2026년 Pinterest 스크래핑 방법

Pinterest에서 데이터를 추출하는 것은 대부분의 HTML 스크래핑 작업과 다릅니다. Pinterest는 모든 콘텐츠를 동적으로 생성하며 JSON과 같은 데이터 구조를 페이지에 남기지 않습니다.

이 작업을 따라가기로 결정한다면, 다음 방법을 사용하여 Pinterest 데이터를 수집하는 방법을 배우게 될 것입니다:

• Playwright를 사용한 Pinterest 데이터 추출
• Bright Data의 Pinterest 스크레이퍼 API로 Pinterest 데이터 추출하기

추출 가능한 데이터는?

브라우저에서 Pinterest를 살펴보면, 모든 핀은 data-test-id="pinWrapper" 속성을 가진 div 요소 안에 깊게 중첩되어 있습니다.

페이지에서 이러한 객체들을 모두 찾아낼 수 있다면 다음과 같은 모든 데이터를 추출할 수 있습니다:

• 각 핀의 제목.
• 핀으로 직접 연결되는 URL.
• 검색 결과에서 핀의 이미지.

Playwright로 Pinterest 스크래핑하기

시작하기

Python에는 훌륭한 스크래핑 라이브러리가 많으며, 우리는 Playwright를 사용할 것입니다. 먼저 Playwright가 설치되어 있는지 확인해야 합니다. 문서는 여기에서 확인할 수 있습니다. Playwright는 사용 가능한 최고의 헤드리스 브라우저 중 하나입니다.

Playwright 설치

pip install playwright

Playwright 브라우저 설치

playwright install

실제 핀 스크래핑

이제 Pinterest에서 실제 핀을 스크래핑하는 방법을 살펴보겠습니다. 아래 코드에서는 scrape_pins() 와 main()이라는 두 개의 함수를 생성합니다. scrape_pins() 는 브라우저를 열고 Pinterest에서 데이터를 추출합니다. main() 은 비동기 런타임의 진입점으로 사용됩니다.

import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright
import json

user_agent = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/133.0.0.0 Safari/537.36"


async def scrape_pins(query):
    search_url = f"https://www.pinterest.com/search/pins/?q={query}&rs=typed"
    scraped_data = []

    async with async_playwright() as p:
        browser = await p.chromium.launch()
        page = await browser.new_page(user_agent=user_agent)
        response = await page.goto(search_url)
        await asyncio.sleep(2)
        try:
            #페이지에서 핀 찾기
            pins = await page.query_selector_all("div[data-test-id='pinWrapper']")

            #핀 반복 처리 및 데이터 추출
            for pin in pins:
                title_link = await pin.query_selector("a")
                pin_url = await title_link.get_attribute("href")
                title = await title_link.get_attribute("aria-label")
                img = await title_link.query_selector("img")
                img_src = await img.get_attribute("src")

                추출된_데이터 = {
                    "title": title,
                    "url": pin_url,
                    "img": img_src
                }
                #결과에 데이터를 추가
                스크랩된_데이터.append(추출된_데이터)
        except:
            print(f"{search_url} 핀 스크랩 실패")
        finally:
            await browser.close()
    #모든 작업 완료, 스크랩된 데이터 반환
    return scraped_data

async def main():
    search_query = "office"
    office_results = await scrape_pins(search_query)

    with open(f"{search_query}-results.json", "w") as file:
        try:
            json.dump(office_results, file, indent=4)
        except Exception as e:
            print(f"결과 저장 실패: {e}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

scrape_pins() 는 스크래핑 과정에서 다음 단계를 수행합니다:

• URL 생성: search_url.
• 결과를 저장할 배열을 생성합니다: scraped_data.
• 새 브라우저 인스턴스 열기.
• 헤드리스 모드로 실행하기 위해 사용자 정의 user_agent 설정. 이 없으면 Pinterest에서 차단됩니다.
• asyncio.sleep(2)로 콘텐츠 로딩을 2초간 대기합니다.
• 다음 선택자를 사용하여 페이지에서 보이는 모든 핀을 찾습니다: div[data-test-id='pinWrapper'].
• 각 핀에 대해 다음 데이터를 추출합니다:
  • title: 핀의 제목.
  • url: 핀으로 직접 연결되는 URL.
  • img: 검색 결과에 표시되는 핀의 이미지.

위 Playwright 스크레이퍼의 샘플 데이터는 다음과 같습니다.

[
    {
        "title": "화이트, 그레이, 천연 목재 액센트의 차분한 색감으로 평온하고 널찍한 느낌을 연출한 미니멀리스트 오피스3",
        "url": "/pin/10203536650743650/",
        "img": "https://i.pinimg.com/236x/b3/21/e2/b321e2485da40c0dde2685c3a4fdcb56.jpg"
    },
    {
        "title": "두 개의 책상과 외부로 통하는 열린 문이 있는 홈 오피스",
        "url": "/pin/261912534574291013/",
        "img": "https://i.pinimg.com/236x/56/f1/29/56f129512885e1b3c9971b16f9445c9a.jpg"
    },
    {
        "title": "홈 오피스 인테리어, 블랙 홈 오피스, 다크 홈 오피스, 무드 있는 홈 오피스, 소형 홈 오피스",
        "url": "/pin/60094976273327121/",
        "img": "https://i.pinimg.com/236x/ba/75/c9/ba75c9be7e635cce3ee80acdf70d6f9f.jpg"
    },
    {
        "title": "책상, 의자, 책장이 중앙에 배치된 사무실",
        "url": "/pin/599682506666665720/",
        "img": "https://i.pinimg.com/236x/57/66/1d/57661dc80bebda3dfe946c070ee8ed13.jpg"
    },
    {
        "title": "녹색 벽과 선반 위 식물, 컴퓨터 책상이 있는 홈 오피스",
        "url": "/pin/1147080967585091410/",
        "img": "https://i.pinimg.com/236x/ce/e8/b7/cee8b74151b29605a80e0f61898c249d.jpg"
    },

Bright Data 스크레이퍼 API로 Pinterest 스크래핑하기

Bright Data의 Pinterest 스크레이퍼 API를 사용하면 이 과정을 완전히 자동화할 수 있으며, 헤드리스 브라우저나 셀렉터 등 다른 문제에 대해 걱정할 필요가 없습니다!

Python Requests가 설치되어 있는지 확인하세요.

Requests 설치

pip install requests

API 호출을 설정한 후 Python에서 트리거할 수 있습니다. 아래에는 get_pins() 및 poll_and_retrieve_snapshot()이라는 두 가지 함수도 있습니다.

• get_pins(): 이 함수는 api_key와 함께 키워드를 인수로 받습니다. 그런 다음 스크레이퍼 API에 요청을 생성하여 전송합니다. 이 요청은 원하는 키워드에 대한 Pinterest 스크레이핑을 트리거합니다.
• poll_and_retrieve_snapshot()은 api_key와 snapshot_id를 받습니다. 이후 10초마다 스냅샷 준비 상태를 확인합니다. 스냅샷이 준비되면 데이터를 다운로드하고 함수를 종료합니다.

import requests
import json
import time

#스크래핑을 트리거하는 함수
def get_pins(api_key, keyword):
    url = "https://api.brightdata.com/datasets/v3/trigger"
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {api_key}",
        "Content-Type": "application/json",
    }
    params = {
        "dataset_id": "gd_lk0sjs4d21kdr7cnlv",
        "include_errors": "true",
        "type": "discover_new",
        "discover_by": "keyword",
    }
    data = [
        {"keyword":keyword},
    ]
    #스크래핑 실행
    response = requests.post(url, headers=headers, params=params, json=data)
    #snapshot_id 반환
    return response.json()["snapshot_id"]

def poll_and_retrieve_snapshot(api_key, snapshot_id, output_file="snapshot-data.json"):
    # 스냅샷 URL 생성
    snapshot_url = f"https://api.brightdata.com/datasets/v3/snapshot/{snapshot_id}?format=json"
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {api_key}"
    }

    print(f"ID: {snapshot_id}에 대한 스냅샷 폴링 중...")

    while True:
        response = requests.get(snapshot_url, headers=headers)

        if response.status_code == 200:
            print("스냅샷 준비 완료. 다운로드 중...")
            snapshot_data = response.json()
            # 새 json 파일에 스냅샷 기록
            with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as file:
                json.dump(snapshot_data, file, indent=4)
            print(f"스냅샷을 {output_file}에 저장했습니다")
            break
        elif response.status_code == 202:
            print("스냅샷이 아직 준비되지 않았습니다. 10초 후에 재시도 중...")
        else:
            print(f"오류: {response.status_code}")
            print(response.text)
            break

        time.sleep(10)


if __name__ == "__main__":

    API_KEY = "YOUR-BRIGHT-DATA-API-KEY"
    KEYWORD = "office"
    
    snapshot_id = get_pins(API_KEY, KEYWORD)
    poll_and_retrieve_snapshot(API_KEY, snapshot_id)

다운로드한 파일의 샘플 데이터입니다. 트리거 요청에 "include_errors": "true"가 포함되어 있어 오류가 있는 핀도 파일에 포함되었습니다. 아래 샘플 데이터에는 오류 핀 2개와 정상 데이터 핀 2개가 포함되어 있습니다.

[
    {
        "post_type": null,
        "timestamp": "2026-02-17T15:26:17.248Z",
        "input": {
            "url": "https://www.pinterest.com/pin/jh46IGe2",
            "discovery_input": {
                "keyword": "office"
            }
        },
        "warning": "Bad input. 잘못된 ID입니다!",
        "warning_code": "dead_page",
        "discovery_input": {
            "keyword": "office"
        }
    },
    {
        "post_type": null,
        "timestamp": "2026-02-17T15:26:18.757Z",
        "input": {
            "url": "https://www.pinterest.com/pin/4471026676503806548",
            "discovery_input": {
                "keyword": "office"
            }
        },
        "warning": "잘못된 입력. 페이지가 존재하지 않습니다.",
        "warning_code": "dead_page",
        "discovery_input": {
            "keyword": "office"
        }
    },
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        "title": "기능적인 소규모 사무실 공간 설계에 필수적인 팁: 효율성 극대화",
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        "hashtags": [
            "남성용 책상 장식",
            "세련된 홈 오피스 장식",
            "남성용 책상",
            "남성을 위한 홈 오피스 아이디어",
            "남성을 위한 오피스 아이디어",
            "남성적인 홈 오피스 아이디어",
            "남성적인 홈 오피스",
            "남성적인 홈",
            "세련된 홈 오피스"
        ],
        "post_type": "image",
        "comments_num": 0,
        "discovery_input": {
            "keyword": "office"
        },
        "timestamp": "2026-02-17T15:26:20.069Z",
        "input": {
            "url": "https://www.pinterest.com/pin/889812838892568569",
            "discovery_input": {
                "keyword": "office"
            }
        }
    },

보시다시피, Scraper API는 Playwright로 구축한 초기 스크레이퍼보다 훨씬 더 많은 데이터를 수집합니다. 당사 API는 Pinterest에서 지정된 키워드를 크롤링한 후 크롤링 과정에서 발견된 모든 개별 핀을 스크레이핑합니다.

편리함만이 이 접근법의 유일한 장점은 아닙니다. 저희 Pinterest 스크레이퍼 API는 극히 낮은 비용으로 데이터를 추출합니다. 총 결과 파일은 거의 45,000줄에 달했지만 생성 비용은 단 0.97달러에 불과했습니다.

동일한 품질의 스크레이퍼를 개발하도록 누군가를 고용한다면 수백 달러의 비용이 들 것이며, 데이터를 받기까지 며칠을 기다려야 할 것입니다. 저희 스크레이퍼 API를 사용하면 훨씬 적은 비용으로 단 몇 분 안에 데이터를 얻을 수 있습니다.

결론

핀터레스트에서 데이터를 추출하는 것이 반드시 어렵지만은 않습니다. Playwright를 사용해 직접 스크레이퍼를 구축하든, 저희 핀터레스트 스크레이퍼와 같은 완전 자동화 솔루션을 선택하든, 올바른 접근 방식은 여러분의 필요에 따라 달라집니다.

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