# Web Scraping (Data Science & ML) > BeautifulSoup, requests, HTML 파싱, XPath, CSS 선택자, API, 페이지네이션, 모범 사례 - 18 면접 질문 - Mid-Level - [면접 질문: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions.md) ## 1. HTML 콘텐츠를 파싱하기 전에 HTTP 요청을 수행하는 데 일반적으로 사용되는 Python 라이브러리는 무엇입니까? **답변** requests 라이브러리는 간단하고 직관적인 방식으로 HTTP 요청을 수행하기 위한 Python의 표준입니다. 명확한 API로 GET, POST 및 기타 HTTP 메서드를 실행할 수 있습니다. BeautifulSoup은 HTTP 요청을 수행하지 않으며, 가져온 HTML만 파싱합니다. ## 2. 웹 스크래핑 프로젝트에서 BeautifulSoup의 주요 역할은 무엇입니까? **답변** BeautifulSoup은 HTML 문서에서 데이터를 탐색, 검색 및 추출할 수 있는 HTML/XML 파싱 라이브러리입니다. find() 및 find_all()과 같은 메서드를 사용하여 요소를 쉽게 검색할 수 있는 문서 트리를 만듭니다. HTTP 요청은 수행하지 않습니다. ## 3. 주어진 기준과 일치하는 모든 요소를 찾는 BeautifulSoup 메서드는 무엇입니까? **답변** find_all() 메서드는 지정된 기준(태그, 속성, 클래스 등)과 일치하는 모든 요소의 리스트를 반환합니다. find() 메서드는 처음 일치하는 요소만 반환합니다. select()는 CSS 선택자를 사용하고 select_one()은 CSS 선택자로 단일 요소를 반환합니다. ## 15개 추가 질문 이용 가능 - requests로 요청할 때 사용자 정의 User-Agent 헤더를 지정하는 방법은 무엇입니까? - Response 객체의 어떤 속성이 HTML 콘텐츠를 텍스트로 반환합니까? 무료로 가입하기: https://sharpskill.dev/ko/login ## 기타 Data Science & ML 면접 주제 - [Python 기초](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/python-basics.md): 25개 질문, Junior - [Python 객체 지향 프로그래밍](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/python-oop.md): 20개 질문, Junior - [Python 데이터 구조](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/python-data-structures.md): 20개 질문, Junior - [Git 기초](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/git-fundamentals.md): 18개 질문, Junior - [SQL 기초](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/sql-basics.md): 20개 질문, Junior - [NumPy 기초](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/numpy-fundamentals.md): 22개 질문, Junior - [Pandas 기초](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/pandas-basics.md): 22개 질문, Junior - [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/jupyter-colab.md): 16개 질문, Junior - [SQL Joins 및 고급 쿼리](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/sql-joins-advanced.md): 22개 질문, Mid-Level - [Pandas 고급](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/pandas-advanced.md): 24개 질문, Mid-Level - [Matplotlib & Seaborn을 활용한 시각화](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/matplotlib-seaborn.md): 20개 질문, Mid-Level - [Plotly로 만드는 인터랙티브 시각화](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/plotly-interactive.md): 18개 질문, Mid-Level - [기술 통계](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/statistics-descriptive.md): 20개 질문, Mid-Level - [추론 통계학](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/statistics-inferential.md): 24개 질문, Mid-Level - [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/bigquery-cloud.md): 18개 질문, Mid-Level - [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/feature-engineering.md): 22개 질문, Mid-Level - [지도 머신러닝: 회귀](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/ml-supervised-regression.md): 24개 질문, Mid-Level - [지도 머신러닝: 분류](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/ml-supervised-classification.md): 24개 질문, Mid-Level - [결정 트리 및 앙상블](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/ml-trees-ensembles.md): 24개 질문, Mid-Level - [비지도 ML](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/ml-unsupervised.md): 22개 질문, Mid-Level - [ML 파이프라인 및 검증](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/ml-pipelines-validation.md): 22개 질문, Mid-Level - [시계열 및 예측](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/time-series-forecasting.md): 22개 질문, Mid-Level - [Deep Learning 기초](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/deep-learning-fundamentals.md): 24개 질문, Senior - [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/tensorflow-keras.md): 22개 질문, Senior - [CNN 및 이미지 분류](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/cnn-image-classification.md): 24개 질문, Senior - [RNN 및 시퀀스](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/rnn-sequences.md): 22개 질문, Senior - [Transformers 및 Attention](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/transformers-attention.md): 24개 질문, Senior - [NLP 및 Hugging Face](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/nlp-huggingface.md): 24개 질문, Senior - [GenAI 및 LangChain](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/genai-langchain.md): 24개 질문, Senior - [MLOps 및 배포](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/mlops-deployment.md): 24개 질문, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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