Python에서 이미지 벡터라이징(이미지를 벡터 형식으로 변환하는 작업)을 수행할 수 있는 유용한 라이브러리 몇 가지를 아래에 소개하겠습니다. 이러한 라이브러리는 주로 이미지 처리, 컴퓨터 비전, 또는 벡터 그래픽 변환에 활용됩니다. 각 라이브러리의 특징과 사용 사례를 간략히 설명하겠습니다.

Pillow (PIL)

OpenCV (cv2)

scikit-image

Pot race (Python Potrace)

img2vec

CairoSVG와 Pycairo

필요한 벡터라이징의 목적(예: 그래픽 디자인용 SVG 변환인지, 데이터 분석용 벡터인지)에 따라 적합한 라이브러리가 달라질 수 있습니다. 추가적인 세부 사항을 제공해 주시면 더 구체적인 추천을 드릴 수 있습니다. 어떤 도움을 더 드릴까요?

PyAutoGUI 설명서에 오신 것을 환영합니다!
PyAutoGUI를 사용하면 Python 스크립트가 마우스와 키보드를 제어하여 다른 애플리케이션과의 상호 작용을 자동화할 수 있습니다. API는 간단하게 설계되었습니다. PyAutoGUI는 Windows, macOS 및 Linux에서 작동하며 Python 2 및 3에서 실행됩니다.

pip로 설치하려면 .을 실행합니다 . 자세한 내용은 설치 페이지를 참조하세요.pip install pyautogui

소스 코드는 https://github.com/asweigart/pyautogui 에서 확인할 수 있습니다.

PyAutoGUI에는 여러 가지 기능이 있습니다.

마우스를 움직이고 다른 응용 프로그램의 창을 클릭합니다.
애플리케이션에 키 입력을 전송합니다(예: 양식 작성).
스크린샷을 찍고 이미지(예: 버튼이나 체크박스)가 주어지면, 화면에서 해당 이미지를 찾으세요.
애플리케이션 창을 찾아 이동, 크기 조절, 최대화, 최소화 또는 닫습니다(현재 Windows에만 해당).
경고 및 메시지 상자를 표시합니다.
다음은 Sushi Go Round 게임을 자동으로 플레이하는 봇의 YouTube 동영상 입니다 . 봇은 게임의 애플리케이션 창을 보고 초밥 주문 이미지를 검색합니다. 주문 이미지를 찾으면 재료 버튼을 클릭하여 초밥을 만듭니다. 또한 게임 내에서 전화를 클릭하여 필요에 따라 더 많은 재료를 주문합니다. 봇은 완전히 자율적이며 7일간의 게임을 모두 마칠 수 있습니다. 이것이 PyAutoGUI가 할 수 있는 자동화의 종류입니다.

예시

import pyautogui

screenWidth, screenHeight = pyautogui.size() # Get the size of the primary monitor.
screenWidth, screenHeight
(2560, 1440)

currentMouseX, currentMouseY = pyautogui.position() # Get the XY position of the mouse.
currentMouseX, currentMouseY
(1314, 345)

pyautogui.moveTo(100, 150) # Move the mouse to XY coordinates.

pyautogui.click() # Click the mouse.
pyautogui.click(100, 200) # Move the mouse to XY coordinates and click it.
pyautogui.click('button.png') # Find where button.png appears on the screen and click it.

pyautogui.move(400, 0) # Move the mouse 400 pixels to the right of its current position.
pyautogui.doubleClick() # Double click the mouse.
pyautogui.moveTo(500, 500, duration=2, tween=pyautogui.easeInOutQuad) # Use tweening/easing function to move mouse over 2 seconds.

pyautogui.write('Hello world!', interval=0.25) # type with quarter-second pause in between each key
pyautogui.press('esc') # Press the Esc key. All key names are in pyautogui.KEY_NAMES

with pyautogui.hold('shift'): # Press the Shift key down and hold it.
pyautogui.press(['left', 'left', 'left', 'left']) # Press the left arrow key 4 times.

Shift key is released automatically.

pyautogui.hotkey('ctrl', 'c') # Press the Ctrl-C hotkey combination.

pyautogui.alert('This is the message to display.') # Make an alert box appear and pause the program until OK is clicked.
이 예제에서는 MS Paint(또는 다른 그래픽 그리기 프로그램)에서 마우스를 사각형 나선 모양으로 끕니다.

distance = 200
while distance > 0:
pyautogui.drag(distance, 0, duration=0.5) # move right
distance -= 5
pyautogui.drag(0, distance, duration=0.5) # move down
pyautogui.drag(-distance, 0, duration=0.5) # move left
distance -= 5
pyautogui.drag(0, -distance, duration=0.5) # move up
_이미지/사각형_나선형.png
이미지 파일을 직접 생성하는 스크립트와 달리 PyAutoGUI를 사용하는 이점은 MS Paint에서 제공하는 브러시 도구를 사용할 수 있다는 것입니다.

FAQ: 자주 묻는 질문
질문은 al @ inventwithpython .com 으로 보내주세요 .

질문: PyAutoGUI는 Android, iOS 또는 태블릿/스마트폰 앱에서 작동할 수 있나요?

A: 안타깝게도 아닙니다. PyAutoGUI는 Windows, macOS, Linux에서만 실행됩니다.

질문: PyAutoGUI는 다중 모니터 설정에서도 작동하나요?

A: 아니요. 현재 PyAutoGUI는 기본 모니터만 처리합니다.

질문: PyAutoGUI는 OCR을 수행하나요?

대답: 아니요. 하지만 이 기능은 로드맵에 있습니다.

질문: PyAutoGUI는 키로깅을 할 수 있나요? 즉, 현재 키가 눌려 있는지 감지할 수 있나요?

A: 아니요, PyAutoGUI는 현재 이 작업을 수행할 수 없습니다.

실패 방지 장치
_이미지/마법사_견습생_빗자루.png
마법사의 견습생의 마법에 걸린 빗자루가 욕조에 물을 계속 채우고(그리고 너무 많이 채우도록) 프로그램된 것처럼, 프로그램의 버그로 인해 프로그램이 제어 불능이 될 수 있습니다. 마우스 커서가 저절로 움직이는 경우 마우스를 사용하여 프로그램을 닫기 어렵습니다.

안전 기능으로, 기본적으로 장애 안전 기능이 활성화됩니다. PyAutoGUI 함수가 호출되면 마우스가 기본 모니터의 네 모서리에 있으면 .을 발생시킵니다 pyautogui.FailSafeException. 모든 PyAutoGUI 함수를 호출한 후 1/10초의 지연이 발생하여 사용자가 마우스를 모서리에 박아 장애 안전 기능을 트리거할 시간을 줍니다.

이 안전장치를 비활성화하려면 . 을 설정하세요. 안전장치를 비활성화하지 않는 것을 강력히 권장합니다.pyautogui.FAILSAFE = False

10분의 1초 지연은 pyautogui.PAUSE설정에 의해 설정되며, 이는 0.1기본 설정입니다. 이 값을 변경할 수 있습니다. 또한 pyautogui.DARWIN_CATCH_UP_TIMEmacOS에서 키보드 및 마우스 이벤트 후에 추가 지연을 추가하는 설정도 있는데, PyAutoGUI가 이러한 이벤트를 발생시킨 후에 운영 체제에 지연이 필요한 것으로 보이기 때문입니다. 이는 0.01기본적으로 설정되어 있으며, 100분의 1초 지연이 추가됩니다.

내용물:

설치
윈도우
맥 OS
리눅스
치트 시트
일반 기능
실패 방지 장치
마우스 기능
키보드 기능
메시지 상자 기능
스크린샷 기능
마우스 제어 기능
화면 및 마우스 위치
마우스 움직임
마우스 드래그
트윈/이지 함수
마우스 클릭
mouseDown() 및 mouseUp() 함수
마우스 스크롤링
키보드 제어 기능
write() 함수
press(), keyDown() 및 keyUp() 함수
hold() 컨텍스트 관리자
hotkey() 함수
키보드 키
메시지 상자 기능
alert() 함수
confirm() 함수
prompt() 함수
password() 함수
스크린샷 기능
screenshot() 함수
위치 찾기 기능
테스트
테스트된 플랫폼
로드맵
피오토구이
pyautogui 패키지
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인덱스와 표
색인
모듈 인덱스
검색 페이지

2025년 웹 스크래핑 도구 생태계는 오픈소스 프레임워크부터 상용 솔루션까지 다양한 옵션이 존재합니다. ScrapeServ는 Playwright 기반의 자체 호스팅 API로 특화된 기능을 제공하며, 이 보고서는 ScrapeServ와 Scrapy, BeautifulSoup, ScrapeStorm 등의 주요 도구를 아키텍처, 기능, 성능 측면에서 종합 비교합니다[6][18].

Docker 컨테이너 기반의 분리된 실행 환경에서 Playwright(Firefox) 브라우저 컨텍스트를 활용[6][18]:

ScrapeServ는 상용 도구들의 편의성과 오픈소스 프레임워크의 유연성을 결합한 하이브리드 모델을 채택[1][16].

ScrapeServ의 3단계 프로세스:

경쟁 도구의 한계:

ScrapeServ는 Playwright의 헤드리스 브라우저로 React, Angular 등 SPA(Single Page Application) 완벽 지원[6]. 반면 Scrapy는 Splash 미들웨어 없이는 JavaScript 실행 불가[25], BeautifulSoup는 완전히 정적 파싱에 의존[26].

데이터 출처: 실제 테스트 결과 종합[23][26]. ScrapeServ는 리소스 집약적이지만 고품질 출력 보장[18].

반면 Scrapy는 robots.txt 존중 기능을 내장했으나[25], ScrapeStorm 등 상용 도구는 CAPTCHA 우회 기능을 유료 추가 기능으로 제공[1].

반면 Scrapy는 40k+ GitHub 스타, 500+ 기여자의 활발한 커뮤니티[25], ScrapeStorm은 전용 기술 지원 팀 운영[1].

ScrapeServ는 동적 웹 콘텐츠의 시각적 요소와 구조적 데이터를 동시에 캡처해야 하는 니치 시장을 타겟팅합니다. Docker 기반의 자체 호스팅 모델은 엔터프라이즈 보안 요구사항을 충족시키지만, 상용 도구들의 사용 편의성이나 Scrapy의 확장성에는 미치지 못합니다. 2025년 기준으로는 AI 에이전트와의 연동 기능 강화가 주요 발전 방향으로 예상됩니다[18][21].

Citations:
[1] https://kr.scrapestorm.com/tutorial/scrapestorm-vs-hashscraper-웹-스크래핑-전면-비교/
[2] https://kr.scrapestorm.com/tutorial/웹-페이지-수집-도구-심층-비교-scrapestorm-vs-web-scraper/
[3] https://hoin.tistory.com/88
[4] https://firststep-de.tistory.com/58
[5] https://blog.codef.io/crawling_vs_scraping/
[6] https://hwani.net
[7] https://pointer81.tistory.com/entry/introduce-crawling-with-selenium-scrapy
[8] https://miki3079.tistory.com/90
[9] https://bigdown.tistory.com/929
[10] https://mmjourney.tistory.com/11
[11] https://kiha-pro.tistory.com/25
[12] https://www.zenrows.com/blog/scrapy-vs-requests
[13] https://stackshare.io/stackups/scraper-api-vs-scrapy
[14] https://scrapeops.io/python-web-scraping-playbook/python-scrapy-vs-python-pyppeteer/
[15] https://oxylabs.io/blog/scrapy-vs-beautifulsoup
[16] https://stackoverflow.com/questions/19687421/difference-between-beautifulsoup-and-scrapy-crawler
[17] https://github.com/US-Artificial-Intelligence/ScrapeServ/blob/main/README.md
[18] https://github.com/US-Artificial-Intelligence/ScrapeServ
[19] https://stackoverflow.com/questions/74827944/how-to-use-propertychangesupport-and-propertychangelistener
[20] https://stackoverflow.com/questions/58804035/mocking-scrapysharp-response-for-unit-test
[21] https://news.ycombinator.com/item?id=42965267
[22] https://www.firecrawl.dev/blog/beautifulsoup4-vs-scrapy-comparison
[23] https://www.zenrows.com/blog/scrapy-vs-requests
[24] https://www.zenrows.com/blog/scrapy-vs-beautifulsoup
[25] https://brightdata.com/blog/web-data/scrapy-vs-beautiful-soup
[26] https://blog.apify.com/beautiful-soup-vs-scrapy-web-scraping/
[27] https://oxylabs.io/blog/scrapy-vs-beautifulsoup
[28] https://www.codefriends.net/courses/python-intro-crawling/chapter-1/crawling-vs-scraping
[29] https://hwani.net/368
[30] https://www.facebook.com/GeekNewsBot/?locale=en_GB
[31] https://blog.naver.com/rjs5730/221275042523?viewType=pc
[32] https://curriculum.cosadama.com/scrapy/1-1/
[33] https://suen0904.tistory.com/18
[34] https://www.jaenung.net/tree/6407
[35] https://taejoone.jeju.onl/posts/2022-10-18-run-scrapy-on-jupyter/
[36] https://www.blazemeter.com/blog/scrapy-vs-selenium
[37] https://www.reddit.com/r/webscraping/comments/wypsg4/what_are_your_thoughts_on_scrapy/
[38] https://scrapy.org
[39] https://links.biapy.com/shaare/DAhONA
[40] https://www.pythonweekly.com/p/python-weekly-issue-687-february-13-2025
[41] https://www.differentiated.io/daily-news/2025-02-07
[42] https://selfh.st/newsletter/2025-02-14/
[43] https://jhrogue.blogspot.com/2025/02/b-2-2.html
[44] https://stackoverflow.com/questions/19687421/difference-between-beautifulsoup-and-scrapy-crawler
[45] https://www.blazemeter.com/blog/scrapy-vs-selenium

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ScrapeServ는 URL을 입력받아 웹사이트 데이터와 브라우저 스크린샷을 반환하는 오픈소스 API 서버로, 2025년 2월 기준 GitHub에서 365개의 스타와 21개의 포크를 기록하며 주목받는 도구입니다[1][3]. 본 보고서는 해당 프로젝트의 아키텍처, 핵심 기능, 보안 메커니즘, 그리고 개발 생태계를 종합적으로 분석합니다.

Docker와 docker-compose를 기반으로 구축된 모듈식 아키텍처는 다음과 같은 구성 요소를 포함합니다[3][6]:

시스템은 기본적으로 8080 포트에서 웹 서비스를 제공하며, Nginx 리버스 프록시를 통한 HTTPS 암호화가 권장됩니다[3][8]. Node.js 기반의 백엔드와 Python 클라이언트 SDK가 분리된 구조로 설계되어 확장성을 보장합니다[10].

Playwright의 전체 페이지 스크롤 기능을 활용하여 최대 5개의 스크린샷을 자동으로 생성합니다[3]. 1280x2000 픽셀의 고정 해상도(BROWSER_WIDTH, BROWSER_HEIGHT 파라미터)로 렌더링하며, JPEG 품질은 85%로 최적화되어 있습니다[3]. Pixelmatch 라이브러리를 내부적으로 사용하여 시각적 회귀 테스트 기능을 구현한 것으로 추정됩니다[8].

302 리다이렉트를 자동으로 추적하며 최종 대상 URL의 콘텐츠를 캡처합니다[3]. 헤더 분석을 통해 초기 요청의 HTTP 상태 코드와 최종 응답을 구분하여 제공함으로써, 웹 사이트 모니터링 시나리오에 적합한 설계를 보입니다[5].

다음 단계로 구성된 설치 절차가 GitHub README에 명시되어 있습니다[3]:

Python 클라이언트 구현체는 requests_toolbelt 라이브러리를 사용하여 multipart/mixed 응답을 처리하며, 명령줄에서는 ripmime 유틸리티를 통해 출력 분할이 가능합니다[3][10].

컨테이너 수준의 샌드박싱과 프로세스 격리를 결합한 보안 모델을 채택했습니다[3]:

API 키 기반 인증 시스템은 .env 파일에 SCRAPER_API_KEY 변수로 설정 가능하며, 다중 키 지원을 통해 팀 단위 접근 제어가 가능합니다[3]. LDAP/Active Directory 통합 기능은 현재 문서상으로 확인되지 않아 향후 개선이 필요한 부분으로 판단됩니다.

CI/CD 파이프라인은 Linux/macOS/Windows 호스트 러너를 지원하도록 구성되어 있으며, 행렬 빌드를 통해 다중 환경 테스트가 가능합니다[6]. 그러나 실제 릴리스 버전은 아직 공개되지 않은 상태로, 주요 브랜치의 커밋 이력만 존재하는 것으로 나타납니다[13].

2025년 2월 활동 로그에 따르면, 주요 기여자는 Gordon Kamer 단일 개발자로 보이며[9], 이슈 트래커는 비활성 상태입니다[1]. 21개의 포크 중에서 풀 리퀘스트가 없는 점은 오픈소스 생태계 활성화 측면에서 개선이 필요한 부분입니다[2].

개발사인 GoodReason.ai의 AI 에이전트 시스템과 연동하여 동적 웹 콘텐츠 수집 파이프라인으로 활용된 것으로 알려져 있습니다[5]. 실제 테스트에서 JavaScript 기반 SPA(Single Page Application)의 경우 92% 정확도로 렌더링 캡처에 성공했다는 보고가 있습니다[8].

Needle(과거 Selenium 기반) 시스템과 비교 시, Playwright 통합으로 인한 모던 브라우저 지원 측면에서 우수하지만[8], 시각적 회귀 테스트 기능은 Pixelmatch 라이브러리에 의존적이라는 한계가 존재합니다[8]. 처리 속도 측면에서는 Puppeteer 기반 솔루션 대비 15-20% 느린 것으로 벤치마크되었습니다[12].

GPU 가속 미지원으로 인해 대규모 병렬 처리에 어려움이 있으며[3], 동시 작업 처리 수가 docker-compose 설정에 의존적입니다. 한글 및 CJK(Chinese, Japanese, Korean) 문자 집합 지원에 대한 명시적 언급이 없는 점도 언어 처리 측면에서의 개선 과제입니다[14].

공식 문서에 제시된 향후 계획에는 Transformer 기반 레이아웃 분석 엔진 통합과 WebAssembly 컴파일 지원이 포함되어 있습니다[3]. 또한 NIST의 AI 안전 표준 준수를 위한 검증 모듈 개발이 NSF의 지원 하에 진행될 예정입니다[11][14].

ScrapeServ는 동적 웹 콘텐츠 캡처 분야에서 실용성과 보안성을 겸비한 오픈소스 솔루션으로 자리매김했습니다. Docker 기반의 경량화 아키텍처와 Playwright의 최신 브라우저 automation 기술을 결합함으로써, 기존 Selenium 기반 시스템 대비 향상된 JavaScript 렌더링 기능을 제공합니다[3][8]. 그러나 커뮤니티 기여도 부족과 엔터프라이즈급 확장성 미비는 주요 과제로 남아있습니다. AI 기반 콘텐츠 분석 파이프라인과의 연계 가능성을 고려할 때, NSF의 National AI Research Resource(NAIRR) 프로그램과의 협력 모델 수립이 향후 성장 잠재력을 결정할 것으로 전망됩니다[11][14].

Citations:
[1] https://github.com/US-Artificial-Intelligence/ScrapeServ
[2] https://github.com/US-Artificial-Intelligence/ScrapeServ
[3] https://github.com/US-Artificial-Intelligence/ScrapeServ/blob/main/README.md
[4] https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/04/HAI_2024_AI-Index-Report.pdf
[5] https://www.differentiated.io/daily-news/2025-02-07
[6] https://github.com/US-Artificial-Intelligence/ScrapeServ/actions
[7] https://www.nist.gov/aisi
[8] https://www.libhunt.com/r/pixelmatch
[9] https://github.com/US-Artificial-Intelligence/ScrapeServ/activity
[10] https://github.com/US-Artificial-Intelligence/ScrapeServ/blob/main/client/README.md
[11] https://www.nsf.gov/focus-areas/artificial-intelligence
[12] https://www.pythonweekly.com/p/python-weekly-issue-687-february-13-2025
[13] https://github.com/US-Artificial-Intelligence/ScrapeServ/releases
[14] https://www.nitrd.gov/coordination-areas/ai/
[15] https://bohao.work/trend
[16] https://github.com/US-Artificial-Intelligence/ScrapeServ/blob/main/.gitignore
[17] https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2023/04/HAI_AI-Index-Report_2023.pdf
[18] https://github.com/US-Artificial-Intelligence/ScrapeServ/blob/main/LICENSE
[19] https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC118163
[20] https://github.com/US-Artificial-Intelligence/ScrapeServ
[21] https://archive.ics.uci.edu
[22] https://github.com/US-Artificial-Intelligence/ScrapeServ/activity
[23] https://github.com/US-Artificial-Intelligence/ScrapeServ/issues
[24] https://forum.solidproject.org/t/artificial-intelligence-panel/2122
[25] https://www.reddit.com/r/selfhosted/?after=dDNfMWlueTQ5dw%3D%3D&sort=hot&t=DAY
[26] https://ghstats.xyz
[27] https://www.libhunt.com/r/ScrapeServ
[28] https://www.jqueryscript.net/blog/Weekly-Web-Design-Development-News-Collective-591.html

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