2026 年網頁爬蟲最佳 7 種語言

做網頁爬蟲到底該用哪種程式語言？其實沒有標準答案，完全要看你的專案需求——我也真的看過不少 개발자 一開始語言選錯，後面一路踩雷踩到直接 멘붕，最後乾脆放生。

網頁爬蟲軟體市場在 2024 年已達到。語言選對了，交付速度會快很多、後續維護也比較 안심；但選錯就很常變成：爬蟲三天兩頭掛掉、週末都在修 bug，根本 주말 삭제。

我做自動化工具多年，下面整理我實際用過、也最常見的 7 種爬蟲語言：每一種都會附簡單範例、真實優缺點，也會聊到什麼情況下你應該乾脆別寫程式，直接改用。

我們如何挑選最適合做網頁爬蟲的語言

講到網頁爬蟲，各種語言的差異真的比你想像中 더 큼。我看過專案因為幾個關鍵因素一路起飛，也看過因為同樣的因素直接翻車：

上手難易度： 能不能快速開始？語法是 친절한 편，還是光印出「Hello, World」就像要先讀完博士論文？
函式庫支援： 有沒有成熟的 HTTP 請求、HTML 解析、動態內容處理工具？還是得自己從零開始造輪子？
效能： 能不能扛住上百萬頁的抓取？還是幾百頁就開始喘、直接 과부하？
動態內容處理： 現代網站大量依賴 JavaScript，你選的語言跟得上嗎？
社群與支援： 撞牆時（你一定會撞），有沒有社群能救你、讓你不至於 혼자 울기？

依照這些標準——再加上不少深夜測試——本文會介紹以下 7 種語言：

Python：新手與老手都愛用的萬用選擇。
JavaScript & Node.js：處理動態內容的王者。
Ruby：語法乾淨、寫小工具很快。
PHP：伺服器端整合方便。
C++：追求極致速度時的硬派選擇。
Java：企業級、可擴展、適合長期運行。
Go（Golang）：快、並發強、部署也俐落。

如果你心裡想的是：「Shuai，我完全不想寫程式。」那也別走開，文末會介紹 Thunderbit。

Python 網頁爬蟲：新手友善的全能王牌

先從最受歡迎的 Python 開始。你只要在一群資料人面前問：「網頁爬蟲最佳語言是哪個？」通常會聽到大家異口同聲喊 Python——那種感覺就像演唱會大合唱，超有默契。

為什麼是 Python？

語法對新手很友善： Python 程式碼唸起來幾乎像英文，對入門真的很友好。
函式庫生態超完整： 解析 HTML 有，大規模爬取有，HTTP 請求有，需要瀏覽器自動化則有（以及 Playwright）。
社群超大： 光是 Stack Overflow 上跟 Python 網頁爬蟲相關的問題就超過，遇到問題通常都找得到前人踩過的坑。

Python 範例：抓取網頁標題

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：

開發與原型迭代速度快，想試什麼就 바로바로 試。
教學資源、問答與範例非常多，新手不容易卡死。
很適合「抓取 + 分析」一條龍：用 Python 抓資料，再用 pandas 分析、matplotlib 視覺化。

限制：

面對超大規模任務時，速度通常不如編譯型語言，跑起來會比較吃力。
遇到非常動態的網站時，處理起來可能比較笨重（雖然 Selenium/Playwright 能補上）。
若要以極高速度抓取上百萬頁，未必是網頁爬蟲最適合的程式語言。

結論：

如果你剛入門，或想快速把事情做完，Python 幾乎就是網頁爬蟲的首選。想了解更多 Python 為何長期稱霸爬蟲領域，可參考這篇：。

JavaScript & Node.js：動態網站抓取更順手

如果說 Python 是瑞士刀，那 JavaScript（搭配 Node.js） 更像電動工具——尤其在面對大量 JavaScript 渲染的現代網站時，真的會覺得「這才對味」。

為什麼選 JavaScript/Node.js？

天生擅長動態內容： JavaScript 本來就在瀏覽器裡跑，能看到使用者看到的畫面——不管網站是 React、Angular 還是 Vue，都能比較順地處理。
非同步是預設： Node.js 能同時處理大量請求，並發抓取很有感。
對網頁開發者很熟悉： 只要你做過網站，多半已經會一些 JavaScript，上手成本不高。

常用函式庫：

：無頭 Chrome 自動化。
：跨瀏覽器自動化。
：Node 端的 jQuery 風格 HTML 解析。

Node.js 範例：用 Puppeteer 抓取網頁標題

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：

原生就能處理 JavaScript 渲染內容，對動態頁面很吃香。
很適合抓取無限滾動、彈窗、互動式頁面，操作起來比較 자연스럽다。
做大規模並發抓取效率高。

限制：

非同步思維對新手可能比較不直覺，容易一開始就卡住。
無頭瀏覽器同時開太多會吃記憶體，資源壓力會 올라감。
資料分析工具相較 Python 沒那麼完整。

什麼時候 JavaScript/Node.js 最適合做網頁爬蟲？

當目標網站高度動態，或你需要自動化瀏覽器操作時。延伸閱讀：。

Ruby：語法優雅，適合快速寫爬蟲腳本

Ruby 不只適合寫 Rails 或追求優雅程式碼。用來做網頁爬蟲也很實用——尤其當你喜歡程式碼讀起來像短詩，寫起來有種 감성。

為什麼選 Ruby？

可讀性高、表達力強： 用 Ruby 寫爬蟲，讀起來常常像在看待辦清單，清清楚楚。
很適合快速試作： 寫得快、改得也快，迭代很順。
常用函式庫： 解析用，自動化瀏覽流程用。

Ruby 範例：抓取網頁標題

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：

程式碼精簡、可讀性佳，寫起來很順手。
適合小型專案、一次性腳本，或你本來就用 Ruby。

限制：

大規模任務時速度通常不如 Python 或 Node.js。
爬蟲相關函式庫與社群資源相對少，遇到坑可能要自己多摸索。
不太適合 JavaScript 很重的網站（雖然可搭配 Watir 或 Selenium）。

最適合的情境：

如果你是 Ruby 使用者，或想快速做個小工具，Ruby 會很舒服；但要做大規模、強動態的抓取，建議考慮其他選項。

PHP：伺服器端資料擷取的務實選擇

PHP 可能讓人想到早期網站，但它其實仍很常見——尤其當你想在伺服器上直接抓資料並整合到網站流程時，PHP 反而很 현실적。

為什麼選 PHP？

幾乎到處都能跑： 多數網站主機環境本來就有 PHP，部署很省事。
與 Web App 整合方便： 抓完資料直接在網站上呈現或入庫，流程很順。
常用函式庫： HTTP 有、，需要無頭瀏覽器可用。

PHP 範例：抓取網頁標題

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：

部署到伺服器很容易，環境通常現成。
適合把爬蟲當作網站流程的一部分，整合成本低。
做簡單的伺服器端抓取很有效率。

限制：

進階爬蟲能力的函式庫相對有限。
不太適合高並發或大規模抓取。
面對 JavaScript 重的網站較麻煩（Panther 可部分補足）。

最適合的情境：

如果你的技術棧本來就是 PHP，或你要「抓資料 + 網站呈現」一體化，PHP 是很務實的選擇。延伸閱讀：。

C++：追求極致效能的大規模網頁爬蟲

C++ 就像程式語言界的肌肉車：如果你要的是極致速度與掌控力，而且不怕手動處理細節，C++ 真的能把效能推到很高，走一個 하드코어 路線。

為什麼選 C++？

速度非常快： 對 CPU 密集型任務通常能贏過多數語言。
控制粒度細： 記憶體、執行緒、效能調校都能自己掌握。
常用函式庫： HTTP 用，解析可用。

C++ 範例：抓取網頁標題

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：

面對超大規模抓取時，速度與效率幾乎無可匹敵。
適合把爬蟲整合進高效能系統。

限制：

學習曲線陡（真的需要咖啡，還可能需要第二杯）。
記憶體管理需要更小心，一不注意就會出事。
高階工具較少；對動態內容不友善。

最適合的情境：

當你要抓上百萬頁、效能是硬需求時再選 C++。不然你可能花更多時間在除錯，而不是抓資料，整個 본말전도。

Java：企業級可擴展的網頁爬蟲方案

Java 是企業世界的耐操主力。如果你要做的是長期運行、資料量大、需要穩定性的爬蟲服務，Java 真的很可靠，屬於 믿고 쓰는 類型。

為什麼選 Java？

穩健且可擴展： 適合大型、長時間運行的爬蟲專案。
強型別與錯誤處理： 上線後比較不容易出現意外，維運比較安心。
常用函式庫： 解析用，瀏覽器自動化用，HTTP 用。

Java 範例：抓取網頁標題

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：

效能與並發能力強，適合做成服務長跑。
適合維護大型程式碼庫，團隊協作也比較有規範。
透過 Selenium 或 HtmlUnit 也能處理動態內容。

限制：

語法較冗長、前置設定比腳本語言多，寫起來比較「重」。
對小型一次性腳本來說可能太大材小用。

最適合的情境：

企業級抓取、長期服務化運行，或你需要非常穩定且可擴展的架構。

Go（Golang）：高速並發的網頁爬蟲利器

Go 算是相對新，但在高速度、並發抓取這塊已經很有存在感，很多人用過都會說「這個真香」。

為什麼選 Go？

編譯型速度： 效能接近 C++，跑起來很快。
內建並發： Goroutine 讓平行抓取變得很自然，不用想太多就能開工。
常用函式庫： 抓取用，解析用。

Go 範例：抓取網頁標題

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：

大規模抓取時速度快、資源效率高，CP 值很高。
部署方便（單一執行檔），丟到機器上就能跑。
很適合做並發爬取與爬行。

限制：

社群規模小於 Python 或 Node.js，資料與範例相對少一點。
高階爬蟲工具相對少。
要處理 JavaScript 重的網站通常需要額外搭配（Chromedp 或 Selenium）。

最適合的情境：

當你需要規模化抓取，或 Python 的效能已經不夠用時。延伸閱讀：。

2026 年網頁爬蟲最佳語言比較

把以上整理成一張表，方便你在 2026 年快速挑出網頁爬蟲最適合的程式語言：

語言/工具	上手難易度	效能	函式庫支援	動態內容處理	最適合的用途
Python	非常高	中等	極佳	良好（Selenium/Playwright）	通用、新手、資料分析
JavaScript/Node.js	中等	高	強	極佳（原生）	動態網站、非同步抓取、網頁開發者
Ruby	高	中等	尚可	有限（Watir）	快速腳本、原型開發
PHP	中等	中等	普通	有限（Panther）	伺服器端、Web App 整合
C++	低	非常高	有限	非常有限	效能至上、超大規模
Java	中等	高	良好	良好（Selenium/HtmlUnit）	企業級、長期運行服務
Go（Golang）	中等	非常高	成長中	中等（Chromedp）	高速、並發抓取

什麼時候該跳過寫程式：Thunderbit 的無程式碼網頁爬蟲方案

說真的，有時候你只是想拿到資料——不想寫程式、不想除錯、更不想被「為什麼這個 selector 又失效」這種事折磨到心態爆炸。這種時候，就很適合出場救援。

身為 Thunderbit 的共同創辦人，我希望把網頁爬蟲做得像點外送一樣簡單。Thunderbit 的差異點在這裡：

兩步完成： 點「AI Suggest Fields」再點「Scrape」就好，不用煩惱 HTTP、代理、反爬策略，直接 끝。
智慧範本： 一個爬蟲範本可適配多種頁面版型，網站改版也不必一直重寫，省掉很多 스트레스。
瀏覽器與雲端抓取： 可選在瀏覽器內抓（適合需登入的網站），或用雲端抓（公開資料速度更快）。
動態內容也能搞定： Thunderbit 的 AI 會操作真實瀏覽器，可處理無限滾動、彈窗、登入等情境。
匯出到任何地方： 可下載到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion，或直接複製到剪貼簿。
幾乎免維護： 網站變動時重新跑一次 AI 建議欄位即可，不用半夜修爬蟲，真的很 살려줘。
排程與自動化： 直接設定排程執行，不用 cron、不用架伺服器。
專用提取器： 需要 Email、電話或圖片？Thunderbit 也提供一鍵提取。

最棒的是：你不需要會任何程式。Thunderbit 是為商務使用者、行銷、業務、營運、房仲等需要快速取得結構化資料的人設計的。

想看 Thunderbit 實際操作？可以直接或到我們的看示範。

結語：2026 年如何選出最適合的網頁爬蟲語言

到了 2026 年，網頁爬蟲比以往更容易上手，也更強大。回顧我多年做自動化的經驗，重點如下：

Python 仍是最適合快速上手、資源最豐富的網頁爬蟲語言。
JavaScript/Node.js 在動態、JavaScript 重的網站抓取上幾乎無敵。
Ruby 與 PHP 很適合快速腳本與 Web 整合，尤其當你本來就用它們，會更順。
C++ 與 Go 在你需要速度與規模時非常有優勢。
Java 適合企業級、長期運行的專案。
如果你想完全跳過寫程式？會是你的秘密武器。

在你開始之前，先問自己：

我的專案規模有多大？
需要處理動態內容嗎？
我的技術熟悉度到哪裡？
我是想「打造系統」，還是「只想拿到資料」？

你可以先試試上面的程式片段，或下一個專案直接用 Thunderbit 跑看看。如果想更深入，也歡迎逛逛，裡面有更多指南、技巧與真實案例。

祝你抓取順利——也希望你的資料永遠乾淨、結構化，而且只要點一下就到手。

P.S. 如果你凌晨兩點又掉進網頁爬蟲的兔子洞，記得：你永遠可以選 Thunderbit。或咖啡。或兩個都要。

立即試用 Thunderbit 人工智慧網頁爬蟲

常見問題（FAQs）

1. 2026 年做網頁爬蟲最推薦的程式語言是什麼？

Python 依然是首選，因為語法好讀、函式庫強大（如 BeautifulSoup、Scrapy、Selenium），而且社群資源非常多。無論新手或資深開發者都適用，特別適合把抓取與資料分析結合在一起。

2. 抓取 JavaScript 很重的網站，哪種語言最好？

JavaScript（Node.js）通常最合適。像 Puppeteer、Playwright 這類工具能完整控制瀏覽器，讓你能操作 React、Vue、Angular 等框架載入的動態內容。

3. 有沒有無程式碼的網頁爬蟲選項？

有—— 是無程式碼的人工智慧網頁爬蟲，從動態內容到排程都能處理。你只要點「AI Suggest Fields」就能開始抓取，非常適合需要快速取得結構化資料的業務、行銷或營運團隊。

延伸閱讀：

網頁爬蟲程式語言怎麼選：哪一種最適合你的專案（2026）

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