2026 年 12 款最佳 Python 網頁爬蟲套件推薦

網路世界的發展速度，早就快到讓人跟不上腳步——比我對咖啡的熱情還要誇張。到了 2026 年，網頁資料擷取早已不是資料工程師的專利，而是商業情報、AI 訓練、流程自動化的核心工具。無論你是要追蹤市場動態、訓練新一代 LLM，還是想掌握競爭對手的價格策略，對即時、結構化網頁資料的需求只會越來越高。而這場資料淘金熱的主角，就是 Python。靠著龐大的生態圈和超直覺的語法，Python 依然是網頁爬蟲的首選語言，從簡單腳本到企業級爬蟲都能輕鬆搞定。

但重點來了：選對 python 網頁爬蟲套件，往往決定你的專案成敗。我看過不少團隊因為選錯工具，卡在反爬牆、或是花大把時間處理亂七八糟的 HTML，明明換個更聰明的函式庫，幾分鐘就能解決。身為長年投入 SaaS、自動化、AI 領域的開發者（同時也是 的創辦人，專注讓爬蟲變得更簡單），我特別整理出 2026 年最值得推薦的 12 款 python 網頁爬蟲套件，每一款都有自己的特色、適用場景和優缺點。現在就帶你找到最適合你的資料擷取神器。

為什麼選對 python 網頁爬蟲套件這麼重要？

說真的，每個爬蟲專案的需求都不一樣。有時你只需要從靜態頁面抓幾個商品價格，有時卻得面對 JavaScript 滿天飛、比貓洗澡還難搞的網站。選對套件能幫你省下大把時間、減少錯誤，還能避開反爬封鎖或 HTML 結構混亂等常見陷阱。

Python 在網頁爬蟲領域的熱門不是假的。像 requests、urllib3 這類函式庫，每月下載量都超過 ，幾乎所有主流爬蟲工具都以 Python 為主。但能力越大，責任越大：選錯工具，你的專案可能慢得像撥接網路；選對工具，還沒喝完咖啡就能拿到乾淨的結構化資料。

我們如何挑選最佳 python 網頁爬蟲套件？

我不是隨便從 PyPI 排行榜亂挑。每個套件我都從以下幾個面向評估：

• 效能與併發能力： 能不能快速抓取數百、數千頁？
• 易用性： 新手友善嗎？還是要有資工博士才能上手？
• HTML 解析能力： 能處理破碎標記、支援 XPath/CSS 選擇器、資料擷取是否順暢？
• 動態內容支援： 能不能搞定 JavaScript 網站？還是只能抓靜態頁？
• 社群與文件： 有沒有活躍的用戶、完整的教學？還是只能在 Stack Overflow 求救？
• 最佳應用場景： 適合快速腳本、大型爬蟲，還是介於兩者之間？

此外，我也參考了開發者實戰回饋、最新效能測試，以及自己多年踩坑的經驗。現在，就來認識這些強者吧。

1. Thunderbit

並不是傳統的 Python 函式庫，而是一款 AI 驅動的 Chrome 擴充功能，徹底改變了網頁爬蟲的玩法。對於追求速度、精準度與 AI 智能的 Python 開發者來說，Thunderbit 是不可多得的利器。它最大特色是支援自然語言指令，你只要用中文或英文描述想抓什麼資料，AI 就會自動判斷欄位、處理分頁、子頁面、甚至直接匯出到 Excel、Google Sheets、Notion 或 Airtable。

Thunderbit 對於結構混亂、難以解析的網站特別有用——像是雜亂的目錄、商品列表、或 HTML 結構像抽象畫一樣的頁面。AI 智能欄位建議功能會自動分析頁面，推薦最適合的資料欄位；子頁面爬取則能自動點擊連結，補充更多細節。遇到反爬封鎖也不怕，Thunderbit 提供瀏覽器端與雲端爬取雙模式。

Python 開發者常用 Thunderbit 來做快速原型、名單蒐集、市場調查。你可以直接把結果接到 Python 資料流程，甚至用 API 自動化整個爬蟲任務。雖然不是傳統的程式庫，但已成為想省下寫程式時間、專注資料分析的開發者新寵。

主要特色：

• AI 智能欄位建議與資料擷取
• 支援子頁面、分頁、PDF/圖片擷取
• 一鍵匯出 CSV、Excel、Google Sheets、Notion、Airtable
• 完全免寫程式，適合新手與專業開發者
• 免費方案可用，付費彈性升級

最適合： 名單蒐集、市場調查、快速原型、結構混亂或複雜網頁資料擷取。

2. Beautiful Soup

是 Python HTML 解析界的元老。新手入門、靜態頁面資料擷取的首選。它特別擅長處理結構雜亂的 HTML（俗稱「標籤湯」），對於不按牌理出牌的網站非常實用。

API 設計直觀易懂，像 .find()、.select()、.text 等方法，搭配 requests 抓取網頁超順手。底層可選不同解析器（如 lxml 速度快、html5lib 相容性高）。文件齊全、社群龐大。

主要特色：

• 直覺、Python 風格的 HTML/XML 解析 API
• 能優雅處理破碎或不規則標記
• 支援多種解析器，速度與相容性兼顧
• 社群活躍、教學資源豐富

最適合： 快速腳本、靜態頁面爬取、新手入門。

3. Scrapy

是大型自動化爬蟲的王者。需要抓數百、數千頁、管理資料流程、定時任務？Scrapy 就是你的框架。基於 Twisted 引擎，支援非同步高效爬取、資料清洗流程、內建多種匯出格式（JSON、CSV、資料庫）。

Scrapy 可擴充性強，有代理、快取、甚至有限度的 JavaScript 處理（可整合 Splash 或 Selenium）。學習曲線比 Beautiful Soup 陡峭，但想玩大規模爬蟲，Scrapy 絕對值得投入。

主要特色：

• 非同步高效爬取
• 內建資料清洗、儲存流程
• 多種匯出格式（JSON、CSV、DB）
• 社群龐大、外掛豐富

最適合： 大型、定期爬蟲專案、資料流程自動化、追求速度與穩定性者。

4. Selenium

是處理 JavaScript 動態網站、互動式頁面的首選。它能自動操作真實瀏覽器（Chrome、Firefox 等），模擬點擊、滾動、表單填寫等行為。只要資料是 JS 動態產生的，Selenium 幾乎都能搞定。

缺點是速度慢、資源消耗大——每次爬取都要開一個完整瀏覽器，不適合大規模批次處理。但遇到其他工具無法突破的動態網頁，Selenium 就是救星。

主要特色：

• 完整瀏覽器自動化（支援 Chrome、Firefox、Edge 等）
• 處理 JavaScript 動態內容、互動元素
• 支援無頭模式（無 UI 更快）
• 社群成熟、文件齊全

最適合： 動態 JS 網站、登入流程自動化、處理 CAPTCHA 或複雜互動。

5. PyQuery

把 jQuery 的語法帶進 Python，對有前端經驗的開發者特別友善。底層用 lxml 解析，支援 CSS 選擇器，像 $('div.classname') 一樣選取元素。

PyQuery 適合快速原型、追求簡潔程式碼的開發者。複雜查詢比 Beautiful Soup 更快，也能與 async 工具或 Selenium 結合。

主要特色：

• jQuery 風格選擇器與語法
• 以 lxml 為後端，解析速度快
• 前端轉後端開發者上手無痛
• 支援鏈式查詢、語法簡潔

最適合： 快速原型、jQuery 愛好者、追求簡潔 HTML 解析。

6. LXML

是 Python 解析 HTML/XML 的效能怪獸。基於 C 語言的 libxml2 與 libxslt，速度極快，支援 XPath、CSS 選擇器。處理大型文件或複雜查詢時，lxml 是首選。

可單獨使用，也能作為 Beautiful Soup、PyQuery 的解析器。API 稍進階，但效能與彈性值得投入。

主要特色：

• Python 最快的 HTML/XML 解析
• 完整支援 XPath、CSS 選擇器
• 高效處理大型、複雜文件
• 可獨立或作為其他函式庫解析器

最適合： 高效能解析、大型爬蟲、進階查詢需求。

7. Requests

是 Python HTTP 請求的標準配備。API 直觀，requests.get(url) 就能抓網頁，支援 cookies、session、JSON 解碼。

雖然是同步（每次請求需等待），但對於小型腳本、靜態頁面爬取非常夠用。搭配 Beautiful Soup 或 lxml，經典爬蟲組合。

主要特色：

• 簡單、Python 風格的 HTTP 請求 API
• 支援 cookies、session、重導向
• 與解析函式庫無縫整合
• 社群龐大、文件豐富

最適合： 簡單腳本、靜態頁面爬取、新手快速上手。

8. MechanicalSoup

是輕量級自動化瀏覽器互動工具，能自動填表、處理多步驟登入流程，但不需啟動完整瀏覽器。它結合了 requests 與 Beautiful Soup，速度比 Selenium 快，適合不依賴 JS 的網站。

需要登入、送出表單、點擊幾個頁面（網站不太動態）時，MechanicalSoup 是很好的折衷方案。

主要特色：

• 自動化表單填寫、頁面導航
• 基於 Requests 與 Beautiful Soup
• 輕量快速（無瀏覽器負擔）
• 適合中度互動需求

最適合： 需登入或表單提交、簡單自動化、想避開 Selenium 負擔者。

9. Aiohttp

是高效非同步 HTTP 請求利器。需要同時抓取數百頁？aiohttp 可並行發送請求，大幅縮短總執行時間。實測 50 頁只需 3 秒，傳統同步 requests 則要 16 秒（）。

需撰寫 async def、await，但大規模爬蟲值得投入。

主要特色：

• 非同步 HTTP 客戶端/伺服器框架
• 支援 session、cookies、HTTP/2
• 併發請求大幅提速
• 可與 async 解析函式庫整合

最適合： 高速、大規模爬蟲、API 批次抓取、熟悉 async 的開發者。

10. Twisted

是 Scrapy 背後的事件驅動網路引擎。雖然不是專門的爬蟲函式庫，但進階用戶可直接用 Twisted 寫自訂爬蟲、處理非 HTTP 協議、打造超高併發爬蟲。

功能強大但學習曲線陡峭，適合高度自訂需求或自行開發框架者。

主要特色：

• 事件驅動網路（HTTP、WebSocket、SSH 等）
• 支援 SSL、併發、自訂協議
• Scrapy 非同步引擎基礎
• 彈性高，適合進階應用

最適合： 自訂協議、打造爬蟲框架、進階開發者。

11. Grab

是一站式爬蟲工具包，結合 HTTP 請求、解析、自動化、代理輪換、CAPTCHA 處理。類似 Scrapy，但更易學易用，內建代理、快取、非同步爬蟲。

最大亮點是 Grab:Spider 系統，能用 multicurl 同時發送數千請求。想要一站式解決方案、又不想學 Scrapy，Grab 值得一試。

主要特色：

• 內建代理、User-Agent 輪換、快取
• 非同步爬蟲系統，高併發
• XPath 解析、模組化架構
• 已用於大型專案

最適合： 一站式爬蟲、代理/驗證碼密集任務、想要 Scrapy 功能但更簡單者。

12. Urllib3

是許多 Python HTTP 客戶端（如 Requests）的底層引擎。支援連線池、執行緒安全、重試、細緻控制 HTTP 連線。多數開發者間接使用，但需要極致效能或自建高階函式庫時，urllib3 是首選。

新手不如用 Requests，但 urllib3 經過大量實戰驗證，穩定可靠。

主要特色：

• 連線池、執行緒安全
• 精細控制 HTTP 連線
• 許多函式庫的基礎
• 重複請求效能高

最適合： 自訂 HTTP 客戶端、多執行緒爬蟲、開發高階函式庫。

一覽表：python 網頁爬蟲套件比較

*PyQuery 可搭配 Selenium 處理動態網站。

如何選擇最適合你的 python 網頁爬蟲套件？

到底該選哪一套？這裡有一張快速對照表：

• 靜態頁面、小型專案、新手入門： 先用 Requests + Beautiful Soup。
• 大規模、定期、商業級爬蟲： Scrapy 或 Grab（想要一站式）。
• JavaScript 動態、互動網站： Selenium（或想免寫程式、AI 智能就選 Thunderbit）。
• 高速、大量併發： Aiohttp（熟悉 async 的話）。
• 表單自動化、登入流程： MechanicalSoup（簡單）、Selenium（複雜 JS）。
• 進階解析、大型文件： LXML 或 PyQuery。
• 自訂網路協議： Twisted。
• 快速原型、名單蒐集、結構雜亂資料： Thunderbit。

其實很多專案會混用多種工具，發揮最大效率。例如用 Selenium 渲染頁面，再交給 Beautiful Soup 或 PyQuery 解析。

結語：用對 Python 工具，讓網頁爬蟲如虎添翼

2026 年的網頁爬蟲，比以往更強大、更不可或缺。選對 Python 套件，你就能把網路的混亂資訊，轉化為乾淨、可用的資料，無論是商業決策、學術研究，還是你的下一個創新專案。無論你是資深開發者，還是剛踏入資料世界的新手，這份清單裡一定有適合你的工具。

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祝你爬蟲順利——願你的選擇器永遠精準，代理永不失效，資料乾淨如你的程式碼。

常見問題

1. 新手最推薦哪個 python 網頁爬蟲套件？
對大多數新手來說， 搭配 是最容易上手的組合。API 直觀、教學多，靜態頁面爬取綽綽有餘。

2. Python 如何抓取 JavaScript 動態網站？
用 自動操作瀏覽器，或試試 ，AI 智能、免寫程式也能搞定動態內容。大規模需求可用 Scrapy 搭配 Splash 或 Selenium。

3. 大型、高速爬蟲推薦哪個套件？
專為大規模、非同步爬取設計。如果追求極速、熟悉 async， 也是高併發首選。

4. 這些套件可以混合使用嗎？
當然！很多開發者會用 Requests 或 Selenium 抓頁面，再交給 Beautiful Soup、lxml、PyQuery 解析。Thunderbit 匯出的資料也能直接進 Python 做進一步分析。

5. Thunderbit 是 Python 函式庫還是獨立工具？
Thunderbit 是 AI 驅動的 Chrome 擴充功能與平台，不是傳統 Python 函式庫。但它的輸出（CSV、Excel、Sheets、Notion、Airtable）可無縫接入 Python 資料流程，是 Python 開發者的強力助手。

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