互联网到处都是各种有价值的数据——比如商品详情、联系方式、竞品价格、用户评价等等。说实话，没人愿意花几个小时一行行复制粘贴到表格里。在现在的商业环境下，，高效获取信息早就不是极客的专利，而是销售、市场、运营等团队的必备技能。
但问题来了：传统的网页爬虫脚本对大多数非技术同学来说门槛还是有点高。很多人一看到满屏的 Python 或 JavaScript 代码就直接放弃了。所以我特别看好新一代无代码、AI 驱动的工具，比如 ，让网页爬虫变得人人可用。不管你是想自动化获客、监控价格，还是想彻底摆脱重复的复制粘贴，这篇指南都会带你了解怎么用传统代码（有代码）和现代 AI 无代码两种方式搞定网页爬虫脚本。
什么是网页爬虫脚本？一看就懂的解释
网页爬虫脚本可以是代码，也可以是无代码流程，它能自动从网页抓取数据并帮你整理好。你可以把它想象成一个机器人助手，自动访问网页，找到你关心的信息（比如价格、邮箱、产品名），然后整齐地导入到表格或数据库里。
基本流程如下：
- 发送请求到网页（就像你用浏览器打开页面一样）。
- 下载页面 HTML（网页的底层代码）。
- 解析 HTML，用规则或选择器定位你想要的数据。
- 提取并整理数据，输出为结构化格式（如 CSV、Excel 或 Google Sheets）。
这就像拥有一个永远不会累、不会出错的超级实习生——而且你还不用请他喝咖啡。
网页爬虫脚本可以用 Python、JavaScript 等编程语言写，也可以用无代码工具通过可视化或 AI 方式搭建。
想深入了解，可以看看 。
为什么网页爬虫脚本对企业用户很重要
网页爬虫脚本不仅仅是技术宅的专属利器——其实它是每个需要数据做决策的人提升效率的秘密武器。原因很简单：
- 自动获客：自动从目录或网站收集邮箱、电话、公司名等信息。
- 竞品监控：不用手动操作，实时追踪价格、产品上新、用户评价等。
- 价格跟踪：紧跟市场变化，及时调整定价策略。
- 自动化数据录入：彻底告别重复的复制粘贴，减少人为失误。
来看几个实际应用场景：
| 应用场景 | 受益人群 | 典型效果 |
|---|---|---|
| 自动获客 | 销售团队 | 精准外呼名单，转化率提升 |
| 价格监控 | 电商运营 | 动态定价，库存优化 |
| 市场调研 | 市场分析师 | 洞察趋势，优化营销策略 |
| 商品归档 | 零售运营 | 产品数据库统一、实时更新 |
| 评价汇总 | 客户成功团队 | 更快响应客户反馈 |
根据 的数据，普通职场人每周有将近 4 小时都花在重复性任务（比如数据录入）上。用网页爬虫脚本自动化这些流程，一年能为团队省下几百小时，让大家把精力用在更有价值的事情上。
编写网页爬虫脚本前你需要了解的基础知识
不管你是写代码还是用无代码工具，掌握一些基础概念都能让你事半功倍：
- HTTP 请求：浏览器（或脚本）向网站请求页面内容，就像敲门要最新消息。
- HTML & DOM 结构：网页由 HTML 代码组成，内容被分成标题、表格、列表等元素。DOM（文档对象模型）就是这些元素的结构地图。
- 选择器：用来精准定位你想要的数据（比如 CSS 选择器），比如“抓取这个表格里的所有价格”。
- 数据提取逻辑：告诉脚本要找什么、怎么整理。
新手也不用担心，不需要精通编程，但学会用浏览器“检查”网页、定位目标数据会很有帮助，即使用无代码工具也一样。
如何快速了解网页结构
一个小技巧：在网页上右键选择“检查”或“检查元素”，就能打开开发者工具，看到页面背后的 HTML 代码。鼠标悬停在不同元素上，可以直观地找到产品名、价格、邮箱等数据。
想深入学习，可以看看 。
如何选择适合你的网页爬虫脚本工具或语言
没有万能方案，选择取决于你的技术水平、项目复杂度和维护意愿。下面简单对比一下：
| 方式 | 搭建难度 | 学习门槛 | 灵活性 | 维护成本 | 适合人群 |
|---|---|---|---|---|---|
| Python（Beautiful Soup） | 中等 | 一般 | 高 | 高 | 开发者、数据分析师 |
| JavaScript（Cheerio） | 中等 | 一般 | 高 | 高 | Web 开发、Node.js 用户 |
| 无代码（Thunderbit） | 很低 | 极低 | 中高 | 极低 | 商业用户、团队 |
- Python（Beautiful Soup）：适合结构化网站，教程多，但需要一定编程基础。
- JavaScript（Cheerio）：适合抓取 JS 动态网站，同样需要代码能力。
- 无代码工具（Thunderbit）：上手最快，无需编程，AI 自动处理大部分复杂逻辑。
想看详细对比，可以参考 。
用 Python 或 JavaScript 编写网页爬虫脚本：传统方式
下面以 Python 和 JavaScript 为例，演示传统的爬虫脚本写法。
Python 示例（requests + Beautiful Soup）
- 安装依赖库：
1pip install requests beautifulsoup4 - 编写脚本：
1import requests 2from bs4 import BeautifulSoup 3url = "https://example.com/products" 4response = requests.get(url) 5soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') 6# 查找所有产品名称 7products = soup.find_all('div', class_='product-name') 8for product in products: 9 print(product.text) - 导出数据： 可以将结果写入 CSV 文件，方便在 Excel 或 Google Sheets 中使用。
JavaScript 示例（Node.js + Cheerio）
- 安装依赖库：
1npm install axios cheerio - 编写脚本：
1const axios = require('axios'); 2const cheerio = require('cheerio'); 3axios.get('https://example.com/products') 4 .then(response => { 5 const $ = cheerio.load(response.data); 6 $('.product-name').each((i, elem) => { 7 console.log($(elem).text()); 8 }); 9 });
这些脚本功能很强大，但需要一定技术基础。如果网站结构变了，还得手动调整代码。
常见问题与排查
- 网站结构变化：页面 HTML 更新后，脚本可能失效。要定期检查并更新选择器。
- 反爬虫机制：有些网站会屏蔽爬虫。可以尝试添加请求头、延时或使用代理。
- 登录验证：需要抓取登录后页面时，要处理身份认证，稍复杂但有相应库可用。
更多挑战可以参考 。
用 Thunderbit 无代码创建网页爬虫脚本
接下来是我最推荐的方式：不用写一行代码，直接用 这款 AI 网页爬虫 Chrome 插件，专为商业用户设计，无需模板、无需编程，轻松搞定。
使用流程如下：
- 自然语言交互：直接告诉 Thunderbit 你的需求（比如“提取本页所有产品名称和价格”），AI 自动识别并执行。
- AI 字段推荐：点击“AI 推荐字段”，Thunderbit 会扫描页面，智能推荐最适合提取的列。
- 两步操作：确认字段后，点击“抓取”，数据就会被整理成表格，可一键导出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion。
Thunderbit 不仅适合零基础用户，数据分析师也能大幅提升效率。无需调试代码、无需修复脚本，点一点就能完成数据采集。
Thunderbit 的两步数据提取：“AI 推荐字段”与“一键抓取”
Thunderbit 的操作极其简单：
- AI 推荐字段：在目标网页打开插件，点击“AI 推荐字段”，AI 会自动识别页面并推荐如“产品名”、“价格”、“图片链接”、“联系邮箱”等字段。
- 一键抓取：确认或调整字段后，点击“抓取”，Thunderbit 就能自动提取数据，哪怕有分页、图片、文档、表单等复杂内容也能轻松应对。
比如你想抓取房产列表：
- 在 Chrome 打开房源页面。
- 点击 Thunderbit 图标，再点“AI 推荐字段”。
- Thunderbit 推荐“地址”、“价格”、“卧室数”、“经纪人联系方式”等字段。
- 点击“抓取”，几秒钟后就能得到结构化表格，无需手动配置。
Thunderbit 支持多种数据类型，包括文本、数字、日期、图片、邮箱、电话，甚至 PDF 等文件。
更多案例可以参考 。
Thunderbit 的 AI 功能让网页爬虫脚本开发更简单
Thunderbit 不仅易用，还很智能。AI 功能包括：
- AI 推荐字段：AI 自动扫描页面，推荐最优字段，省去你反复试错的时间。
- AI 字段优化：有了初步字段后，AI 可帮你优化列名、数据类型和提取逻辑，提升准确率。
- AI 自动填表：Thunderbit 还能自动填写表单或完成流程，只需选择场景，AI 全程搞定。
- 子页面抓取：需要更详细信息时，Thunderbit 可自动访问每个子页面（如产品详情、作者简介），丰富你的数据表。
- 自适应变化：网站结构变了也不怕，Thunderbit 的 AI 每次都会重新识别页面，无需手动修复脚本。
这些功能极大缩短了搭建时间，提升了复杂或频繁变动网站的数据抓取准确率。
网页爬虫脚本方案对比：代码 vs 无代码
一图看懂：
| 功能 | Python/JS 脚本 | Thunderbit（无代码） |
|---|---|---|
| 搭建时间 | 30–60 分钟 | 2–5 分钟 |
| 技能要求 | 编程、HTML、CSS | 无需技术（只需浏览器） |
| 灵活性 | 极高 | 高（AI 处理复杂场景） |
| 维护成本 | 频繁（网站变动） | 极低（AI 自动适应） |
| 扩展性 | 高（需额外开发） | 高（批量、定时抓取） |
| 数据导出 | 手动（CSV、JSON） | 一键导出（Excel、Sheets 等） |
| 适合人群 | 开发者、数据分析师 | 商业用户、团队 |
如果你是开发者或者需要高度定制，代码脚本能给你最大自由。但对大多数商业用户来说，Thunderbit 的无代码 AI 方案更快、更简单、更稳定，尤其适合需要快速抓取长尾网站或临时采集数据的场景。
实操指南：用 Thunderbit 创建网页爬虫脚本
想亲自试试？用 搭建网页爬虫脚本只需几步：
- 安装 Thunderbit Chrome 插件：，注册免费账号。
- 打开目标网页：在 Chrome 里访问你想抓取的数据页面。
- 启动 Thunderbit，点击“AI 推荐字段”：AI 会自动扫描页面并推荐字段。
- 调整字段：可根据需要增删或重命名列。
- 点击“抓取”：Thunderbit 自动提取数据并展示为表格。
- 导出数据：可下载为 CSV、Excel，或直接导出到 Google Sheets、Airtable、Notion。
- （可选）抓取子页面：如需更详细信息，可用“抓取子页面”功能自动补充数据。
- 排查小贴士：如有数据缺失，可优化字段名或用“AI 字段优化”功能。遇到特殊网站可切换浏览器/云端抓取模式。
想看操作演示，可以参考 。
高效开发网页爬虫脚本的关键要点
- 掌握基础知识：了解网页结构（HTML、DOM、选择器）能让你用无代码工具也如虎添翼。
- 选对工具：需要自定义逻辑可用 Python/JS，追求效率和易用性就选 Thunderbit 这类 AI 无代码工具。
- 善用 AI：Thunderbit 的 AI 字段推荐、自动填表、子页面抓取等功能大幅提升效率，减少维护。
- 关注业务价值：数据抓取的终极目标是为销售、市场、运营等业务决策提供有用洞察。
网页爬虫的未来趋势就是普及和自动化。有了 Thunderbit 这样的工具，任何人都能轻松搭建网页爬虫脚本，释放网页数据的价值，无需编程。
想深入了解？欢迎浏览 ，或直接用 开始你的网页爬虫之旅。
常见问题解答
1. 什么是网页爬虫脚本？我为什么需要它？
网页爬虫脚本是一种自动从网站提取数据并帮你整理的工具（可代码、可无代码）。它能节省时间、减少错误，助力销售、市场、调研等多种业务场景。
2. 编写网页爬虫脚本一定要会编程吗？
不需要！虽然传统脚本用 Python 或 JavaScript，但像 Thunderbit 这样的现代工具让你无需写代码也能搭建强大的网页爬虫脚本，点点鼠标就能搞定。
3. 编写网页爬虫脚本常见的难点有哪些？
常见问题包括网站结构变化（脚本易失效）、反爬虫机制、登录验证或动态内容。Thunderbit 的 AI 能自动适应大部分挑战。
4. Thunderbit 的 AI 如何提升网页爬虫体验？
Thunderbit 的 AI 能智能推荐字段、优化列设置、自动填表，并能适应网页变化，让数据抓取更快、更准、更省心。
5. Thunderbit 支持导出到哪些工具？
完全没问题。Thunderbit 支持一键导出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion，或保存为 CSV/JSON 文件，数据随时用到你想要的地方。
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