如何创建网页爬虫：分步骤教程

互联网里到处都是数据——多到已经成了现代商业的命脉。无论你是做销售、电商、房地产，还是只是想随时掌握竞争对手的动向，手边有合适的数据，往往就能决定成败。说实话，没人愿意花几个小时把网站上的信息复制粘贴到表格里。这正是网页爬虫派上用场的时候，而且相信我，它比听起来简单得多。

在这篇指南里，我会带你一步步了解如何创建网页爬虫——不管你是想用 Python 试试写代码的新手，还是更想跳过代码，直接用像 这样的无代码 AI 工具。我会把基础概念拆开讲，分别演示这两种方法，并帮你判断哪条路更适合你。准备好节省时间，释放自动化数据采集的威力了吗？我们开始吧。

什么是网页爬虫？先理解基础概念

网页爬虫，本质上就是一种工具——软件或服务——它可以自动从网站中提取信息。想象一下，你需要整理出你所在城市所有咖啡店的名单，还要包含地址和电话号码。你可以花几个小时一页页点开、手工复制每一项信息（你好，Ctrl+C 疲劳），也可以让网页爬虫替你完成这些繁琐工作。

你可以把网页爬虫想成一个数字助手：它会读取网页，找到你想要的数据（比如价格、商品名或联系方式），然后把数据整整齐齐地整理成电子表格或数据库。你不用再手动在浏览器标签页和 Excel 之间来回切换，爬虫会自动完成抓取、解析和保存，速度快得多。

它在底层大致是这么工作的：

1. 请求： 爬虫向网页发送请求，下载原始 HTML。
2. 解析： 它分析 HTML，找到你要的具体数据（比如 <span> 标签里的价格）。
3. 提取： 它把数据提取出来，并保存成结构化格式（CSV、Excel、Google Sheets 等）。

手动复制粘贴，就像用勺子挖坑。网页爬取，则像是直接开来一台挖掘机。

为什么创建网页爬虫对业务很重要

网页爬取不只是技术人员或数据科学家的专属技能——它已经成为任何需要可靠、最新信息的人都离不开的工具。几乎 现在都在投资数据驱动决策，而且分析师对网页爬取市场的覆盖也一直预测，到本十年末仍将保持多年持续增长。

以下是各类企业都在拥抱网页爬取的原因：

• 节省时间： 自动化爬取能把原本要花几天的人工工作压缩成几分钟。
• 提高准确性： 软件不会疲劳，也不会手滑打错字。
• 轻松扩展： 可以抓取成千上万的页面，而不只是寥寥几个。
• 做出更好的决策： 新鲜数据意味着更聪明的行动——无论是调价、找线索，还是追踪趋势。

下面看看一些真实的应用场景：

一句话总结：谁拥有最好的、最新的数据，谁就赢。

新手指南：如何用 Python 创建一个简单的网页爬虫

如果你想了解网页爬取在“底层”是怎么运作的，Python 是一个很好的起点。哪怕你是刚接触编程，也能在几个步骤内搭出一个基础爬虫。方法如下：

配置你的环境

首先，你需要在电脑上安装 Python。前往 下载最新版本，并按照你的操作系统（Windows 或 Mac）提示完成安装。安装时记得勾选“Add Python to PATH”。

接下来，打开终端或命令提示符，安装所需的库：

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

• requests 用来获取网页内容。
• bs4（Beautiful Soup）帮助你解析 HTML。
• pandas 很适合把数据保存到 CSV 或 Excel。

检查网站结构

在写代码之前，你需要先知道数据在 HTML 里的位置。用 Chrome 打开目标网站，右键点击你想抓取的内容（比如职位名称），然后选择“检查”。你会看到对应的 HTML 元素被高亮显示——可能是一个 <a> 标签，class 名叫 jobtitle。记下这些标签和 class，之后你会用它们告诉爬虫要找什么。

编写并运行爬虫

假设你想从职位列表页面抓取职位名称和公司名。下面是一个简单脚本：

1import requests
2from bs4 import BeautifulSoup
3import pandas as pd
4URL = "https://example.com/jobs"  # 替换成你的目标网址
5response = requests.get(URL)
6soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
7# 查找所有职位名称和公司名（按需更新选择器）
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# 保存为 CSV
11df = pd.DataFrame({'职位名称': titles, '公司': companies})
12df.to_csv('jobs.csv', index=False)
13print("抓取完成！数据已保存到 jobs.csv")

• 根据你的目标网站调整网址和 class 名称。
• 在终端运行脚本：python yourscript.py
• 打开 jobs.csv 查看结果。

专业提示： 如果网站更复杂（比如有分页或动态内容），你可能需要加入循环，或者使用 Selenium 之类的工具。不过对于很多静态页面，这种方法已经足够好用。

无代码的简单方式：如何用 Thunderbit 创建网页爬虫

那如果你根本不想碰代码呢？这正是 的用武之地——它是一款面向商务用户的无代码、AI 驱动网页爬虫。对于结构清晰、页面规整的网站，Thunderbit 能让你从“我需要这些数据”直接走到一张可用的表格，只需要点几下；而面对带登录、反爬机制或布局特别奇怪的网站时，仍然需要一些调优，但相比手写解析器，门槛已经低得多。

它的工作方式如下：

第 1 步：安装 Thunderbit Chrome 扩展

前往 并添加到浏览器中。注册一个免费账户（免费版可以抓取少量页面，方便你试用）。

第 2 步：打开你的目标网站

用 Chrome 打开你想抓取的页面。如果需要，先登录，然后向下滚动以加载动态内容。

第 3 步：描述你的数据需求

点击 Thunderbit 图标打开侧边栏。你可以：

• 点击 “AI 推荐字段”，让 Thunderbit 的 AI 扫描页面并自动建议列名（比如“商品名称”“价格”“图片”）。
• 或者直接输入一句自然语言提示词（例如：“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。你也可以按需重命名、添加或删除字段。

第 4 步：运行你的第一次抓取

字段设置好之后，直接点击 “抓取”。Thunderbit 会提取数据，按需处理分页，并把所有内容整齐地展示成表格。如果你想从子页面获取更多详情（比如单个商品页面），点击 “抓取子页面”——Thunderbit 会逐个访问链接并抓取额外信息。

第 5 步：检查并导出结果

在 Thunderbit 表格里检查你的数据。满意后，点击 “导出”，然后选择格式：Excel、CSV、Google Sheets、Airtable、Notion 或 JSON。导出完全免费且不限次数。

就这么简单。无需代码，无需模板，也没有头疼问题。

传统网页爬虫方案 vs. 无代码方案对比

来看看这两种方法的表现如何：

Thunderbit 这种 AI 驱动的方式，意味着你花在配置和修复爬虫上的时间更少，把更多时间真正用在数据上。

解决传统网页爬虫的常见难题

传统爬虫有几个出了名的痛点：

• 网站改版： 如果网站更新了布局，你的代码可能就失效了。Thunderbit 的 AI 会自动适应大多数变化，你不用重新写代码。
• 反爬机制： 很多网站会拦截自动化脚本。Thunderbit 可以在浏览器里运行（使用你的登录态），也可以在云端运行以提升速度。
• 动态内容： 有无限滚动或“加载更多”按钮的页面，基础爬虫常常抓不下来。Thunderbit 的 AI 默认支持自动滚动和交互元素。
• 需要登录的数据： 使用 Thunderbit 的浏览器模式，只要你在 Chrome 里看得到，基本就能抓到。

简单说，Thunderbit 就是为应对现代网站那些复杂、杂乱的现实情况而设计的——这样你就不用自己折腾了。

提升效率：Thunderbit 的高级网页爬取功能

Thunderbit 不只是为了拿到数据，更是为了让数据来得快、干净，而且随时可用。下面是我很喜欢的一些功能：

自动分页和子页面抓取

需要跨多个页面抓取数百个商品？Thunderbit 能识别分页（“下一页”按钮、无限滚动）并一次性抓全。想从子页面获取更多细节？点击“抓取子页面”，Thunderbit 会逐个访问链接，提取额外字段（比如卖家信息或商品规格）。

AI 字段建议和数据结构化

Thunderbit 的 AI 不只是猜列名，它能理解上下文。它可以自动给列命名、分配数据类型（文本、数字、图片、邮箱），甚至应用自定义指令（比如“只保留 100 美元以上的价格”或“把描述翻译成英文”）。你还可以添加提示词，在抓取过程中对数据进行分类、总结或重新格式化。

模板与即点即抓

对于热门网站（Amazon、Zillow、Google Maps、Instagram），Thunderbit 提供现成模板——只要选中网站，字段就已经预配置好了，无需设置。

定时与自动化

需要每天都有新数据？你可以设置定时任务（比如“每周一上午 9 点”），Thunderbit 就会自动抓取，并把结果更新到你的 Google Sheet 或数据库里，完全不用你动手。

云端抓取 vs. 本地抓取

你可以选择在浏览器中运行抓取（适合登录后页面或交互式网站），也可以在云端运行（抓公开数据更快，单次最多可处理 50 个页面）。

Thunderbit 的这些高级功能，使它成为需要可靠、可扩展、又易上手的网页爬取方案的商务用户首选。

分步骤指南：如何用 Thunderbit 创建网页爬虫

这是你的快速上手清单：

1. 安装 Thunderbit： 并注册账号。
2. 打开目标网站： 如有需要先登录，滚动页面加载内容。
3. 打开 Thunderbit 侧边栏： 点击扩展图标。
4. 描述你的数据： 点击“AI 推荐字段”或输入提示词。
5. 检查字段： 按需重命名、添加或删除列。
6. 点击“抓取”： 让 Thunderbit 自动完成。
7. （可选）抓取子页面： 如需更深入的数据，点击“抓取子页面”。
8. 检查结果： 核对表格中的准确性。
9. 导出数据： 选择 Excel、CSV、Google Sheets、Notion、Airtable 或 JSON。
10. 保存/模板/定时： 保存你的设置以便下次使用，或者设置重复抓取。

排查小贴士：

• 如果数据缺失，试着重新措辞提示词，或者使用自定义指令。
• 对于动态内容，请确认你处于浏览器模式。
• 如果碰到免费额度限制，可以考虑升级以抓取更多页面。

结论与核心要点

创建网页爬虫已经不再只是程序员的事了。无论你是想亲自上手写 Python，还是更愿意让 AI 承担繁重工作，现在的工具都比以往任何时候更容易上手。

你只要记住这些：

• 网页爬取能节省时间、提高准确性，并帮助你做出数据驱动的决策。
• Python 很适合学习和定制项目，但需要编程和维护。
• Thunderbit 提供了快速、无代码的解决方案——只要描述你要什么，然后点击“抓取”。
• 自动分页、子页面抓取和 AI 字段建议等高级功能，让 Thunderbit 成为商务用户的高效工具。
• 你可以免费试用 Thunderbit，并在几分钟内看到结果。

准备好告别复制粘贴，开始自动化了吗？ ，看看网页爬取能有多简单。如果你想深入了解，还可以查看 获取更多教程和技巧。

常见问题

1. 创建网页爬虫一定需要会编程吗？
不需要！虽然编程（比如 Python + Beautiful Soup）能让你完全掌控流程，但像 Thunderbit 这样的无代码工具，任何人都可以通过自然语言提示词和几次点击，创建强大的网页爬虫。

2. 我可以用 Thunderbit 抓取哪些类型的数据？
Thunderbit 可以从几乎任何网站中提取文本、数字、图片、邮箱、电话号码等内容——包括分页列表和子页面。你还可以为热门网站使用模板。

3. Thunderbit 如何处理布局变化的网站？
Thunderbit 的 AI 会自动适应大多数布局变化。和传统爬虫不同，网站一更新就失效，Thunderbit 依靠语义理解继续工作，只需极少调整。

4. 网页爬取合法吗，安全吗？
只要你抓取的是公开可获得的数据，并遵守网站的服务条款，网页爬取就是合法的。Thunderbit 鼓励负责任地使用，并提供功能帮助你保持合规。

5. 我可以设置定时抓取或自动导出吗？
可以！Thunderbit 允许你按任意间隔（每天、每周等）设置定时抓取，并直接导出到 Google Sheets、Notion、Airtable、Excel 或 CSV——无需手动操作。

准备好自动化你的数据采集了吗？ ，看看网页爬取对每个人来说能有多简单。

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