Amazon 爬蟲 Python 教學：如何擷取商品資料

說真的，Amazon 幾乎就是全世界的購物天堂、超市和電子賣場的集合體。如果你在做銷售、電商或營運，肯定知道 Amazon 上的動態會直接影響你的定價策略、庫存調度，甚至下一波主打商品的選擇。但問題來了：這些超有價值的商品資訊、價格、評分和評論，全都藏在只為消費者設計的網頁裡，對需要大量數據的團隊來說根本不友善。那要怎麼辦，才能不用像以前一樣瘋狂複製貼上，輕鬆把這些資料抓下來？

這時候，網頁爬蟲就超級派得上用場。這篇教學會帶你用兩種方式抓 Amazon 商品資料：一種是經典的「自己用 Python 寫程式」，另一種則是用像 這種免寫程式的人工智慧網頁爬蟲，直接讓 AI 幫你搞定一切。我會先示範完整的 Python 程式碼（包含常見陷阱和解法），再展示怎麼用 Thunderbit 幾個步驟就能抓到一樣的資料，完全不用寫一行程式。不管你是開發者、商業分析師，還是只想擺脫手動輸入的工作，這篇都能幫你省下大把時間。

為什麼要抓 Amazon 商品資料？（amazon 爬蟲 python、python 網頁爬蟲）

Amazon 不只是全球最大的線上零售商，更是競爭情報的金礦。根據 ，Amazon 上架商品超過 6 億件，活躍賣家接近 200 萬家，對於想要：

• 監控價格（即時調整自家售價）
• 分析競爭對手（追蹤新品、評價與評論）
• 開發潛在客戶（找賣家、供應商或合作夥伴）
• 預測市場需求（觀察庫存與銷售排名）
• 掌握市場趨勢（挖掘評論與搜尋結果）

這些都不是紙上談兵，很多企業已經靠這些數據拿到實際成效。像有家電子產品零售商利用 Amazon 價格數據 ，另一品牌自動化競品價格追蹤後 。

下面整理常見應用和預期效益：

更重要的是，都已經從數據分析中獲得實質價值。如果你還沒開始抓 Amazon 資料，等於把商機和洞察拱手讓人。

概覽：Amazon 爬蟲 Python vs. 免寫程式網頁爬蟲工具

要把 Amazon 資料帶進你的試算表或儀表板，主要有兩種方式：

1. Amazon 爬蟲 Python（python 網頁爬蟲）：

   用 Python 程式搭配 Requests、BeautifulSoup 等函式庫自己寫爬蟲。這種方式彈性最大，但你得會寫程式、處理反爬蟲機制，還要隨時維護程式碼因應 Amazon 網站變動。

2. 免寫程式網頁爬蟲工具（像 Thunderbit）：

   只要點選、拖拉就能擷取資料，完全不用寫程式。像 這類新一代工具甚至用 AI 自動判斷要抓哪些欄位，還能自動處理分頁、子頁面，並直接匯出到 Excel 或 Google Sheets。

兩者比較如下：

接下來會分別帶你實作 Python Amazon 爬蟲（含完整程式碼），再示範如何用 Thunderbit 人工智慧網頁爬蟲一鍵完成。

Amazon 爬蟲 Python 入門：環境準備與安裝

在開始寫程式前，先把開發環境準備好。

你需要準備：

• Python 3.x（可到 下載）
• 程式編輯器（推薦 VS Code，其他也可以）
• 以下函式庫：
  • requests（發送 HTTP 請求）
  • beautifulsoup4（解析 HTML）
  • lxml（高效 HTML 解析器）
  • pandas（資料表/匯出）
  • re（正則表達式，Python 內建）

安裝函式庫：

1pip install requests beautifulsoup4 lxml pandas

專案設定：

• 建立一個新資料夾作為專案目錄。
• 用編輯器新增 Python 檔案（如 amazon_scraper.py）。
• 一切就緒，準備開工！

實作步驟：用 Python 擷取 Amazon 商品資料

以下以單一商品頁為例說明（後面會介紹如何批次抓多商品、多頁面）。

1. 發送請求並取得 HTML

先抓取商品頁的 HTML（請自行替換商品網址）：

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

注意： 這種最基本的請求很容易被 Amazon 擋下來，常見 503 或出現驗證碼頁面。因為 Amazon 能判斷你不是一般瀏覽器。

Amazon 反爬蟲對策

Amazon 對機器人很敏感，建議：

• 加上 User-Agent 標頭（偽裝成 Chrome 或 Firefox）
• 輪換 User-Agent（不要每次都用同一個）
• 降低請求頻率（隨機延遲）
• 大量爬取時用代理伺服器

範例：

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)

進階做法可以準備多組 User-Agent 輪流使用。大規模爬取建議搭配代理服務，小規模則加標頭與延遲即可。

擷取主要商品欄位

取得 HTML 後，用 BeautifulSoup 解析：

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

以下示範常見欄位：

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 價格位置不一，可嘗試：

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"

主圖網址

Amazon 有時把高畫質圖片藏在 HTML 的 JSON 裡，可用正則：

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

或直接抓主圖標籤：

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

商品細節

品牌、重量、尺寸等多在表格內：

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

或遇到「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()

輸出結果：

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)

批次抓多商品與分頁處理

如果想抓整個商品清單，可以這樣做：

從搜尋頁取得商品連結

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 搜尋頁網址可用 &page=2、&page=3 依序翻頁：

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    # ... 如上擷取商品連結 ...

逐頁抓取並匯出 CSV

將所有商品資料存成字典列表，用 pandas 匯出：

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

或匯出 Excel：

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

Amazon 爬蟲 Python 專案實戰建議

Amazon 網站經常變動且反爬蟲嚴格，建議：

• 輪換標頭與 User-Agent（可用 fake-useragent 套件）
• 大規模爬取用代理
• 隨機延遲請求（time.sleep()）
• 錯誤處理要完善（遇 503 重試、被擋時自動暫停）
• 解析邏輯要彈性（同一欄位多種選擇器）
• 監控 HTML 結構變化（突然全抓不到時檢查頁面）
• 遵守 robots.txt（Amazon 多數區塊禁止爬取，請負責任使用）
• 即時清理資料（去除貨幣符號、逗號、空白）
• 多參與社群討論（Stack Overflow、Reddit r/webscraping）

維護爬蟲清單：

• [ ] 輪換 User-Agent 與標頭
• [ ] 大量爬取時用代理
• [ ] 加入隨機延遲
• [ ] 程式模組化方便維護
• [ ] 監控是否被封鎖或出現驗證碼
• [ ] 定期匯出資料
• [ ] 記錄選擇器與邏輯

想深入了解，歡迎參考我的 。

免寫程式方案：用 Thunderbit 人工智慧網頁爬蟲抓 Amazon

看完 Python 做法後，如果你不想寫程式，或只想兩下就拿到資料，Thunderbit 就是你的神隊友。

Thunderbit 是一款人工智慧網頁爬蟲 Chrome 擴充功能，讓你完全不用寫程式就能抓取 Amazon（或幾乎任何網站）商品資料。它的優點包括：

• AI 智能欄位建議： 一鍵自動辨識頁面資料，推薦常用欄位（如標題、價格、評分等）
• 內建 Amazon 範本： 直接套用現成範本，常見欄位全自動擷取
• 子頁面自動爬取： 可先抓商品清單，再自動進入每個商品頁補抓細節
• 自動分頁： Thunderbit 會自動點擊「下一頁」或無限滾動
• 一鍵匯出 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion： 資料隨時可用
• 免費試用： 少量頁面免費體驗
• 自動處理反爬蟲： 因為在瀏覽器（或雲端）執行，Amazon 會認為你是真用戶

步驟教學：用 Thunderbit 擷取 Amazon 商品資料

操作流程超簡單：

1. 安裝 Thunderbit：

   下載 並登入。

2. 打開 Amazon 頁面：

   前往你想抓取的 Amazon 頁面（搜尋結果、商品頁都可以）。

3. 點選「AI 智能欄位」或套用範本：

   Thunderbit 會自動推薦可擷取的欄位，或直接選用 Amazon 商品範本。

4. 檢查欄位：

   可以自己增減、調整欄位名稱。

5. 點擊「開始爬取」：

   Thunderbit 會自動擷取頁面資料並顯示於表格。

6. 處理子頁面與分頁：

   如果抓的是清單，點「爬取子頁面」可自動進入每個商品頁補抓細節，也能自動翻頁。

7. 匯出資料：

   一鍵匯出 Excel 或 Google Sheets，馬上就能用。

8. （選用）排程自動爬取：

   需要每日自動更新？Thunderbit 也支援排程。

就這麼簡單，完全不用寫程式、除錯、代理、反爬蟲。想看操作影片，可以參考 或 。

Amazon 爬蟲 Python vs. 免寫程式網頁爬蟲：比較總覽

總結如下：

如果你是開發者、需要高度客製，Python 是最佳選擇。若追求速度、簡單、免寫程式，Thunderbit 絕對是首選。

什麼時候該選 Python、免寫程式或 AI 網頁爬蟲？

適合用 Python 的情境：

• 需要高度客製邏輯或要整合到後端系統
• 大規模爬取（數萬商品以上）
• 想深入學習爬蟲原理

適合用 Thunderbit（免寫程式、AI 網頁爬蟲）：

• 想快速取得資料、完全不寫程式
• 商業用戶、分析師、行銷人員
• 希望團隊每個人都能自己抓資料
• 不想煩惱代理、反爬蟲、維護問題

兩者搭配使用：

• 先用 Thunderbit 快速原型，量產時再用 Python 客製
• 用 Thunderbit 抓資料、Python 做後續清理與分析

對大多數商業用戶來說，Thunderbit 能解決 90% Amazon 資料需求，省時又省力。剩下 10% 超級客製、大規模或深度整合，Python 依然是王道。

結論與重點整理

抓取 Amazon 商品資料，對銷售、電商、營運團隊來說就是一項超能力。不管你是要追蹤價格、分析競品，還是想解放團隊免於手動複製貼上，都有合適的解決方案。

• Python 爬蟲 彈性最高，但學習曲線較陡且需持續維護
• 免寫程式網頁爬蟲如 Thunderbit 讓任何人都能輕鬆抓取 Amazon 資料，無需寫程式、無痛上手
• 最佳做法？選擇最適合你技能、時程與業務目標的工具

有興趣的話，不妨試試 Thunderbit——免費入門，資料取得超快。如果你是開發者，也可以混合使用，有時讓 AI 幫你處理繁瑣步驟，反而能更快完成專案。

常見問題

1. 為什麼企業要抓取 Amazon 商品資料？

抓取 Amazon 資料能幫助企業監控價格、分析競爭對手、收集評論做產品研究、預測需求、開發銷售名單。Amazon 擁有超過 6 億商品、近 200 萬賣家，是競爭情報的絕佳來源。

2. 用 Python 和像 Thunderbit 這類免寫程式工具抓 Amazon 有什麼差別？

Python 爬蟲彈性最高，但需會寫程式、安裝環境且要持續維護。Thunderbit 這類免寫程式人工智慧網頁爬蟲，讓用戶只需安裝 Chrome 擴充功能即可一鍵擷取 Amazon 資料，內建反爬蟲處理，還能直接匯出 Excel 或 Sheets。

3. 抓取 Amazon 資料是否合法？

Amazon 服務條款通常禁止自動抓取，且有嚴格反爬蟲措施。不過許多企業仍會抓取公開資料，並遵守合理頻率、避免過度請求等原則以降低風險。

4. 用網頁爬蟲工具能抓到哪些 Amazon 資料？

常見欄位包括商品標題、價格、評分、評論數、圖片、規格、庫存狀態，甚至賣家資訊。Thunderbit 也支援子頁面與分頁自動擷取，可抓取多筆商品與多頁資料。

5. 什麼情況該選 Python 爬蟲，什麼時候該用 Thunderbit？

需要完全自訂、複雜邏輯或要整合到後端系統時，建議用 Python。想快速取得資料、易於擴展、或商業用戶追求低維護，Thunderbit 是最佳選擇。

想深入了解，推薦參考：

祝你爬蟲順利，資料永遠最新！