2026 年的網頁爬蟲圈，真的就像清晨七點鐘的傳統市場——大家都想搶第一手新鮮貨，誰手上有最強的工具，誰就能在一片混亂中輕鬆搶先一步。現在企業越來越仰賴爬蟲抓來的資料來開發新客戶、掌握市場脈動，選對 Python 網頁爬蟲函式庫，已經不只是技術選擇，更是攸關競爭力的關鍵。說真的，現在市面上的選擇多到爆（還有一堆「終極指南」），挑個工具都快像在準備考研究所。
我自己在 SaaS 和自動化領域混了好幾年，深知選對 Python 網頁爬蟲工具，真的能讓原本要搞一個禮拜的工作，變成一個早上就搞定。不管你是要打造大型數據管線的工程師，還是只想把乾淨資料丟進試算表的商務夥伴，這份清單幫你精選 2026 年最值得信賴的 12 款 Python 網頁爬蟲函式庫——還有一款顛覆傳統、連完全不會寫程式的人都能用的 AI 解決方案。
為什麼選對 Python 網頁爬蟲函式庫這麼重要？
網頁爬蟲不是單純「抓資料」——而是要抓到對的資料、速度要夠快，還要讓你用起來不會卡關。2026 年，美國有超過 都靠自動化網頁爬蟲推動銷售、市場調查和營運，每天被爬的網頁數量更是 。選錯工具，可能直接錯失商機、腳本掛掉，還得花一堆時間 debug。
選 Python 網頁爬蟲工具時，你要考慮：
- 效能： 能不能處理大規模任務不卡？
- 易用性： 是要寫一堆 code，還是能快速產出結果？
- 瀏覽器與 JavaScript 支援： 能不能搞定現代動態網站？
- 可擴展性： 需求變大時撐得住嗎？
- 整合性： 能不能跟你的數據流程或商業系統無縫串接？
常見的商業應用像是：名單開發、價格監控、競品追蹤，還有自動化那些「拜託不要再來一次」的資料輸入。選對函式庫，讓你的銷售團隊永遠走在前面，不會被困在無止盡的 Excel 地獄。
我們怎麼挑出這 12 款 Python 網頁爬蟲函式庫
這份清單的評選標準有：
- 效能與可擴展性： 能不能搞定大型任務和複雜網站？
- 易用性： 新手友善嗎？還是要很會 Python 才能上手？
- 瀏覽器與 JavaScript 處理力： 能不能搞定動態內容和現代網頁？
- 安全性與維護度： 有沒有在持續更新、用起來安不安全？
- 社群與支援： 文件、教學、社群資源夠不夠？
- 整合潛力： 能不能跟其他工具（像 Thunderbit 這種 AI 解決方案）搭配，發揮更大效益？
同時也會考慮實際商業需求——畢竟，程式再強，最終還是要看能不能產出有價值的數據。
1. Thunderbit
不是傳統的 Python 函式庫，而是一款 ，徹底顛覆 2026 年商務用戶和開發者的網頁爬蟲體驗。它入選的理由很簡單：
主要特色：
- AI 智能欄位建議： 只要描述需求，Thunderbit AI 會自動判斷欄位和資料型態。
- 子頁面自動爬取： 能自動拜訪並擷取子頁（像商品詳情、LinkedIn 個人頁）。
- 即時範本： 一鍵爬取熱門網站（Amazon、Zillow、Shopify 等）。
- 免費資料匯出： 支援匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion、CSV、JSON，完全不用加錢。
- 零程式碼流程： 不會寫程式也能輕鬆上手，也能跟 Python 工具整合，打造進階自動化。
最佳應用場景： 銷售名單開發、電商價格監控、不動產資訊、營運管理，還有任何需要快速結構化資料的情境。
優點：
- 完全免寫程式，點選＋描述就能搞定
- AI 會自動適應網站版型變動
- 輕鬆處理雜亂、長尾型網頁資料
- 可跟 Python 函式庫（像 Scrapy、Beautiful Soup）混搭，打造混合式流程
缺點：
- 不是純 Python 函式庫（但能跟 Python 流程無縫整合）
- 更適合商務用戶，或當作程式化爬蟲的輔助工具
專家建議： Thunderbit 很適合快速原型設計或處理一次性、複雜的爬蟲任務。大規模自動化時，可以先用 Thunderbit 把資料結構化匯出，再交給 Python 腳本進一步處理。
2. Beautiful Soup
是解析和操作 HTML/XML 的經典 Python 函式庫。只要你有處理過亂七八糟的網頁，就知道為什麼新手和老手都愛用它。
主要特色：
- 直覺語法，方便搜尋、瀏覽和修改 HTML/XML
- 能優雅處理格式錯誤或破損的標記
- 跟 無縫整合，輕鬆抓網頁
最佳應用場景： 快速爬取、資料清理、中小型網頁解析。
優點：
- 超級容易上手
- 特別適合清理亂 HTML
- 彈性高、容錯力強
缺點：
- 處理大型文件時速度不如
- 不支援 JavaScript
專家建議： 如果追求速度，可以搭配 lxml 當解析器。遇到動態網站，建議跟 Selenium 或 Pyppeteer 一起用。
3. Selenium
是自動化瀏覽器的重量級選手，能控制 Chrome、Firefox、Edge 等主流瀏覽器，特別適合處理動態、JavaScript 很重的網站。
主要特色：
- 可自動操作真實瀏覽器（Chrome、Firefox 等）
- 支援無頭模式，加快執行速度
- 能模擬表單、按鈕等用戶互動
最佳應用場景： 需要登入、點擊或大量 JavaScript 渲染的網站。
優點：
- 幾乎能搞定所有動態網站
- 支援多種瀏覽器和平台
- 測試和爬蟲一體化
缺點：
- 執行速度比較慢
- 資源消耗高
- 網站版型變動時腳本容易壞
專家建議： 當其他工具搞不定時，Selenium 是最後防線。如果追求速度和規模，建議考慮 Scrapy 或 Pyppeteer。
4. Requests
是 Python 最基礎的 HTTP 函式庫，很多爬蟲流程都靠它打底，讓你輕鬆發送 GET/POST 請求和處理回應。
主要特色：
- 乾淨、Python 風格的 API
- 支援 cookies、session 和認證
- 跟 Beautiful Soup、LXML 等解析器完美搭配
最佳應用場景： 抓靜態網頁、API，或自訂爬蟲的基礎元件。
優點：
- 超級容易上手
- 穩定可靠、維護良好
- 適合快速腳本和原型設計
缺點：
- 沒有內建 HTML 解析功能
- 無法處理 JavaScript 渲染內容
專家建議： 跟 Beautiful Soup 或 LXML 搭配，打造經典輕量級爬蟲組合。
5. LXML
是 Python 處理 HTML/XML 的效能怪獸。要處理大型文件或複雜 XPath 查詢，LXML 絕對是你的好夥伴。
主要特色：
- 以 C 為基礎，解析速度超快
- 完整支援 XPath 和 CSS 選擇器
- 同時支援 HTML 和 XML
最佳應用場景： 大型文件解析、複雜結構、對速度有要求的專案。
優點：
- 處理大規模任務時遠勝 Beautiful Soup
- 強大的選擇器支援
- 錯誤處理能力佳
缺點：
- 對格式錯誤的 HTML 容忍度較低
- 學習曲線略高
專家建議： 把 LXML 當作 Beautiful Soup 的解析器，兼顧易用性和效能。
6. Pyppeteer
是 Puppeteer 的 Python 版本，讓你能控制無頭 Chrome，專門為現代 JavaScript 網站而生。
主要特色：
- 完整控制無頭 Chrome（或 Chromium）
- 超強的 JavaScript 渲染和用戶模擬能力
- 支援複雜導航、截圖、PDF 產生
最佳應用場景： 現代 JS 網站、用戶流程自動化、繞過反爬蟲機制。
優點：
- 頂級 JavaScript 支援
- 能模擬真人操作，搞定複雜網站
- 適合單頁應用（SPA）
缺點：
- 比 Requests 或 Scrapy 更重、更慢
- 維護狀態要注意，建議確認最新版本
- 設定比較繁瑣
專家建議： 如果 Selenium 搞不定，Pyppeteer 常常能解決難題。商業流程可以先用 Thunderbit AI 定義欄位，再交給 Pyppeteer 處理導航。
7. Splash
是專為大規模 JavaScript 渲染設計的輕量級瀏覽器引擎，常跟 Scrapy 搭配，處理動態網站。
主要特色：
- 無頭瀏覽器，提供 HTTP API
- 能渲染 JavaScript 並回傳 HTML、截圖或 HAR 檔
- 透過中介軟體和 Scrapy 整合
最佳應用場景： 批次處理 JS 網頁、可擴展的爬蟲流程、伺服器端渲染。
優點：
- 大規模渲染效率高
- API 介面，易於整合
- 資源消耗低於全功能瀏覽器自動化
缺點：
- 互動性不如 Selenium 或 Pyppeteer
- 設定和腳本有學習門檻
專家建議： 大規模動態網站爬取，Scrapy + Splash 是超強組合。
8. MechanicalSoup
是輕量級 Python 函式庫，專為自動化表單和簡單網頁導航設計，基於 Requests 和 Beautiful Soup。
主要特色：
- 自動化表單填寫和網頁導航
- 維持 session 狀態和 cookies
- API 簡單，適合新手
最佳應用場景： 登入網站、填寫表單、靜態或輕度動態頁面爬取。
優點：
- 設定簡單，適合快速自動化
- 內建 cookies 和 session 處理
- 適合簡單登入或搜尋表單
缺點：
- 不支援 JavaScript
- 不適合大規模或高度動態爬蟲
專家建議： 用來搞定登入流程，後續再交給 Requests + Beautiful Soup 處理。
9. Twisted
是 Python 的事件驅動網路引擎，雖然不是專門爬蟲工具，卻是打造高吞吐量自訂爬蟲系統的基石。
主要特色：
- 支援 HTTP、TCP 等非同步網路通訊
- 可同時處理數千連線
- 適合自訂、分散式爬蟲架構
最佳應用場景： 建立高流量自訂爬蟲、跟其他非同步框架整合。
優點：
- 可擴展性超高
- 支援多種協議
- 適合進階用戶
缺點：
- 學習曲線很陡
- 一般爬蟲任務可能太複雜
專家建議： 如果要大規模（百萬頁等級）爬取，Twisted 值得深入研究。
10. Scrapy
是 Python 網頁爬蟲框架中的瑞士刀，專為大規模、商業級專案設計，非同步架構讓你輕鬆爬成千上萬頁面。
主要特色：
- 非同步、事件驅動引擎，效率超高
- 內建資料管道、中介軟體、資料匯出（JSON、CSV、XML）
- 一站式處理爬取、解析、資料清理
- 可擴充插件（代理、用戶代理等）
最佳應用場景： 企業級爬蟲、結構化資料擷取、需要速度和穩定性的專案。
優點：
- 大型任務效率驚人
- 高度可自訂和擴充
- 社群活躍、文件齊全
缺點：
- 新手學習曲線較高
- 原生不支援動態 JS 網站（可搭配 Splash）
專家建議： Scrapy 可以跟 搭配處理 JavaScript，或跟 結合 AI 欄位偵測和資料結構化。
11. PyQuery
把 jQuery 風格選擇器帶進 Python，喜歡 jQuery 語法的開發者會超快上手。
主要特色：
- jQuery 式 API，方便選取和操作 HTML
- 基於 lxml，速度快
- 支援 CSS 選擇器和 DOM 操作
最佳應用場景： 熟悉 jQuery 的開發者、快速原型設計、需要彈性選擇器的專案。
優點：
- 速度快、效率高
- jQuery 用戶直覺好上手
- 適合解析和修改 HTML
缺點：
- 社群規模小於 Beautiful Soup、LXML
- 對格式錯誤 HTML 支援有限
專家建議： 偏好 CSS 選擇器而不是 XPath 時，PyQuery 是 lxml 的好搭檔。
12. Parsel
是強大的 HTML/XML 資料擷取函式庫，支援 XPath 和 CSS 選擇器，也是 Scrapy 解析引擎的核心。
主要特色：
- 進階 XPath 和 CSS 選擇器支援
- 乾淨 API，方便資料擷取和清理
- 可獨立使用或整合於 Scrapy
最佳應用場景： 複雜資料擷取、需要強大選擇器邏輯的專案、跟 Scrapy 整合。
優點：
- 彈性高、功能強大
- 能處理複雜頁面結構
- 文件完善、持續維護
缺點：
- 需具備選擇器基礎
- 不是完整爬蟲框架，適合當解析元件
專家建議： 用來寫自訂 Scrapy spider 或獨立解析腳本的重度資料擷取。
Python 網頁爬蟲工具一覽比較表
| Library | Main Features | Performance | Ease of Use | JavaScript Support | Best For | Integration Options |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Thunderbit | AI-powered, no-code, subpages | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | Yes (browser-based) | Business users, hybrid workflows | Excel, Sheets, Notion, Python |
| Beautiful Soup | HTML/XML parsing, forgiving | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | No | Data cleaning, small jobs | Requests, LXML, Thunderbit |
| Selenium | Browser automation, dynamic content | ⭐⭐ | ⭐⭐ | Yes | Dynamic sites, user interaction | Beautiful Soup, PyQuery |
| Requests | HTTP requests, sessions | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | No | Fetching static pages, APIs | Beautiful Soup, LXML |
| LXML | Fast parsing, XPath, CSS selectors | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | No | Large docs, complex parsing | Beautiful Soup, PyQuery |
| Pyppeteer | Headless Chrome, JS rendering | ⭐⭐ | ⭐⭐ | Yes | Modern JS sites, SPAs | Thunderbit, Pandas |
| Splash | JS rendering, API-based | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | Yes | Batch JS scraping, pipelines | Scrapy, Thunderbit |
| MechanicalSoup | Form handling, navigation | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | No | Simple forms, logins | Requests, Beautiful Soup |
| Twisted | Async networking, custom pipelines | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐ | No | High-volume, custom scrapers | Scrapy, custom frameworks |
| Scrapy | High-performance, async, pipelines | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | Limited (via Splash) | Enterprise-scale, structured data | Splash, Parsel, Thunderbit |
| PyQuery | jQuery-style selectors, fast | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | No | jQuery fans, fast prototyping | LXML, Requests |
| Parsel | XPath/CSS selectors, flexible parsing | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | No | Complex extraction, Scrapy users | Scrapy, Standalone |
怎麼選最適合你的 Python 網頁爬蟲函式庫
快速決策流程：
-
只要處理靜態頁或 API？
用 Requests + Beautiful Soup 或 LXML。 -
需要高速、大量爬取？
Scrapy 是首選。要非同步網路，考慮 Twisted。 -
要爬動態、JavaScript 網站？
試試 Selenium、Pyppeteer 或 Scrapy + Splash。 -
偏好 jQuery 選擇器語法？
PyQuery 很適合。 -
要自動化表單或登入？
MechanicalSoup 簡單又有效。 -
不會寫程式，或想省下設定時間？
Thunderbit 讓你用自然語言描述需求，直接匯出結構化資料。 -
想混搭？
先用 Thunderbit 快速原型和結構化資料，再交給 Python 腳本進一步處理。
選擇工具檢查清單：
- 網站屬性（靜態還是動態？）
- 需要爬多少資料？
- 要不要互動（表單、登入）？
- 你對 Python 和選擇器的熟悉度？
- 要不要匯出到 Excel、Sheets、Notion 等商業工具？
- 長期維護重不重要？
結語：2026 年 Python 網頁爬蟲的無限可能
Python 網頁爬蟲的威力和易用性已經來到新高度。不管你是用 Scrapy 擴大規模、用 Beautiful Soup 清理資料、用 Selenium 或 Pyppeteer 處理動態內容，還是想免寫程式直接把資料丟進試算表，都能找到適合你的工具。
真正的訣竅？就是勇於混搭。每款 Python 網頁爬蟲函式庫都有自己的強項，靈活組合（或加上像 這種 AI 解決方案），能大幅省時、省力，還能挖掘更多商業洞察。
2026 年，贏家不再只是寫程式最快的人，而是懂得選對工具、自動化重複工作，把精力放在最有價值的事——讓網頁數據真正變成商業成果。
常見問題
1. 新手最推薦哪個 Python 網頁爬蟲函式庫？
Beautiful Soup 因為語法簡單、容錯力高，非常適合初學者。如果完全不會寫程式，Thunderbit 提供 AI 驅動、零程式碼的替代方案。
2. 哪些 Python 工具適合動態或 JavaScript 網站？
Selenium、Pyppeteer 和 Splash 都很適合處理動態內容，Pyppeteer 對現代 JS 應用尤其強。
3. Thunderbit 能跟 Scrapy 或 Beautiful Soup 等 Python 函式庫結合嗎？
當然可以！Thunderbit 能快速結構化並匯出資料，之後可以用你熟悉的 Python 函式庫進一步處理。
4. 哪個 Python 函式庫解析大型 HTML 文件最快？
LXML 通常是大規模解析的速度王，特別適合用 XPath 或 CSS 選擇器。
5. Scrapy 和 Selenium 怎麼選？
Scrapy 適合大規模、結構化的靜態網站爬取；如果需要互動、登入或處理大量 JavaScript，建議用 Selenium。
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