如何创建网页爬虫：详细分步教程

在互联网这个信息爆炸的时代，数据已经成为现代商业的核心竞争力。不管你是做销售、电商、房地产，还是想随时掌握竞争对手的最新动态，谁能第一时间拿到准确的数据，谁就能抢占先机。可说实话，没人愿意花大把时间把网页上的内容一条条复制到表格里。这时候，网页爬虫就派上用场了——其实，操作比你想象的简单多了。

这篇操作指南会手把手教你如何创建网页爬虫——无论你是想用 Python 写代码，还是更喜欢用 这种零代码 AI 工具。我会详细讲解基础原理，分别演示两种方法，帮你选出最适合自己的方案。准备好节省时间，体验自动化数据采集的高效了吗？那我们就开始吧！

什么是网页爬虫？原理一看就懂

网页爬虫其实就是一种自动化工具（软件或服务），能批量帮你从网站上提取信息。比如你想收集本地所有咖啡店的地址和电话，手动复制粘贴不仅慢，还容易出错。网页爬虫就像你的数字小助手，帮你轻松搞定这些繁琐的活儿。

你可以把网页爬虫想象成一个自动逛网页、帮你找出需要数据（比如价格、产品名、联系方式）并整理成表格或数据库的“搬运工”。不用再在浏览器和 Excel 之间来回切换，爬虫能自动完成抓取、解析和保存，效率直接拉满。

它的基本流程其实很简单：

1. 请求网页： 爬虫向目标网页发出请求，拿到原始 HTML 内容。
2. 解析数据： 分析 HTML 结构，定位你想要的数据（比如 <span> 标签里的价格）。
3. 提取保存： 把数据提取出来，按结构化格式（如 CSV、Excel、Google Sheets 等）保存。

手动复制粘贴就像用小勺子挖土，而网页爬虫直接开来一台挖掘机。

为什么企业都要自己做网页爬虫？

网页爬虫早就不是技术宅或者数据科学家的专属工具了——现在，任何需要高效、靠谱数据的人都离不开它。几乎 都在投资数据驱动决策，全球网页爬虫市场到 2030 年预计还要翻一倍。

各行各业用网页爬虫的理由很简单：

• 节省时间： 自动化采集让原本几天的活儿几分钟就能搞定。
• 提升准确率： 软件不会累，也不会手抖出错。
• 轻松扩展： 一次能抓成千上万网页，不用只盯着几条数据。
• 助力决策： 实时数据让你能快速调整价格、发现新商机、追踪市场动态。

来看几个实际应用场景：

一句话总结：谁掌握了最新、最全的数据，谁就能赢得市场。

新手入门：用 Python 快速搭建网页爬虫

想搞懂网页爬虫的底层原理？Python 是入门首选。就算你没写过代码，也能跟着下面的步骤搭个基础爬虫。操作很简单：

环境准备

先在电脑上装好 Python。去 下载最新版，按 Windows 或 Mac 的提示一步步装好，记得勾选“Add Python to PATH”。

然后打开终端或命令行，装好需要的库：

1pip install requests
2pip install bs4
3pip install pandas

• requests 用来获取网页内容。
• bs4（Beautiful Soup）用来解析 HTML。
• pandas 方便把数据保存成 CSV 或 Excel。

分析网页结构

写代码前，先搞清楚目标数据在 HTML 里的位置。用 Chrome 打开目标网页，右键点你想采集的数据（比如职位名称），选“检查”，就能看到对应的 HTML 标签（比如带 jobtitle 类的 <a> 标签）。记下这些标签和类名，后面代码要用。

编写并运行爬虫脚本

假设你要抓招聘网站上的职位和公司名称，代码示例：

1import requests
2from bs4 import BeautifulSoup
3import pandas as pd
4URL = "https://example.com/jobs"  # 换成你要抓的网址
5response = requests.get(URL)
6soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
7# 找所有职位和公司名称（按实际标签和类名调整）
8titles = [t.get_text().strip() for t in soup.find_all('a', class_='jobtitle')]
9companies = [c.get_text().strip() for c in soup.find_all('div', class_='company')]
10# 保存成 CSV 文件
11df = pd.DataFrame({'Job Title': titles, 'Company': companies})
12df.to_csv('jobs.csv', index=False)
13print("抓取完成！数据已保存到 jobs.csv")

• 记得根据实际网站改 URL 和类名。
• 在终端运行脚本：python yourscript.py
• 打开 jobs.csv 看结果。

小贴士： 如果遇到分页或动态加载页面，可以用循环或 Selenium 等工具搞定。但大多数静态网页，上面的方法就够用了。

零代码体验：用 Thunderbit 快速创建网页爬虫

如果你完全不想写代码， 就是你的理想选择——它专为商业用户设计，零代码、AI 网页爬虫。用 Thunderbit，采集数据只要两步，导出表格分分钟。

操作流程如下：

步骤 1：安装 Thunderbit Chrome 插件

去 添加插件，注册个免费账号（免费版就能体验不少功能）。

步骤 2：打开目标网页

用 Chrome 打开你要采集的网页。如果需要登录，先登录好，页面下拉加载完所有内容。

步骤 3：描述你的数据需求

点 Thunderbit 图标打开侧边栏，你可以：

• 点 “AI 智能识别字段”，让 Thunderbit 的 AI 自动扫描页面并推荐字段（比如“产品名称”、“价格”、“图片”等）。
• 或者直接用自然语言输入需求（比如“提取本页所有书名和作者”）。

Thunderbit 的 AI 会自动推荐字段和数据类型，你也可以随时重命名、添加或删掉字段。

步骤 4：启动数据采集

设置好字段后，点 “开始抓取”。Thunderbit 会自动提取数据，支持分页抓取，结果直接展示在表格里。如果还要采集子页面（比如商品详情页），点 “抓取子页面”，Thunderbit 会自动访问每个链接补充更多信息。

步骤 5：查看与导出结果

在 Thunderbit 表格里检查数据，满意后点 “导出”，可选 Excel、CSV、Google Sheets、Airtable、Notion 或 JSON 格式。导出不限次数，完全免费。

就是这么简单，无需写代码，无需套模板，无需折腾。

传统网页爬虫 vs 零代码方案

来看看两种方式的优缺点对比：

Thunderbit 的 AI 驱动方式让你不用反复调试和维护爬虫，把更多时间用在数据分析和业务决策上。

传统网页爬虫常见难题 & Thunderbit 解决方案

传统爬虫常见的痛点有：

• 网页结构变动： 网站一改版，代码就容易失效。Thunderbit 的 AI 能自动适应大多数页面变化，无需你手动改脚本。
• 反爬机制： 很多网站会屏蔽自动脚本。Thunderbit 支持浏览器模式（用你的登录/会话信息）或云端模式，速度和兼容性都能兼顾。
• 动态内容： 无限滚动或“加载更多”按钮会难倒普通爬虫。Thunderbit 的 AI 能自动处理滚动和交互元素。
• 需登录的数据： 只要你能在 Chrome 里看到，Thunderbit 就能帮你采集。

总之，Thunderbit 就是为应对现代网页的各种复杂情况而生，让你省心又省力。

提升效率：Thunderbit 高级网页爬虫功能

Thunderbit 不只是帮你采集数据，更注重数据的高效、整洁和易用。以下是我最喜欢的几个功能：

自动分页与子页面采集

要抓上百个分页商品？Thunderbit 能自动识别分页（比如“下一页”按钮、无限滚动），一键采集所有数据。想获取子页面详情？点“抓取子页面”，Thunderbit 会自动访问每个链接，补充卖家信息、产品参数等字段。

AI 字段推荐与数据结构化

Thunderbit 的 AI 不仅能识别字段，还能理解上下文，自动标注列名、分配数据类型（文本、数字、图片、邮箱等），还能支持自定义指令（比如“只采集价格高于 100 元的商品”或“将描述翻译成英文”）。你还可以添加提示词，对数据进行分类、摘要或格式化。

模板与一键采集

对于热门网站（比如亚马逊、Zillow、Google 地图、Instagram），Thunderbit 提供现成模板，选好网站直接一键采集，无需任何设置。

定时采集与自动化

需要每天获取最新数据？只要设置采集计划（比如“每周一上午 9 点”），Thunderbit 会自动抓取并更新到你的 Google 表格或数据库，无需手动操作。

云端与本地采集灵活切换

你可以选择在浏览器本地运行（适合需登录或交互性强的网站），也可以用云端模式（适合公开数据，支持一次抓取 50 个页面）。

Thunderbit 的强大功能让它成为企业用户高效、可靠、易用的网页爬虫首选。

分步演示：用 Thunderbit 创建网页爬虫

快速上手清单：

1. 安装 Thunderbit： 并注册账号。
2. 打开目标网页： 如需登录请先登录，滑动页面加载内容。
3. 打开 Thunderbit 侧边栏： 点击扩展图标。
4. 描述数据需求： 点击“AI 智能识别字段”或输入提示词。
5. 检查字段： 可重命名、添加或删除列。
6. 点击“开始抓取”： 让 Thunderbit 自动采集。
7. （可选）抓取子页面： 需要更详细数据时点击“抓取子页面”。
8. 查看结果： 检查表格数据是否准确。
9. 导出数据： 支持 Excel、CSV、Google Sheets、Notion、Airtable、JSON 等格式。
10. 保存/模板/定时： 可保存设置、创建模板或定时自动采集。

常见问题排查：

• 如果数据不全，试试调整提示词或加自定义指令。
• 动态内容建议用浏览器模式。
• 免费版有抓取页数限制，想要更多功能可以升级套餐。

总结与要点回顾

现在，创建网页爬虫早就不是程序员的专利。无论你想自己用 Python 编码，还是更喜欢让 AI 自动搞定，工具都变得前所未有的简单。

记住这些要点：

• 网页爬虫能极大节省时间、提升准确率，让数据驱动决策变得轻松。
• Python 适合学习和定制化项目，但需要一定编程和维护能力。
• Thunderbit 提供极速、零代码方案——只要描述需求，点“开始抓取”就能搞定。
• 自动分页、子页面采集、AI 字段推荐等高级功能让 Thunderbit 成为企业数据采集神器。
• Thunderbit 支持免费试用，几分钟就能看到效果。

还在手动复制粘贴？现在就 ，体验网页爬虫的高效与便捷。想了解更多实用技巧，欢迎访问 。

常见问题解答

1. 创建网页爬虫一定要会编程吗？
完全不用！虽然用 Python + Beautiful Soup 能高度自定义，但像 Thunderbit 这种零代码工具，任何人都能用自然语言和简单操作创建强大的网页爬虫。

2. Thunderbit 能采集哪些类型的数据？
Thunderbit 几乎能从任意网站提取文本、数字、图片、邮箱、电话等信息，包括分页列表和子页面。热门网站还能直接用模板一键采集。

3. Thunderbit 如何应对网页结构变化？
Thunderbit 的 AI 能自动适应大多数页面布局变动。和传统爬虫不同，Thunderbit 通过语义理解，大大减少了因网站更新导致的失效问题。

4. 网页爬虫是否合法、安全？
只要采集公开数据并遵守网站服务条款，网页爬虫是合法的。Thunderbit 鼓励合规使用，并提供相关功能帮你规范操作。

5. 可以定时采集和自动导出数据吗？
当然可以！Thunderbit 支持自定义采集频率（比如每日、每周等），还能自动把结果导出到 Google Sheets、Notion、Airtable、Excel 或 CSV，无需手动操作。

想体验自动化数据采集？，让网页爬虫人人可用。

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