Selenium Python 网页爬虫入门指南

刚开始接触网页爬虫的时候，我还以为“抓点 HTML 不就是分分钟的事吗？”结果越学越发现，网页爬虫早就成了销售、电商、市场调研等行业的标配技能。网上数据量大得惊人——，而企业对数据洞察的需求也越来越高。但现实是：大部分数据都藏在动态页面、JavaScript 脚本和各种交互操作背后，普通工具根本搞不定。

这时候，像 Selenium 这样的 Python 爬虫工具就成了“救命稻草”。Selenium Python 能自动操作真实浏览器，帮你轻松搞定那些复杂的动态网站。今天我就用最接地气的方式，带你一步步实操——比如怎么从 抓取商品数据。同时还会介绍下 这种 AI 工具，几分钟就能搞定同样的任务，几乎不用写代码。

为什么网页爬虫这么重要？动态网站又为啥这么难搞？

先说说背景：网页爬虫早就不是极客专属了，销售、市场、电商、运营团队都在用。想监控竞品价格？找潜在客户？分析用户评价？网页爬虫都能帮你搞定。其实，都把价格数据当成首要目标，而且80–90% 的线上数据都是非结构化的——你根本没法直接复制粘贴进 Excel。

问题来了：现在的网站大多是动态加载的。内容靠 JavaScript 渲染，数据藏在按钮后面，或者要不停下拉才能看到。像 requests 或 BeautifulSoup 这种基础爬虫，只能抓静态 HTML，等于在看一份永远不会更新的报纸。如果你要的数据需要点击、滚动或登录才能出现，那就必须用能模拟真实用户操作的工具。

Selenium Python 到底是什么？为啥用它做网页爬虫？

Selenium Python 是啥？简单说，Selenium 是一款浏览器自动化神器。你可以用 Python 脚本控制真实浏览器——点按钮、填表单、滚动页面，甚至抓取那些只有交互后才显示的数据。

Selenium Python 和基础爬虫有啥区别？

• Selenium Python：能自动化真实浏览器（比如 Chrome），执行 JavaScript，操作动态元素，等内容加载——就像真人操作一样。
• Requests/BeautifulSoup：只能抓静态 HTML，速度快、轻量，但搞不定 JS 渲染和用户交互内容。

你可以把 Selenium 想象成你的“机器人实习生”：它能在浏览器里做你能做的所有事，但需要你给它详细指令（还得有点耐心）。

哪些场景适合用 Selenium？

• 无限滚动页面（比如社交媒体、商品列表）
• 交互式筛选或下拉菜单（比如在 选鞋码）
• 需要登录或关闭弹窗才能看到的内容
• 单页应用（SPA）（比如 React、Vue 等）

如果只是抓简单页面的静态文本，用 BeautifulSoup 就够了。但遇到动态内容，Selenium 才是你的“神兵利器”。

Selenium Python 环境怎么搭建？

正式开干前，先把环境配好。每一步都很简单，小白也能轻松搞定。

1. 安装 Python 和 Selenium

先确保你装了 Python 3。去 下载。检查下版本：

python --version

然后用 pip 安装 Selenium：

pip install selenium

这样就能拿到最新版 Selenium 包了。

2. 下载并配置 ChromeDriver

Selenium 需要“驱动”来控制浏览器。用 Chrome 的话，就得装 。

• 查 Chrome 版本：打开 Chrome，菜单 → 帮助 → 关于 Google Chrome。
• 下载对应版本的 ChromeDriver：驱动版本要和浏览器一致。
• 解压并放好驱动：把 chromedriver.exe（或 Mac/Linux 版本）放到系统 PATH 或项目文件夹下。

小技巧： 也可以用 webdriver_manager 这种 Python 包自动下载驱动，但新手手动配也没问题。

3. 测试环境是否正常

新建个 test_selenium.py 文件，写上：

from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://www.example.com")
print(driver.title)
driver.quit()

运行后，你会看到 Chrome 自动打开，访问 ，打印网页标题，然后关闭。如果弹出“Chrome 正在被自动化测试软件控制”，说明环境配好了！

Selenium Python 实战：抓取 商品数据

下面用 Selenium 实操一遍：目标是从 抓取商品名称和价格。

步骤 1：启动浏览器并访问页面

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://www.allbirds.com/collections/mens")

步骤 2：等待动态内容加载

动态网站内容加载有延迟，要用 Selenium 的等待功能：

from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

WebDriverWait(driver, 10).until(
    EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, "div.product-card"))
)

（实际用的时候建议用开发者工具确认 CSS 选择器，这里假设商品卡片用 div.product-card。）

步骤 3：定位元素并提取数据

products = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, "div.product-card")
print(f"Found {len(products)} products")
data = []

for prod in products:
    name = prod.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".product-name").text
    price = prod.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".price").text
    data.append((name, price))
    print(name, "-", price)

你会看到类似下面的输出：

Found 24 products
Wool Runner - $110
Tree Dasher 2 - $135
...

步骤 4：保存数据到 CSV 文件

把结果写进 CSV 文件：

import csv
with open("allbirds_products.csv", "w", newline="") as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(["Product Name", "Price"])
    writer.writerows(data)

别忘了关闭浏览器：

driver.quit()

打开 CSV 文件，你就能看到所有商品名称和价格，后续分析超方便。

Selenium Python 做网页爬虫常见难题和解决办法

实际爬取时，经常会遇到各种“坑”，下面是常见场景的应对思路：

等待元素加载

动态页面加载慢，建议用显式等待：

WebDriverWait(driver, 10).until(
    EC.visibility_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, ".product-card"))
)

这样能避免元素还没出来就报错。

处理分页

想抓多页数据？可以循环点“下一页”：

while True:
    try:
        next_btn = driver.find_element(By.LINK_TEXT, "Next")
        next_btn.click()
        WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, ".product-card")))
    except Exception:
        break  # 没有更多页面了

如果是无限滚动页面：

import time
last_height = driver.execute_script("return document.body.scrollHeight")
while True:
    driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
    time.sleep(2)
    new_height = driver.execute_script("return document.body.scrollHeight")
    if new_height == last_height:
        break
    last_height = new_height

处理弹窗和登录

遇到弹窗挡路？可以自动关闭：

driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".modal-close").click()

自动登录？填表单再提交：

driver.find_element(By.ID, "email").send_keys("user@example.com")
driver.find_element(By.NAME, "login").click()

注意：验证码和双重验证一般很难自动化。

Selenium Python 做网页爬虫的局限

说实话，Selenium 虽然很强，但也有不少“槽点”：

• 速度慢：每次都要完整加载浏览器、图片和脚本。要抓 1000 页？那得等半天。
• 资源消耗大：占用大量 CPU 和内存。如果并发开多个浏览器，对电脑要求很高。
• 配置繁琐：驱动和浏览器版本要对上，升级维护麻烦，每个网站都得单独写代码。
• 容易受页面变动影响：网站结构一变，脚本就容易失效。
• 数据清洗要手动：比如翻译描述、做情感分析，还得接别的库或 API。

对于不懂技术的业务用户，或者只想快速拿到结构化数据的人来说，Selenium 就像用坦克打雪仗，太重型了。

Thunderbit：AI 网页爬虫的无代码新体验

现在，来看看一款专为业务用户设计的工具：。Thunderbit 是一款 AI 网页爬虫 Chrome 插件，无需写代码、无需复杂配置，点几下就能从任意网站提取数据。

Thunderbit 有哪些独家亮点？

• AI 字段识别：点“AI 智能识别字段”，Thunderbit 会自动判断哪些内容要抓——比如商品名、价格、图片等。
• 子页面抓取：需要商品详情页的数据？Thunderbit 能自动点进去提取更多信息。
• 数据智能增强：边抓边翻译描述、总结文本、做情感分析。
• 一键导出：数据可直接导出到 Excel、Google Sheets、Notion 或 Airtable，无需手动处理。
• 零代码界面：专为非程序员设计，只要会用浏览器就能上手。

我确实有点偏爱（毕竟我参与了 Thunderbit 的开发！），但真心觉得它是业务团队获取结构化网页数据最快捷的方式，尤其适合销售、电商和调研场景。

Thunderbit 和 Selenium Python 对比

来一组直观对比：

对大多数业务用户来说，Thunderbit 就像一股清流——再也不用为代码和驱动头疼。

实战演示：用 Thunderbit 抓取 商品数据

看看 Thunderbit 怎么搞定同样的任务：

1. 安装
2. 打开
3. 点 Thunderbit 图标，选“AI 智能识别字段”
   • Thunderbit 的 AI 会自动识别“商品名称”、“价格”、“商品链接”等字段
4. （可选）添加“描述（日语）”或“情感分析”字段
   • Thunderbit 会边抓边翻译或分析
5. 点击“抓取”
   • 所有商品数据会自动汇总成表格
6. 一键导出到 Google Sheets、Notion 或 Excel

不用写代码，不用等浏览器加载，不用手动处理 CSV。数据结构化，随时可用。

什么时候用 Selenium Python，什么时候用 Thunderbit？

到底选哪个工具？我的建议是：

• 适合用 Selenium Python 的场景：
  • 你是开发者，或者需要完全自定义浏览器自动化流程
  • 爬虫任务非常复杂，或是大型软件项目的一部分
  • 需要自动化复杂操作（比如登录、下载、多步表单）
  • 需要大规模抓取（有技术支持）
• 适合用 Thunderbit 的场景：
  • 你是业务用户、分析师或市场人员，需要快速拿到数据
  • 不想折腾代码和环境配置
  • 需要边抓边翻译、情感分析或数据增强
  • 项目规模为小到中等（几百到几千条数据）
  • 希望一键导出到 Excel、Google Sheets、Notion 或 Airtable

说真的，我见过不少团队花几天写 Selenium 脚本，Thunderbit 十分钟就能搞定。如果不是极端定制化或超大规模需求，Thunderbit 通常更快、更友好。

附加建议：如何高效且合规地做网页爬虫

在你开启数据之旅前，送你几条实用建议：

• 遵守 robots.txt 和网站服务条款：一定要看清楚网站允许抓哪些内容，禁止爬的别硬来。
• 控制请求频率：别高频刷服务器，适当加延时或用内置限速功能。
• 必要时更换 User-Agent/IP：有助于避免被简单封禁，但别违反网站政策。
• 避免抓取个人或敏感信息：只采集公开数据，注意合规（比如 GDPR）。
• 优先用 API：如果网站有开放 API，优先用，安全又稳定。
• 未经许可不要抓取登录或付费内容：涉及法律和道德风险。
• 记录操作并妥善处理异常：遇到封禁要及时调整策略。

关于爬虫合规和法律问题，可以参考。

总结：选对最适合你的网页爬虫工具

网页爬虫技术一直在进化，从手写脚本到 AI 无代码工具。Selenium Python 依然是开发者应对复杂动态网站的利器，但学习和维护成本不低。对大多数业务用户来说，Thunderbit 提供了更快、更简单的结构化数据获取方式，还能自动翻译、情感分析、一键导出。

我的建议？两种方式都可以试试。如果你是开发者，可以用 Selenium 针对 写个脚本体验下。如果你追求效率或者不想折腾，直接用 试试，免费额度足够你在常用网站上体验。

最后提醒：合规抓取，善用数据，祝你 IP 永不被封！

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