아래 코드는 공공데이터의 상권분석 파일을 바탕으로 클라이언트가 원하는 지역을 선택하고, 카패개수, 상권개수, 평균임대료, 평균리뷰점수, 인구수에 따른 가중치를 부과하여 클라이언트에게 추천해주는 방식이다. 임대료의 경우 네이버 부동산의 데이터를 웹크롤링을 통해 수집하고 정제하였다.
기존 코드가 webdriver 웹 세션 관리를 제대로 하지 못해서 크롤러 실행 시간이 길어질수록 메모리 누수가 발생했습니다
기존에는 크롤러를 주기적으로 재부팅하여 해결하고 있었지만 이건 근본적인 해결책이 아니었습니다
코드에서 관리가 안되는 부분을 찾아서 정리하고 확실히 세션 관리가 되는 시스템을 만들어 메모리 누수를 없앴습니다