
        "Accept-Encoding": "gzip",
        "Host": "new.land.naver.com",
        "Referer": "https://new.land.naver.com/complexes/102378",
        "Sec-Fetch-Dest": "empty",
        "Sec-Fetch-Mode": "cors",
        "Sec-Fetch-Site": "same-origin",
        "User-Agent": "Mozilla/5.0"
    }

    try:
        r = requests.get(down_url, headers=header)
        r.encoding = "utf-8-sig"
        data = r.json()

        if 'complexList' in data and isinstance(data['complexList'], list):
            df = pd.DataFrame(data['complexList'])
            required_columns = ['complexNo', 'complexName', 'buildYear', 'totalHouseholdCount', 'areaSize', 'price', 'address', 'floor']

            for col in required_columns:
                if col not in df.columns:
                    df[col] = None

            return df[required_columns]
        else:
            print(f"No data found for {dong_code}.")
            return pd.DataFrame(columns=required_columns)

    except Exception as e:
        print(f"Error fetching data for {dong_code}: {e}")
        return pd.DataFrame(columns=required_columns)

# 아파트 코드로 상세 정보를 가져오는 함수 (매매 정보 추가)
def get_apt_details(apt_code):
    details_url = f'https://fin.land.naver.com/complexes/{apt_code}?tab=complex-info'
    article_url = f'https://fin.land.naver.com/complexes/{apt_code}?tab=article&tradeTypes=A1'
    
    header = {
        "Accept-Encoding": "gzip",
        "Host": "fin.land.naver.com",
        "Referer": "https://fin.land.naver.com/",
        "Sec-Fetch-Dest": "empty",
        "Sec-Fetch-Mode": "cors",
        "Sec-Fetch-Site": "same-origin",
        "User-Agent": "Mozilla/5.0"
    }
    
    try:
        # 기본 정보 가져오기
        r_details = requests.get(details_url, headers=header)
        r_details.encoding = "utf-8-sig"
        soup_details = BeautifulSoup(r_details.content, 'html.parser')
        
        # 아파트 이름 추출
        apt_name_tag = soup_details.find('span', class_='ComplexSummary_name__vX3IN')
        apt_name = apt_name_tag.text.strip() if apt_name_tag else 'Unknown'

        # 기본 정보 딕셔너리
        detail_dict = {'complexNo': apt_code, 'complexName': apt_name}
        
        # 기본 상세 정보 추출 (공급면적, 전용면적, 방/욕실 등)
        detail_items = soup_details.find_all('li', class_='DataList_item__T1hMR')
        for item in detail_items:
            term = item.find('div', class_='DataList_term__Tks7l').text.strip()
            definition = item.find('div', class_='DataList_definition__d9KY1').text.strip()
            if term in ['공급면적', '전용면적', '해당면적 세대수', '현관구조', '방/욕실', '위치', '사용승인일', '세대수', '난방', '주차', '전기차 충전시설', '용적률/건폐율', '관리사무소 전화', '건설사']:
                detail_dict[term] = definition
        
        # 매물 정보 가져오기
        r_article = requests.get(article_url, headers=header)
        r_article.encoding = "utf-8-sig"
        soup_article = BeautifulSoup(r_article.content, 'html.parser')
        
        # 매물 리스트
        listings = []
        for item in soup_article.find_all('li', class_='ComplexArticleItem_item__L5o7k'):
            listing = {}
            
            # 매물 이름
            name_tag = item.find('span', class_='ComplexArticleItem_name__4h3AA')
            listing['매물명'] = name_tag.text.strip() if name_tag else 'Unknown'
            
            # 매매 가격
            price_tag = item.find('span', class_='ComplexArticleItem_price__DFeIb')
            listing['매매가'] = price_tag.text.strip() if price_tag else 'Unknown'
            
            # 면적, 층수, 방향
            summary_items = item.find_all('li', class_='ComplexArticleItem_item-summary__oHSwl')
            if len(summary_items) >= 4:
                listing['면적'] = summary_items[1].text.strip() if len(summary_items) > 1 else 'Unknown'
                listing['층수'] = summary_items[2].text.strip() if len(summary_items) > 2 else 'Unknown'
                listing['방향'] = summary_items[3].text.strip() if len(summary_items) > 3 else 'Unknown'
            
            # 이미지
            image_tag = item.find('img')
            listing['이미지'] = image_tag['src'] if image_tag else 'No image'
            
            # 코멘트
            comment_tag = item.find('p', class_='ComplexArticleItem_comment__zN_dK')
            listing['코멘트'] = comment_tag.text.strip() if comment_tag else 'No comment'
            
            # 각 매물마다 기본 상세 정보(공급면적, 방/욕실 등)를 매물에 추가
            combined_listing = {**detail_dict, **listing}
            listings.append(combined_listing)
        
        return listings
    
    except Exception as e:
        print(f"Error fetching details for {apt_code}: {e}")
        return []

# 아파트 정보를 수집하는 함수 (법정동 선택 가능)
def collect_apt_info_for_city(city_name, sigungu_name, dong_name=None, json_path='/content/drive/MyDrive/district.json'):
    sigungu_codes, dong_list = get_dong_codes_for_city(city_name, sigungu_name, json_path)

    if dong_list is None:
        print(f"Error: {city_name} not found in JSON.")
        return None

    all_apt_data = []
    dong_code_name_map = {dong['code']: dong['name'] for dong in dong_list}

    # 법정동 선택
    if dong_name and dong_name != '전체':
        dong_code_name_map = {k: v for k, v in dong_code_name_map.items() if v == dong_name}

    for dong_code, dong_name in dong_code_name_map.items():
        print(f"Collecting apartment codes for {dong_code} ({dong_name})")
        apt_codes = get_apt_list(dong_code)

        if not apt_codes.empty:
            for _, apt_info in apt_codes.iterrows():
                apt_code = apt_info['complexNo']
                print(f"Collecting details for {apt_code}")
                listings = get_apt_details(apt_code)
                
                if listings:
                    for listing in listings:
                        # 모든 매물 정보를 결합
                        listing['dong_code'] = dong_code
                        listing['dong_name'] = dong_name
                        all_apt_data.append(listing)
        else:
            print(f"No apartment codes found for {dong_code}")

    if all_apt_data:
        final_df = pd.DataFrame(all_apt_data)
        final_df['si_do_name'] = city_name
        final_df['sigungu_name'] = sigungu_name
        final_df['dong_name'] = dong_name if dong_name else '전체'
        
        # 엑셀 파일로 저장
        file_path = f'/content/drive/MyDrive/{city_name}_{sigungu_name}_apartments.xlsx'
        final_df.to_excel(file_path, index=False)
        print(f"Data saved to {file_path}")
    else:
        print("No data to save.")

# 함수 호출 예시
collect_apt_info_for_city("서울특별시", "강남구", "개포동")

자 다음편에서는 이 서비스를 스트림릿으로 연계해서 실제 사용자가 편하게 웹에서 선택하여 사용할 수 있도록 정리해보겠습니다.

이제 네이버 부동산에서 방대한 데이터를 Python을 활용해 필요한 정보를 직접 수집해 보겠습니다.

부동산 매물 정보 수집하기 – 부동산 데이터 네이버 부동산 크롤링 및 가공 #1

PC환경

모바일환경

특정 아파트 단지의 매물 정보 가져오기

아래 이미지에서는 http://m.land.naver.com에 접속하여 ‘상암월드컵파크4단지’의 매물과 관련된 정보를 보여준다. 여기서 중요한 요소는 아파트 단지의 고유 식별자인 ‘23620’과 거래 방식을 나타내는 코드 ‘A1:B1:B2 ‘입니다. 각 코드의 의미는 A1은 매매, B1은 전세, B2는 월세, 그리고 B3는 단기임대에 해당합니다.

예를 들어, 다음 주소에서 매물 정보를 확인할 수 있습니다.다https://m.land.naver.com/complex/info/23620?tradTpCd=A1:B1:B2:B3&ptpNo=1&bildNo=&articleListYN=Y

특정단지의 매물값을 가져오는 코드를 다시 작성해보면 아래와 같습니다.

import requests
import json
import pandas as pd

URL = "https://m.land.naver.com/complex/getComplexArticleList"

parameter = {
    'hscpNo': '23620', # 상암월드컵파크4단지 고유번호
    'tradTpCd': 'A1:B1:B2', # 거래방식 3가지
    'order': 'spc_', # 면적별 정열
}

header = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/112.0.0.0 Safari/537.36 Edg/112.0.1722.39',
    'Referer': 'https://m.land.naver.com/'
}

page = 0
lands = []

while True:
    page = page + 1
    parameter['page'] = page

    response = requests.get(URL, params=parameter, headers=header)
    if response.status_code != 200:
        print('invalid status: %d' % response.status_code)
        break

    data = json.loads(response.text)
    result = data['result']
    if result is None:
        print('no result')
        break
    
    for item in result['list']:
        lands.append([item['tradTpNm'], item['bildNm'], item['flrInfo'], item['prcInfo'], item['spc1']])
    
    if result['moreDataYn'] == 'N':
        break
print(pd.DataFrame(lands))

다음편에서는 각 아파트별 정보를 얻을 수 있는 파이썬 코드를 알아보도록 하겠습니다.