2025 年七大最佳網頁爬蟲程式語言推薦

說真的，2025 年的網頁爬蟲世界真的是熱鬧到不行。身為一個在 SaaS 和自動化圈子混了好幾年的老司機，每次看到網路上那麼多等著被挖掘的資料，還是會忍不住手癢。不管你是電商、業務、房仲，還是像我一樣的數據狂熱者，你一定發現網頁爬蟲早就從冷門技能變成現代人必備的超能力。根據統計，。這代表資料紅利和商機大到你想像不到。

但重點來了：選對網頁爬蟲程式語言，往往決定你專案的成敗。選得好，開發快、維護輕鬆、少踩雷；選錯了，保證讓你抓狂到想把電腦砸了。這篇文章，我會帶你深入解析 2025 年最值得推薦的七種網頁爬蟲程式語言，附上實用範例、實戰經驗，還有一些過來人的小提醒。如果你對寫程式完全沒興趣，別擔心，文末會介紹 —— 我們的零程式碼人工智慧網頁爬蟲，讓你輕鬆把資料抓回家。

我們怎麼挑選最佳網頁爬蟲語言？

不是每種程式語言都適合做網頁爬蟲。這幾年下來，我看過不少專案因為語言選擇而成敗分明，主要關鍵如下：

易用性：學起來快不快？語法直不直覺？還是要像考研究所一樣才能寫出「Hello, World」？
函式庫支援：有沒有現成的 HTTP 請求、HTML 解析、動態內容處理套件？還是得自己土法煉鋼？
效能表現：能不能輕鬆抓上百萬頁？還是跑個幾百頁就卡住？
動態內容處理能力：現在網站都愛用 JavaScript，你的語言跟得上嗎？
社群與支援：遇到問題時，有沒有熱心的社群能幫你解決？

根據這些標準，加上無數次熬夜測試，以下是我精選的七大語言：

Python：新手、老手都愛用的萬用語言。
JavaScript & Node.js：動態網站的最佳拍檔。
Ruby：語法優雅，腳本開發超快。
PHP：伺服器端資料抓取好幫手。
C++：效能至上，速度無人能敵。
Java：企業級專案首選，穩定又可擴展。
Go (Golang)：高效並發，速度與穩定兼具。

如果你心裡想「我根本不想寫程式」，記得看到最後，Thunderbit 會是你的救星。

Python 網頁爬蟲：新手友善的強大選擇

先從最多人推崇的 Python 開始。如果你問一群數據工程師「哪個語言最適合做網頁爬蟲？」—— 保證大家異口同聲喊 Python，場面就像 Taylor Swift 演唱會一樣熱烈。

為什麼選 Python？

語法簡單易懂：Python 程式碼幾乎像在寫英文，閱讀起來超順。
函式庫超齊全：從（HTML 解析）、（大規模爬蟲）、（HTTP 請求）、到（瀏覽器自動化），通通有。
龐大社群：光是。

Python 範例：抓取網頁標題

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

response = requests.get("<https://example.com>")
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
title = soup.title.string
print(f"Page title: {title}")

優點：

開發速度快，原型設計超方便。
教學資源、問答論壇多到爆。
結合 pandas、matplotlib，資料分析一條龍。

缺點：

大型專案效能不如編譯型語言。
處理極度動態網站時會稍嫌笨重（但 Selenium、Playwright 可補足）。
如果要極速抓上百萬頁，可能不是最佳選擇。

總結：

新手入門、想快速完成專案，Python 絕對是網頁爬蟲首選。

JavaScript & Node.js：動態網站資料抓取首選

如果說 Python 是瑞士刀，JavaScript（和 Node.js） 就是電動工具——特別適合現代動態網站。

為什麼選 JavaScript/Node.js？

天生適合動態內容：直接在瀏覽器執行，能看到用戶實際畫面，無論是 React、Angular 還是 Vue 都難不倒。
非同步處理強：Node.js 能同時處理大量請求。
網頁開發者熟悉：有寫過網站就會 JavaScript，上手無痛。

主流函式庫：

：無頭 Chrome 自動化。
：多瀏覽器自動化。
：Node 版 jQuery 解析 HTML。

Node.js 範例：用 Puppeteer 抓取網頁標題

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch();
  const page = await browser.newPage();
  await page.goto('<https://example.com>', { waitUntil: 'networkidle2' });
  const title = await page.title();
  console.log(`Page title: ${title}`);
  await browser.close();
})();

優點：

原生支援 JavaScript 動態內容。
處理無限滾動、彈窗、互動式網站超強。
大型並發爬蟲效率高。

缺點：

非同步程式設計對新手較有挑戰。
無頭瀏覽器多開時記憶體消耗大。
資料分析工具不如 Python 豐富。

什麼時候選 JavaScript/Node.js？

目標網站是動態頁面、需要模擬用戶操作時，JavaScript/Node.js 是最佳選擇。。

Ruby：語法優雅，快速開發爬蟲腳本

Ruby 不只適合做 Rails 網站，寫爬蟲也很順手，尤其喜歡簡潔語法的朋友一定會愛上。

為什麼選 Ruby？

語法簡潔易讀：Ruby 程式碼就像寫詩一樣直觀。
原型開發快：寫腳本、調整都很方便。
主流函式庫：（HTML 解析）、（自動化瀏覽）。

Ruby 範例：抓取網頁標題

require 'open-uri'
require 'nokogiri'

html = URI.open("<https://example.com>")
doc = Nokogiri::HTML(html)
title = doc.at('title').text
puts "Page title: #{title}"

優點：

代碼簡潔，維護容易。
適合小型專案、臨時腳本，或本來就用 Ruby 的團隊。

缺點：

大型專案效能不如 Python、Node.js。
爬蟲函式庫與社群資源較少。
處理 JavaScript 動態網站較吃力（可用 Watir 或 Selenium 輔助）。

適合情境：

Ruby 愛好者、需要快速寫腳本時很方便。若要大規模動態爬蟲，建議選其他語言。

PHP：伺服器端資料擷取的簡單選擇

PHP 也許讓人覺得有點「老派」，但在伺服器端抓資料還是很實用，尤其是想直接在網站上顯示爬取結果時。

為什麼選 PHP？

幾乎所有主機都支援：部署超方便。
容易與網站整合：抓資料、顯示資料一次搞定。
主流函式庫：（HTTP 請求）、（HTTP 請求）、（無頭瀏覽器自動化）。

PHP 範例：抓取網頁標題

<?php
$ch = curl_init("<https://example.com>");
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
$html = curl_exec($ch);
curl_close($ch);

$dom = new DOMDocument();
@$dom->loadHTML($html);
$title = $dom->getElementsByTagName("title")->item(0)->nodeValue;
echo "Page title: $title\n";
?>

優點：

部署容易，主機支援度高。
適合網站即時資料抓取與顯示。
簡單伺服器端爬蟲效率不錯。

缺點：

進階爬蟲函式庫有限。
不適合高併發、大規模爬取。
處理 JavaScript 動態網站較困難（可用 Panther 輔助）。

適合情境：

本來就用 PHP 架站，或想直接在網站上顯示資料時很方便。。

C++：大規模高效能網頁爬蟲首選

C++ 就像程式語言界的超跑，追求極致效能與控制力，適合對速度有極高要求的專案。

為什麼選 C++？

速度極快：CPU 密集型任務表現優異。
細緻控制：可自行管理記憶體、執行緒與效能調校。
主流函式庫：（HTTP 請求）、（HTML 解析）。

C++ 範例：抓取網頁標題

#include <curl/curl.h>
#include <iostream>
#include <string>

size_t WriteCallback(void* contents, size_t size, size_t nmemb, void* userp) {
    std::string* html = static_cast<std::string*>(userp);
    size_t totalSize = size * nmemb;
    html->append(static_cast<char*>(contents), totalSize);
    return totalSize;
}

int main() {
    CURL* curl = curl_easy_init();
    std::string html;
    if(curl) {
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, "<https://example.com>");
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, WriteCallback);
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &html);
        CURLcode res = curl_easy_perform(curl);
        curl_easy_cleanup(curl);
    }

    std::size_t startPos = html.find("<title>");
    std::size_t endPos = html.find("</title>");
    if(startPos != std::string::npos && endPos != std::string::npos) {
        startPos += 7;
        std::string title = html.substr(startPos, endPos - startPos);
        std::cout << "Page title: " << title << std::endl;
    } else {
        std::cout << "Title tag not found" << std::endl;
    }
    return 0;
}

優點：

大型爬蟲專案效能無人能及。
適合整合進高效能系統。

缺點：

學習曲線陡峭（咖啡要準備好）。
需手動管理記憶體。
高階函式庫較少，處理動態內容不方便。

適合情境：

需要極速抓大量頁面、效能要求超高時首選。否則，可能會花更多時間在 debug 上。

Java：企業級穩定網頁爬蟲解決方案

Java 是企業界的老將，適合需要長期運作、處理大量資料、穩定性要求高的專案。

為什麼選 Java？

穩定且可擴展：適合大型、長期運行的爬蟲專案。
嚴謹型別與錯誤處理：生產環境更安心。
主流函式庫：（HTML 解析）、（瀏覽器自動化）、（HTTP 請求）。

Java 範例：抓取網頁標題

import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;

public class ScrapeTitle {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Document doc = Jsoup.connect("<https://example.com>").get();
        String title = doc.title();
        System.out.println("Page title: " + title);
    }
}

優點：

效能佳，支援高併發。
適合大型、可維護性高的專案。
處理動態內容能力不錯（可用 Selenium、HtmlUnit）。

缺點：

語法較繁瑣，設定較多。
小型腳本開發略顯大材小用。

適合情境：

企業級、大型長期運作的爬蟲專案。

Go (Golang)：高效並發的現代爬蟲語言

Go 是新興語言，但在高效能並發爬蟲領域已嶄露頭角。

為什麼選 Go？

編譯型語言，速度接近 C++。
內建並發機制：Goroutine 讓多線程爬蟲變得超簡單。
主流函式庫：（爬蟲）、（HTML 解析）。

Go 範例：抓取網頁標題

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/gocolly/colly"
)

func main() {
    c := colly.NewCollector()
    c.OnHTML("title", func(e *colly.HTMLElement) {
        fmt.Println("Page title:", e.Text)
    })
    err := c.Visit("<https://example.com>")
    if err != nil {
        fmt.Println("Error:", err)
    }
}

優點：

速度快，適合大規模爬蟲。
單一執行檔，部署超方便。
並發爬取效率高。

缺點：

社群規模不如 Python、Node.js。
高階爬蟲函式庫較少。
處理 JavaScript 動態網站需額外設定（如 Chromedp、Selenium）。

適合情境：

需要大規模、高速爬取時，或 Python 效能不夠時。。

七大網頁爬蟲語言比較表

以下整理一張對照表，幫你快速選擇 2025 年最適合的網頁爬蟲語言：

語言/工具	易用性	效能	函式庫支援	動態內容處理	最佳應用情境
Python	非常高	中等	極佳	良好（Selenium/Playwright）	通用、初學者、資料分析
JavaScript/Node.js	中等	高	強	極佳（原生）	動態網站、非同步爬蟲、網頁開發者
Ruby	高	中等	普通	有限（Watir）	快速腳本、原型開發
PHP	中等	中等	尚可	有限（Panther）	伺服器端、網站整合
C++	低	非常高	有限	極有限	效能導向、大規模爬蟲
Java	中等	高	良好	良好（Selenium/HtmlUnit）	企業級、長期服務
Go (Golang)	中等	非常高	持續成長	中等（Chromedp）	高速並發爬蟲

不想寫程式？Thunderbit 零程式碼網頁爬蟲解決方案

說真的，有時候你只想要資料，不想寫程式、不想 debug、更不想被「這個 selector 怎麼又失效」搞到崩潰。這時候，就是你的最佳選擇。

身為 Thunderbit 共同創辦人，我的初衷就是讓網頁爬蟲像點外送一樣簡單。Thunderbit 有哪些亮點？

兩步驟搞定：只要點「AI 智能選欄位」和「開始抓取」，不用煩惱 HTTP、代理、反爬蟲。
智慧模板：一個爬蟲模板可自動適應多種頁面結構，網站改版也不用重寫。
瀏覽器與雲端雙模式：可選擇在本地瀏覽器（適合登入網站）或雲端（適合公開資料）抓取。
動態內容全自動：Thunderbit 的 AI 會操作真實瀏覽器，無限滾動、彈窗、登入都難不倒。
多元匯出：支援 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion，或直接複製到剪貼簿。
免維護：網站結構變動，只要重新點 AI 建議即可，告別熬夜除錯。
排程自動化：可設定定時自動抓取，無需自己架設伺服器或排程。
專業提取器：需要抓取郵箱、電話、圖片？Thunderbit 一鍵搞定。

最棒的是，完全不需要寫程式。Thunderbit 專為商業用戶、行銷、業務、房仲等需要快速取得資料的人設計。

想看 Thunderbit 實際操作？，或到我們的看更多教學。

結論：2025 年最佳網頁爬蟲語言怎麼選？

2025 年的網頁爬蟲比以往更容易入門、功能更強大。多年自動化經驗下來，我的心得如下：

Python 依然是新手入門、資源最豐富的首選。
JavaScript/Node.js 處理動態網站無人能敵。
Ruby、PHP 適合快速腳本、網站整合，尤其本來就用這些語言的團隊。
C++、Go 適合追求極速與大規模爬取。
Java 是企業級、長期穩定專案的好夥伴。
如果你完全不想寫程式？就是你的秘密武器。

開始前，先問自己：

我的專案規模多大？
需不需要處理動態內容？
我的技術熟悉度如何？
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，或直接用 Thunderbit 開啟你的下一個專案。如果想深入學習，歡迎造訪，獲取更多教學、技巧與實戰案例。

祝你爬蟲順利，資料永遠乾淨、結構化、隨手可得！

P.S. 如果你半夜兩點還在爬蟲地獄卡關，記得：還有 Thunderbit，還有咖啡，兩者都能救你。

立即體驗 Thunderbit 人工智慧網頁爬蟲

常見問題

1. 2025 年最推薦的網頁爬蟲程式語言是什麼？

Python 依然是首選，語法易讀、函式庫（如 BeautifulSoup、Scrapy、Selenium）強大，社群龐大，無論新手或專家都適合，特別適合結合資料分析。

2. 哪種語言最適合抓取 JavaScript 動態網站？

JavaScript（Node.js）是動態網站的首選。Puppeteer、Playwright 等工具能完整控制瀏覽器，輕鬆抓取 React、Vue、Angular 等框架產生的內容。

3. 有沒有零程式碼的網頁爬蟲工具？

有的，是零程式碼人工智慧網頁爬蟲，動態內容、排程自動化都能搞定。只要點「AI 智能選欄位」就能開始抓取，非常適合需要快速取得結構化資料的業務、行銷、營運團隊。

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