Amazon 爬蟲 Python 教學：如何擷取商品資料

老實說，Amazon 幾乎就是整個網路世界的百貨公司、超市和電子產品店。若你在做業務、電商或營運，你一定知道 Amazon 上發生的事不會只停留在 Amazon——它會影響你的定價、庫存，甚至下一次重大產品發布。問題是：那些誘人的產品資訊、價格、評分和評論，全都被鎖在一個為購物者設計、不是為數據型團隊設計的網頁介面裡。那麼，要怎麼在不把週末都拿來複製貼上、活得像 1999 年那樣的情況下，拿到這些資料呢？

這就是網頁爬蟲派上用場的地方。在這份指南裡，我會示範兩種擷取 Amazon 產品資料的方法：傳統的「捲起袖子，用 Python 自己寫」做法，以及現代的「讓 AI 幫你扛重活」路線，使用像 這樣的免程式碼網頁爬蟲。我會帶你看實際的 Python 程式碼（包含各種坑與補救方式），再示範 Thunderbit 如何只用幾個點擊就拿到同樣的資料——完全不需要寫程式。不論你是開發者、商業分析師，還是只是厭倦手動輸入資料的人，這篇都能幫到你。

為什麼要擷取 Amazon 產品資料？（amazon scraper python，python 網頁爬蟲）

Amazon 不只是全球最大的線上零售商，也是全球最大的競爭情報露天市場。Amazon 上有 和 ，所以對任何想要以下資訊的人來說，Amazon 都是一座金礦：

• 監控價格（並即時調整你的售價）
• 分析競爭對手（追蹤他們的新產品、評分與評論）
• 開發潛在客戶（找出賣家、供應商，甚至潛在合作夥伴）
• 預測需求（觀察庫存水位與銷售排名）
• 掌握市場趨勢（挖掘評論與搜尋結果）

而且這不只是理論——真實企業已經看到真實 ROI。例如，有一家電子產品零售商利用擷取來的 Amazon 定價資料，將 ；另有品牌在自動化競品價格追蹤後，看到 。

以下快速整理一些常見用途，以及你可以期待的 ROI：

更驚人的是： 現在都表示資料分析帶來了可衡量的價值。若你沒有擷取 Amazon，就等於把洞察（以及金錢）留在桌上。

概覽：Amazon Scraper Python vs. 免程式碼網頁爬蟲工具

要把 Amazon 資料從瀏覽器拿到試算表或儀表板，主要有兩種方法：

1. Amazon Scraper Python（python 網頁爬蟲）：

   使用 Python 函式庫如 Requests 和 BeautifulSoup 自己寫腳本。這種方式給你完整控制權，但你需要會寫程式、處理反機器人機制，還得在 Amazon 改版時維護腳本。

2. 免程式碼網頁爬蟲工具（像 Thunderbit）：

   使用一個讓你點選、抓取資料的工具——不需要寫程式。像 這類現代工具甚至會用 AI 判斷要抓哪些資料、處理子頁面與分頁，還能直接匯出到 Excel 或 Google Sheets。

兩者比較如下：

接下來幾節，我會帶你走過這兩種方法——先看如何用 Python 建立 Amazon 爬蟲（含實際程式碼），再看如何用 Thunderbit 的 AI 網頁爬蟲做同樣的事。

Amazon Scraper Python 入門：先備條件與設定

在我們開始寫程式前，先把環境準備好。

你需要：

• Python 3.x（可從 下載）
• 程式碼編輯器（我喜歡 VS Code，但任何都可以）
• 以下函式庫：
  • requests（處理 HTTP 請求）
  • beautifulsoup4（HTML 解析）
  • lxml（快速 HTML 解析器）
  • pandas（資料表與匯出）
  • re（正規表示式，內建）

安裝函式庫：

1pip install requests beautifulsoup4 lxml pandas

專案設定：

• 為你的專案建立一個新資料夾。
• 打開編輯器，建立一個新的 Python 檔案（例如 amazon_scraper.py）。
• 可以開始了！

逐步教學：用 Python 擷取 Amazon 產品資料

我們先從抓取單一 Amazon 產品頁面開始。（別擔心，稍後我也會講如何抓多個產品與多頁資料。）

1. 發送請求並擷取 HTML

先抓取產品頁面的 HTML。（把 URL 換成任何 Amazon 產品頁都可以。）

1import requests
2url = "<https://www.amazon.com/dp/B0ExampleASIN>"
3response = requests.get(url)
4html_content = response.text
5print(response.status_code)

提醒： 這種基本請求很可能會被 Amazon 擋下。你可能會看到 503 錯誤，或是 CAPTCHA，而不是產品頁面。為什麼？因為 Amazon 知道你不是一個真正的瀏覽器。

處理 Amazon 的反機器人機制

Amazon 不太喜歡機器人。若想避免被擋，你需要：

• 設定 User-Agent 標頭（假裝自己是 Chrome 或 Firefox）
• 輪換 User-Agent（不要每次都用同一個）
• 節流請求（加入隨機延遲）
• 使用代理（適用於大規模爬取）

以下是設定標頭的方法：

1headers = {
2    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)... Safari/537.36",
3    "Accept-Language": "en-US,en;q=0.9",
4}
5response = requests.get(url, headers=headers)

想再進階一點？可以準備一組 User-Agent 清單，每次請求都輪換。若是大量任務，最好使用代理服務（市面上很多），但小規模爬取時，標頭加延遲通常就夠了。

擷取關鍵產品欄位

拿到 HTML 後，就可以用 BeautifulSoup 解析。

1from bs4 import BeautifulSoup
2soup = BeautifulSoup(html_content, "lxml")

接著，來抓重點資料：

商品標題

1title_elem = soup.find(id="productTitle")
2product_title = title_elem.get_text(strip=True) if title_elem else None

價格

Amazon 的價格可能出現在幾個不同位置，試試這些：

1price = None
2price_elem = soup.find(id="priceblock_ourprice") or soup.find(id="priceblock_dealprice")
3if price_elem:
4    price = price_elem.get_text(strip=True)
5else:
6    price_whole = soup.find("span", {"class": "a-price-whole"})
7    price_frac = soup.find("span", {"class": "a-price-fraction"})
8    if price_whole and price_frac:
9        price = price_whole.text + price_frac.text

評分與評論數

1rating_elem = soup.find("span", {"class": "a-icon-alt"})
2rating = rating_elem.get_text(strip=True) if rating_elem else None
3review_count_elem = soup.find(id="acrCustomerReviewText")
4reviews_text = review_count_elem.get_text(strip=True) if review_count_elem else ""
5reviews_count = reviews_text.split()[0]  # 例如 "1,554 ratings"

主圖片網址

Amazon 有時會把高解析度圖片藏在 HTML 內的 JSON 裡。可以用這個快速正規表示式方法：

1import re
2match = re.search(r'"hiRes":"(https://.*?.jpg)"', html_content)
3main_image_url = match.group(1) if match else None

或者直接抓主圖片標籤：

1img_tag = soup.find("img", {"id": "landingImage"})
2img_url = img_tag['src'] if img_tag else None

產品詳細資訊

品牌、重量和尺寸等規格通常會在表格裡：

1details = {}
2rows = soup.select("#productDetails_techSpec_section_1 tr")
3for row in rows:
4    header = row.find("th").get_text(strip=True)
5    value = row.find("td").get_text(strip=True)
6    details[header] = value

或者，如果 Amazon 使用的是「detailBullets」格式：

1bullets = soup.select("#detailBullets_feature_div li")
2for li in bullets:
3    txt = li.get_text(" ", strip=True)
4    if ":" in txt:
5        key, val = txt.split(":", 1)
6        details[key.strip()] = val.strip()

列印結果：

1print("Title:", product_title)
2print("Price:", price)
3print("Rating:", rating, "based on", reviews_count, "reviews")
4print("Main image URL:", main_image_url)
5print("Details:", details)

擷取多個產品並處理分頁

單一產品很好，但你大概會想抓整個清單。以下是如何抓搜尋結果和多頁資料。

從搜尋頁取得產品連結

1search_url = "<https://www.amazon.com/s?k=bluetooth+headphones>"
2res = requests.get(search_url, headers=headers)
3soup = BeautifulSoup(res.text, "lxml")
4product_links = []
5for a in soup.select("h2 a.a-link-normal"):
6    href = a['href']
7    full_url = "<https://www.amazon.com>" + href
8    product_links.append(full_url)

處理分頁

Amazon 的搜尋網址會使用 &page=2、&page=3 等參數。

1for page in range(1, 6):  # 抓前 5 頁
2    search_url = f"<https://www.amazon.com/s?k=bluetooth+headphones&page={page}>"
3    res = requests.get(search_url, headers=headers)
4    if res.status_code != 200:
5        break
6    soup = BeautifulSoup(res.text, "lxml")
7    # ... 如上擷取產品連結 ...

逐頁抓取產品並匯出 CSV

把產品資料收集到一個字典清單中，然後用 pandas：

1import pandas as pd
2df = pd.DataFrame(product_data_list)  # 字典清單
3df.to_csv("amazon_products.csv", index=False)

或匯出成 Excel：

1df.to_excel("amazon_products.xlsx", index=False)

Amazon Scraper Python 專案最佳實務

老實說，Amazon 一直都在改網站，也一直都在對抗爬蟲。以下是讓專案持續運作的方法：

• 輪換標頭與 User-Agent（可使用 fake-useragent 之類的函式庫）
• 大量爬取時使用代理
• 節流請求（每次請求之間隨機 time.sleep()）
• 優雅處理錯誤（遇到 503 重試，被擋時退讓）
• 撰寫彈性的解析邏輯（每個欄位準備多個選擇器）
• 監控 HTML 變化（如果腳本突然全部回傳 None，先檢查頁面）
• 遵守 robots.txt（Amazon 禁止抓取許多區塊——請負責任地爬取）
• 邊抓邊清理資料（去掉貨幣符號、逗號與多餘空白）
• 保持與社群連結（論壇、Stack Overflow、Reddit 的 r/webscraping）

維護你的爬蟲檢查清單：

• [ ] 輪換 User-Agent 與標頭
• [ ] 大規模爬取時使用代理
• [ ] 加入隨機延遲
• [ ] 將程式模組化，方便更新
• [ ] 監控封鎖或 CAPTCHA
• [ ] 定期匯出資料
• [ ] 記錄你的選擇器與邏輯

若想更深入了解，可以看看我的 。

免程式碼替代方案：用 Thunderbit AI 網頁爬蟲抓 Amazon

好，你已經看過 Python 的做法了。但如果你不想寫程式——或者你只想兩個點擊就把資料拿到手，然後繼續過日子呢？這就是 登場的時候。

Thunderbit 是一個 AI 網頁爬蟲 Chrome 擴充功能，讓你完全不寫程式就能擷取 Amazon 產品資料（以及幾乎任何網站的資料）。以下是我喜歡它的原因：

• AI 建議欄位： 只要點一下按鈕，Thunderbit 的 AI 就會判斷頁面上有哪些資料，並建議欄位（例如標題、價格、評分等）。
• 即時資料範本： 對 Amazon 來說，已經有預先建立好的範本，可以直接抓取所有常見欄位——完全不需要設定。
• 子頁面爬取： 先抓商品清單，再讓 Thunderbit 自動拜訪每個商品詳情頁，擷取更多資訊。
• 分頁： Thunderbit 可以幫你點「下一頁」或處理無限捲動。
• 匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion： 一鍵完成，資料立刻可用。
• 免費方案： 可以先用少量頁面免費試用。
• 自動處理反機器人機制： 因為它在你的瀏覽器中執行（或在雲端執行），Amazon 會把它視為真實使用者。

逐步教學：用 Thunderbit 擷取 Amazon 產品資料

其實非常簡單：

1. 安裝 Thunderbit：

   下載 並登入。

2. 打開 Amazon：

   前往你想擷取的 Amazon 頁面（搜尋結果、產品詳情頁，任何頁面都可以）。

3. 點選「AI 建議欄位」或使用範本：

   Thunderbit 會建議要擷取的欄位（或你可以直接選擇 Amazon Product 範本）。

4. 檢視欄位：

   如果需要，可以自行調整欄位（新增、刪除、重新命名等）。

5. 點選「擷取」：

   Thunderbit 會從頁面抓取資料，並以表格顯示。

6. 處理子頁面與分頁：

   如果你抓的是清單，點「擷取子頁面」即可拜訪每個商品詳情頁並拉取更多資訊。Thunderbit 也可以自動幫你點選「下一頁」。

7. 匯出你的資料：

   點選「匯出到 Excel」或「匯出到 Google Sheets」。完成。

8. （可選）排程擷取：

   需要每天更新這些資料？使用 Thunderbit 的排程器即可自動化。

就這麼簡單。沒有程式碼、沒有除錯、沒有代理、也沒有頭痛問題。如果你想看視覺化操作流程，可以查看 或 。

Amazon Scraper Python vs. 免程式碼網頁爬蟲：並排比較

把前面內容整合一下：

如果你是喜歡折騰細節、又需要高度客製化的開發者，Python 會很適合你。如果你想要速度、簡單，且完全不寫程式，Thunderbit 就是最佳選擇。

何時為 Amazon 資料選擇 Python、免程式碼，或 AI 網頁爬蟲

選擇 Python，如果：

• 你需要客製邏輯，或想把爬取整合進後端系統
• 你要做超大規模爬取（數萬筆商品）
• 你想理解爬蟲背後的運作原理

選擇 Thunderbit（免程式碼、AI 網頁爬蟲），如果：

• 你想快速拿到資料，不想寫程式
• 你是商業使用者、分析師或行銷人員
• 你希望讓團隊自己就能取得資料
• 你想避開代理、反機器人機制和維護的麻煩

兩者一起用，如果：

• 你想先用 Thunderbit 快速做原型，再為正式環境建立客製 Python 解法
• 你想用 Thunderbit 做資料收集，再用 Python 做資料清理／分析

對大多數商業使用者來說，Thunderbit 能在極短時間內滿足 90% 的 Amazon 爬取需求。至於另外 10%——高度客製、大規模或深度整合的需求——Python 仍然是王者。

結論與重點整理

擷取 Amazon 產品資料，對任何業務、電商或營運團隊來說，都是一種超能力。不論你是在追蹤價格、分析競爭對手，還是只是想把團隊從無止盡的複製貼上中解救出來，都有適合你的解法。

• Python 爬取 給你完整控制權，但也伴隨學習曲線與持續維護成本。
• 像 Thunderbit 這樣的免程式碼網頁爬蟲 讓每個人都能取得 Amazon 資料——不用寫程式、沒有壓力，只有成果。
• 最佳做法？選擇最符合你的技能、時程與商業目標的工具。

如果你有興趣，不妨試試 Thunderbit——免費就能開始，而且你會驚訝於自己多快就能拿到需要的資料。如果你是開發者，也別怕混搭：有時候最快的做法，就是讓 AI 幫你完成那些無聊的部分。

常見問題

1. 為什麼企業會想擷取 Amazon 產品資料？

擷取 Amazon 可以讓企業監控價格、分析競爭對手、蒐集評論做產品研究、預測需求，並開發銷售名單。Amazon 擁有超過 6 億項商品和近 200 萬名賣家，是很豐富的競爭情報來源。

2. 用 Python 和像 Thunderbit 這類免程式碼工具來擷取 Amazon，主要差異是什麼？

Python 爬蟲提供最高彈性，但需要寫程式、設定時間，以及持續維護。Thunderbit 是免程式碼的 AI 網頁爬蟲，讓使用者透過 Chrome 擴充功能就能即時擷取 Amazon 資料——不需要寫程式，還內建反機器人處理與匯出到 Excel 或 Sheets 的功能。

3. 擷取 Amazon 資料合法嗎？

Amazon 的服務條款通常禁止爬取，而且他們也積極實施反機器人機制。不過，許多企業仍會在負責任的前提下，擷取公開可見資料，例如遵守請求速率限制並避免過量請求。

4. 使用網頁爬蟲工具可以從 Amazon 擷取哪些資料？

常見資料欄位包括商品標題、價格、評分、評論數、圖片、產品規格、庫存狀態，甚至賣家資訊。Thunderbit 也支援子頁面爬取與分頁，能擷取多個商品與多頁資料。

5. 什麼時候該選擇 Python 爬取，而不是像 Thunderbit 這類工具？反之亦然？

如果你需要完整控制、客製邏輯，或計畫把爬取整合到後端系統，就用 Python。如果你想快速拿到結果、不想寫程式、需要容易擴充，或你是正在尋找低維護解法的商業使用者，就用 Thunderbit。

想更深入了解嗎？看看這些資源：

祝你擷取順利——也祝你的試算表永遠保持最新。