2026 年 7 大最佳網頁爬取語言

網頁爬取該用哪種程式語言？答案其實要看你的專案——而我看過不少開發者因為選錯語言，最後直接卡死。

網頁爬取軟體市場在。選對語言，代表你可以更快做完、少花時間維護；選錯了，最後只會換來壞掉的爬蟲和被白白浪費的週末。

我做自動化工具已經很多年了。以下是我用過的七種爬取語言——包含程式碼範例、實際取捨，以及什麼情況下你其實該直接跳過寫程式，改用。

我們如何選出最佳的網頁爬取語言

談到網頁爬取，不是每種程式語言都一樣好用。我看過專案因為幾個關鍵因素一飛沖天，也看過它們因此翻車：

易用性： 上手有多快？語法是不是夠友善，還是你得先拿到電腦科學博士學位才印得出「Hello, World」？
函式庫支援： 有沒有穩定的 HTTP 請求、HTML 解析與動態內容處理函式庫？還是你得自己從零造輪子？
效能： 能不能處理數百萬頁的爬取，還是跑幾百頁就撐不住了？
動態內容處理： 現代網站很愛 JavaScript，你的語言跟得上嗎？
社群與支援： 當你卡關時——而且你一定會卡——有沒有社群能幫你一把？

根據這些標準，再加上大量熬夜測試，以下是我會介紹的七種語言：

Python：初學者與專業人士都愛用的首選。
JavaScript 與 Node.js：動態內容之王。
Ruby：語法乾淨，腳本寫得快。
PHP：伺服器端的簡單利器。
C++：需要極致速度時的選擇。
Java：企業級、可擴展。
Go（Golang）：快速而且具備並行能力。

如果你正在想：「Shuai，我根本不想寫程式。」那就先別走，文章最後會介紹 Thunderbit。

Python 網頁爬取：最適合新手的強大方案

先從大家最愛的 Python 開始。如果你問一屋子的資料人員：「網頁爬取最好的程式語言是什麼？」你大概會像在 Taylor Swift 演唱會聽到萬人齊聲一樣，聽到大家一起喊 Python。

為什麼選 Python？

語法對新手友善： 你幾乎可以把 Python 程式直接唸出來，而且聽起來還很像英文。
無可匹敵的函式庫支援： 從用來解析 HTML 的、用於大規模爬取的、負責 HTTP 的，到瀏覽器自動化的 ——Python 幾乎什麼都有。
超大社群： 光是網頁爬取相關的。

Python 範例程式：抓取頁面標題

1import requests
2from bs4 import BeautifulSoup
3response = requests.get("<https://example.com>")
4soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
5title = soup.title.string
6print(f"Page title: \{title\}")

優勢：

開發與原型製作速度快。
教學與問答資源非常多。
很適合資料分析——先用 Python 抓資料，再用 pandas 分析、matplotlib 視覺化。
函式庫也一直在進化：Scrapy 2.14 版本（2026 年 1 月）已在整個框架中原生加入 async/await，所以非同步不再只是 Selenium/Playwright 的專利。

限制：

跟編譯型語言相比，大量任務時速度較慢。
面對超動態網站時可能有點笨重（不過 Selenium 和 Playwright 可以幫上忙）。
不適合以閃電速度爬取數百萬頁。

結論：

如果你是爬取新手，或只是想趕快把事情做完，Python 就是最好的網頁爬取語言——沒有之一。。

JavaScript 與 Node.js：輕鬆爬取動態網站

如果 Python 是瑞士刀，那 JavaScript（以及 Node.js） 就是電鑽——特別適合爬取現代、JavaScript 密集型網站。

為什麼選 JavaScript/Node.js？

動態內容原生支援： 它在瀏覽器裡執行，所以能看到使用者看見的內容——即使網站是用 React、Angular 或 Vue 建的。
預設支援非同步： Node.js 可以同時處理數百個請求。
對網頁開發者很熟悉： 如果你做過網站，本來就已經會一些 JavaScript。

核心函式庫：

：支援多瀏覽器（Chromium、Firefox、WebKit），具備自動等待與每個 context 的代理設定。如果你在 2026 年要開始新的 Node 爬蟲，這是預設首選。
：透過 Chrome DevTools Protocol 控制無頭 Chrome。對只跑 Chrome 的工作，以及需要較輕依賴的情境，仍然很穩。
：Node 端類似 jQuery 的 HTML 解析工具，當你不需要真實瀏覽器時很好用。

Node.js 範例程式：使用 Puppeteer 抓取頁面標題

1const puppeteer = require('puppeteer');
2(async () => {
3  const browser = await puppeteer.launch();
4  const page = await browser.newPage();
5  await page.goto('<https://example.com>', { waitUntil: 'networkidle2' });
6  const title = await page.title();
7  console.log(`Page title: $\{title\}`);
8  await browser.close();
9})();

優勢：

原生處理 JavaScript 渲染內容。
很適合爬取無限捲動、彈出視窗與互動式網站。
適合大規模、並行爬取。

限制：

非同步程式設計對新手來說可能不太直覺。
無頭瀏覽器如果同時跑太多，會很吃記憶體。
相較 Python，資料分析工具較少。

什麼時候 JavaScript/Node.js 是最好的網頁爬取語言？

當你的目標網站是動態的，或你想自動化瀏覽器操作時。。

Ruby：適合快速網頁爬取腳本的乾淨語法

Ruby 不只是給 Rails 應用和優雅程式散文用的。它也是網頁爬取的好選擇——尤其是如果你喜歡程式碼讀起來像俳句。

為什麼選 Ruby？

可讀性高、表達力強： 你可以寫出一個 Ruby 爬蟲，讀起來幾乎跟你的購物清單一樣簡單。
很適合原型製作： 寫得快，也容易調整。
核心函式庫： 用於解析的，以及用於自動化導覽的。

Ruby 範例程式：抓取頁面標題

1require 'open-uri'
2require 'nokogiri'
3html = URI.open("<https://example.com>")
4doc = Nokogiri::HTML(html)
5title = doc.at('title').text
6puts "Page title: #\{title\}"

優勢：

非常易讀又簡潔。
很適合小型專案、一次性腳本，或你本來就已經在用 Ruby 的情況。

限制：

大型任務時，速度比 Python 或 Node.js 慢。
用於爬取的函式庫較少，社群支援也較弱。
不太適合爬取 JavaScript 密集型網站（雖然可以用 Watir 或 Selenium）。

最適合：

如果你本來就是 Ruby 開發者，或只是想快速寫個腳本，Ruby 會讓人很愉快；但若要做大規模、動態爬取，還是另尋他法。

PHP：伺服器端網頁資料擷取的簡單方案

PHP 看起來像是早期網路的遺物，但它其實還活得很好——尤其當你想直接在伺服器上抓資料時。

為什麼選 PHP？

到處都能跑： 大多數網站伺服器本來就有 PHP。
容易與網頁應用整合： 一次完成抓取與網站顯示。
核心函式庫： 用於 HTTP 的、用於請求的、以及無頭瀏覽器自動化的。

PHP 範例程式：抓取頁面標題

1&lt;?php
2$ch = curl_init("<https://example.com>");
3curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
4$html = curl_exec($ch);
5curl_close($ch);
6$dom = new DOMDocument();
7@$dom->loadHTML($html);
8$title = $dom->getElementsByTagName("title")->item(0)->nodeValue;
9echo "Page title: $title\n";
10?>

優勢：

很容易部署到網站伺服器上。
很適合當作網頁工作流程的一部分來爬取。
對簡單的伺服器端爬取任務來說速度快。

限制：

進階爬取的函式庫支援有限。
不適合高併發或大規模爬取。
處理 JavaScript 密集型網站比較麻煩（不過 Panther 有幫助）。

最適合：

如果你的技術棧本來就是 PHP，或你想在網站上抓資料並直接顯示，PHP 是實用的選擇。。

C++：適合大規模專案的高效能網頁爬取

C++ 就像程式語言裡的肌肉車。如果你需要原始速度與控制力，而且不怕動手做一點苦工，C++ 可以帶你很遠。

為什麼選 C++？

快到飛起： 在 CPU 密集型任務上，速度勝過多數語言。
細粒度控制： 可以管理記憶體、執行緒與各種效能調校。
核心函式庫： 用於 HTTP 的、用於解析的。

C++ 範例程式：抓取頁面標題

1#include <curl/curl.h>
2#include <iostream>
3#include <string>
4size_t WriteCallback(void* contents, size_t size, size_t nmemb, void* userp) {
5    std::string* html = static_cast<std::string*>(userp);
6    size_t totalSize = size * nmemb;
7    html->append(static_cast<char*>(contents), totalSize);
8    return totalSize;
9}
10int main() {
11    CURL* curl = curl_easy_init();
12    std::string html;
13    if(curl) {
14        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, "<https://example.com>");
15        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, WriteCallback);
16        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &html);
17        CURLcode res = curl_easy_perform(curl);
18        curl_easy_cleanup(curl);
19    }
20    std::size_t startPos = html.find("<title>");
21    std::size_t endPos = html.find("</title>");
22    if(startPos != std::string::npos && endPos != std::string::npos) {
23        startPos += 7;
24        std::string title = html.substr(startPos, endPos - startPos);
25        std::cout &lt;&lt; "Page title: " &lt;&lt; title &lt;&lt; std::endl;
26    } else {
27        std::cout &lt;&lt; "Title tag not found" &lt;&lt; std::endl;
28    }
29    return 0;
30}

優勢：

大型爬取任務的速度無可匹敵。
很適合把爬取功能整合進高效能系統。

限制：

學習曲線很陡（咖啡請先備好）。
需要手動管理記憶體。
高階函式庫較少；不太適合動態內容。

最適合：

當你需要爬取數百萬頁，或效能是絕對關鍵時。否則，你可能花在除錯的時間比爬資料還多。

Java：企業級網頁爬取解決方案

Java 是企業世界的主力工作馬。如果你要打造的是能長期運作、處理大量資料，還能在殭屍末日活下來的系統，那 Java 就是你的朋友。

為什麼選 Java？

穩健且可擴展： 很適合大型、長期運作的爬取專案。
強型別與錯誤處理： 上線後驚喜更少。
核心函式庫： 用於解析的、用於瀏覽器自動化的、以及用於 HTTP 的。

Java 範例程式：抓取頁面標題

1import org.jsoup.Jsoup;
2import org.jsoup.nodes.Document;
3public class ScrapeTitle {
4    public static void main(String[] args) throws Exception {
5        Document doc = Jsoup.connect("<https://example.com>").get();
6        String title = doc.title();
7        System.out.println("Page title: " + title);
8    }
9}

優勢：

高效能且支援並行。
很適合大型、需要長期維護的程式碼庫。
對動態內容也有不錯的支援（透過 Selenium 或 HtmlUnit）。

限制：

語法較冗長；比起腳本語言，需要更多前置設定。
對小型、一次性腳本來說有點大材小用。

最適合：

企業級爬取，或你需要非常穩定、可擴展的系統時。

Go（Golang）：快速且具並行能力的網頁爬取

Go 是後起之秀，但已經開始引起關注——尤其是在高速、並行爬取方面。

為什麼選 Go？

編譯型速度： 幾乎跟 C++ 一樣快。
內建並行： Goroutines 讓平行爬取變得很輕鬆。
核心函式庫： 用於爬取的，以及用於解析的。

Go 範例程式：抓取頁面標題

1package main
2import (
3    "fmt"
4    "github.com/gocolly/colly"
5)
6func main() {
7    c := colly.NewCollector()
8    c.OnHTML("title", func(e *colly.HTMLElement) {
9        fmt.Println("Page title:", e.Text)
10    })
11    err := c.Visit("<https://example.com>")
12    if err != nil {
13        fmt.Println("Error:", err)
14    }
15}

優勢：

速度驚人，且適合大規模爬取。
部署容易（單一二進位檔）。
很適合並行爬取。

限制：

社群規模比 Python 或 Node.js 小。
高階爬取函式庫較少。
處理 JavaScript 密集型網站需要額外設定（Chromedp 或 Selenium）。

最適合：

當你需要大規模爬取，或 Python 的速度就是不夠時。。

比較最佳網頁爬取程式語言

把前面的內容整合起來。以下是 2026 年選擇最佳網頁爬取語言時的並列比較：

語言/工具	易用性	效能	函式庫支援	動態內容處理	最佳使用情境
Python	非常高	中等	優秀	良好（Selenium/Playwright）	通用、初學者、資料分析
JavaScript/Node.js	中等	高	強	優秀（原生）	動態網站、非同步爬取、網頁開發者
Ruby	高	中等	尚可	有限（Watir）	快速腳本、原型製作
PHP	中等	中等	普通	有限（Panther）	伺服器端、網頁應用整合
C++	低	非常高	有限	非常有限	效能關鍵、大規模
Java	中等	高	良好	良好（Selenium/HtmlUnit）	企業級、長期運作服務
Go (Golang)	中等	非常高	持續成長	中等（Chromedp）	高速、並行爬取

什麼時候該跳過寫程式：Thunderbit 作為無程式碼網頁爬取方案

老實說，有時候你只是想要資料——不想寫程式、不想除錯，也不想煩惱「為什麼這個 selector 一直不動」。這就是登場的時候。

身為 Thunderbit 的共同創辦人，我想打造一個讓網頁爬取像叫外送一樣簡單的工具。Thunderbit 的特色如下：

2 步驟設定： 只要點一下「AI 建議欄位」再點「爬取」即可。不用折騰 HTTP 請求、代理或反機器人技巧。
智慧範本： 一個爬蟲範本可以適應多種頁面版型。網站改版時，不必每次重寫爬蟲。
瀏覽器與雲端爬取： 可選擇在瀏覽器內爬取（很適合需要登入的網站）或在雲端爬取（公開資料速度超快）。
處理動態內容： Thunderbit 的 AI 會操作真實瀏覽器，因此能處理無限捲動、彈出視窗、登入等情境。
匯出到任何地方： 可下載到 Excel、Google 試算表、Airtable、Notion，或直接複製到剪貼簿。
免維護： 如果網站改版，只要重新執行 AI 建議即可，不必再熬夜除錯。
排程與自動化： 可以設定爬蟲排程執行——不用 cron job，也不用伺服器設定。
專用提取器： 需要電子郵件、電話號碼或圖片？Thunderbit 也有一鍵提取器。

最棒的是，你完全不需要懂任何一行程式碼。Thunderbit 是為商務使用者、行銷人員、業務團隊、房地產專業人士——任何需要快速取得資料的人——所打造。

想看看 Thunderbit 的實際操作嗎？或到我們的看示範。

結論：2026 年如何選擇最佳網頁爬取語言

到了 2026 年，網頁爬取比以往更容易上手，也更強大。以下是我在多年自動化實戰中學到的事：

Python 依然是最好的網頁爬取語言，如果你想快速開始，並且希望有大量現成資源可用。
JavaScript/Node.js 對於爬取動態、JavaScript 密集型網站無可匹敵。
Ruby 與 PHP 很適合快速腳本與網頁整合，尤其當你本來就在用它們時。
C++ 與 Go 是你需要速度與規模時的好朋友。
Java 則是企業級、長期專案的首選。
如果你想完全跳過寫程式？就是你的秘密武器。

在動手之前，先問自己：

我的專案規模有多大？
我需要處理動態內容嗎？
我的技術熟悉度如何？
我是想自己開發，還是只想拿到資料？

不妨試試上面的程式碼範例，或在下一個專案中試用 Thunderbit。如果你想更深入了解，也可以看看我們的，裡面有更多指南、技巧，以及真實世界的爬取故事。

祝你爬取順利——也願你的資料永遠乾淨、結構化，而且只要一鍵就能拿到。

P.S. 如果你半夜 2 點還卡在網頁爬取的死胡同裡，請記得：永遠還有 Thunderbit。或者咖啡。或者兩者都來。

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常見問題

1. 2026 年網頁爬取最好的程式語言是什麼？

Python 仍然是首選，因為它語法易讀、函式庫強大（像 BeautifulSoup、Scrapy、Selenium），而且社群龐大。對新手與專業人士都很適合，特別是需要把爬取與資料分析結合時。

2. 哪種語言最適合爬取 JavaScript 密集型網站？

JavaScript（Node.js）是動態網站的首選。Puppeteer 和 Playwright 這類工具可讓你完整控制瀏覽器，並與透過 React、Vue 或 Angular 載入的內容互動。

3. 有沒有免程式碼的網頁爬取選項？

有—— 是一款無程式碼的 AI 網頁爬蟲，可處理從動態內容到排程等所有事情。只要點一下「AI 建議欄位」就能開始爬取。非常適合需要快速取得結構化資料的業務、行銷或營運團隊。

4. 如果 AI 程式代理可以幫我寫爬蟲，我還需要選語言嗎？

這在 2026 年是個合理的問題。像 Claude Code、Cursor 和 OpenAI Codex 這類工具，確實可以從一段簡短提示詞產出 Scrapy spider、Playwright 腳本，或 Go + Colly crawler——所以「先學哪種語言」的門檻，真的比兩年前低很多。但代理還是會用某種語言產出程式碼，而你（或接手這個專案的人）最後仍然要讀它、除錯、部署它。所以語言選擇依然重要；只是現在更影響後續維護，而不是前 30 行程式碼。如果你完全不想碰程式碼，那就是的用武之地——它直接跳過語言選擇這件事。

延伸閱讀：

網頁爬取程式語言：哪一種最適合你的專案（2026）

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