網路現在就像全世界最大的資料金庫，大家都想在這裡蓋出屬於自己的超強沙堡。不管你是做銷售、電商、研究，還是像我一樣是個資料狂，網頁爬蟲就是讓你決策更聰明、流程更有效率的秘密武器。到了 2025 年，已經不只是科技大廠在玩資料，，而且 都認為數據驅動決策是企業的命脈。最重要的是，Python 已經成為這波資料革命的主力，因為它有超多強大的網頁爬蟲函式庫和工具。
我自己在 SaaS 和自動化領域混了好幾年，深刻體會到選對 Python 爬蟲工具，真的可以把原本要花幾小時的手動工作，變成兩分鐘就能跑完的自動流程。但市面上的選擇超多——經典函式庫、瀏覽器自動化、無程式碼平台，甚至還有 AI 驅動的工具——到底該怎麼選才不會踩雷？這篇指南就要帶你認識 12 款最強 Python 網頁爬蟲函式庫，從新手超友善的經典工具，到像 這種 AI 前沿解決方案。不管你是開發者、營運主管，還是只想快點拿到資料的商業用戶，這裡都能找到適合你的選擇。
為什麼選對 Python 網頁爬蟲工具很重要
老實說，每個網頁爬蟲專案的需求都不一樣。選錯工具，有時流程超順，有時卻會卡在 debug 一整週。我就看過某獵才公司靠自動化名單擷取，三個月業績直接衝 10 倍——每個業務每週省下 8 小時，新增數千潛在客戶（）。但也遇過團隊選錯函式庫，遇到動態內容或被反爬蟲擋下，結果白白浪費好幾天。
選工具時，這幾點真的很重要：
- 商業效益： 選對工具可以自動化名單開發、價格監控、競品分析和流程自動化，讓你在銷售、電商、研究領域搶得先機（）。
- 靜態 vs. 動態資料： 有些網站只是單純 HTML，有些則是 JavaScript 迷宮。工具沒辦法處理動態內容，就會漏掉重要資訊。
- 規模與穩定性： 只抓幾頁？幾乎什麼都能用。要每天爬上千頁？你會需要像 Scrapy 這種專為大規模設計的框架，或雲端解決方案。
小提醒： ——像是用 Beautiful Soup 處理靜態頁面，再用 Selenium 處理動態內容。靈活組合才是王道。
我們如何評選最佳 Python 網頁爬蟲函式庫
市面上工具百百種，我特別針對商業和技術用戶最在意的幾個重點來評比：
- 易用性： 非工程師能不能輕鬆上手？API 友善嗎？有沒有視覺化或無程式碼選項？
- 自動化與擴展性： 能不能自動爬多頁、排程、處理大量資料？支援雲端或本地執行嗎？
- 動態內容支援： 能不能抓 JavaScript 網站、無限滾動、登入後內容？
- 整合與匯出： 資料能不能輕鬆匯出到 Excel、Google Sheets、資料庫或自動化流程？
- 社群與維護： 是否持續更新？有沒有豐富教學和支援？
- 成本： 免費、開源還是付費？對團隊和企業來說 CP 值如何？
我親自測試這些工具，也參考用戶評價和實際案例。以下就是精選 12 強。
1. Thunderbit
是我推薦給想要「零痛苦」網頁爬蟲的首選。這是一款 ，只要兩下點擊就能從任何網站擷取資料——完全不用寫程式、不用套模板，超級直覺。
我愛它的原因： Thunderbit 專為商業用戶設計——不管你是做銷售、營運、電商、房仲，只要你想快速拿到資料，又不想碰 Python 程式碼，這就是你的救星。只要點「AI 建議欄位」，讓 AI 幫你讀網頁，再按「開始擷取」就搞定。Thunderbit 能自動處理子頁面、分頁、動態內容，甚至能幫你自動填寫網頁表單。資料可以免費匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion。
亮點功能：
- AI 智慧欄位建議： Thunderbit 的 AI 會自動判斷頁面內容，推薦你要擷取的資料（像姓名、價格、Email 等）。
- 子頁面自動擷取： 需要更詳細資料？Thunderbit 會自動點擊子頁（像商品頁、聯絡頁），幫你豐富資料表。
- 即時範本： Amazon、Zillow、Instagram 等熱門網站，直接選範本就能用。
- 雲端或本地爬蟲： 最多可同時雲端擷取 50 頁，或用瀏覽器處理需登入的網站。
- 免費資料匯出： 匯出資料完全免費，沒有隱藏門檻。
最適合： 非技術團隊、銷售營運、電商，或任何想要快速拿到結果、不想寫程式的人。
限制： 嚴格來說不是 Python 函式庫，若要直接整合進 Python 專案，需先匯出再導入。不過對 99% 的商業需求來說，已經非常夠用。
想看實際操作？歡迎參考 或 。
2. Beautiful Soup
是經典的 Python HTML/XML 解析函式庫，也是我最早接觸的網頁爬蟲工具，至今仍是新手入門首選。
優點： 操作簡單、容錯率高，非常適合小型專案。只要用 Requests 取得網頁，再交給 Beautiful Soup 解析，用直覺的 API 抓出你要的資料。就算 HTML 結構很亂也能輕鬆處理。
最適合： 小型到中型專案、資料清理、網頁爬蟲新手。
限制： 無法直接處理動態（JavaScript）內容，需搭配 Selenium 或其他瀏覽器自動化工具。
3. Scrapy
是專為大規模自動化爬蟲設計的 Python 框架。如果你要抓數千、數百萬頁，建立資料管線或排程任務，Scrapy 絕對是你的好夥伴。
強大之處： Scrapy 採用非同步設計，速度快、可擴展。你可以自訂「蜘蛛」來爬取網站、追蹤連結、處理分頁，並透過管線處理資料。很多企業級爬蟲專案都以它為基礎。
最適合： 需要穩定、可擴展爬蟲的開發者；多頁、多站點爬取；生產級資料管線。
限制： 學習曲線比 Beautiful Soup 陡。預設無法處理 JavaScript，但可整合 Splash 或 Selenium。
4. Selenium
是瀏覽器自動化工具，能讓你用 Python 控制 Chrome、Firefox 等瀏覽器。遇到動態、JavaScript 密集的網站或複雜互動，Selenium 就是救星。
必備原因： Selenium 能模擬使用者操作——點擊、填表、滾動頁面，並擷取瀏覽器中顯示的所有內容，就像真人一樣。
最適合： 動態網站、登入後資料、無限滾動、需要互動的情境。
限制： 執行速度較慢、資源消耗較高。不適合大規模爬取，除非硬體資源充足。
5. Requests
是「人性化 HTTP」函式庫。大多數 Python 爬蟲腳本都靠它來抓網頁、送表單、處理 cookies。
經典必備： API 簡單、穩定，與 Beautiful Soup 或 lxml 完美搭配。適合靜態網站與 API。
最適合： 抓取靜態 HTML、呼叫 API、自訂爬蟲基礎。
限制： 無法處理 JavaScript 產生的內容。遇到動態網站需搭配 Selenium 等工具。
6. LXML
是高效能的 Python HTML/XML 解析器，速度極快，支援強大的 XPath 與 CSS 選擇器。
為什麼受歡迎： 如果你要處理超大頁面或需要進階查詢，lxml 是首選。Scrapy 內部其實也用它。
最適合： 需要高效能、大量資料、複雜 XPath 抽取的專案。
限制： 學習曲線稍高，安裝在某些系統上可能較麻煩。
7. PySpider
是帶有網頁介面的 Python 爬蟲框架。它有點像 Scrapy，但多了可視化儀表板，方便管理、排程與監控爬蟲任務。
獨特之處： 你可以用 Python 寫蜘蛛，排程執行，並在瀏覽器上即時查看結果。很適合需要團隊協作與自動化的情境。
最適合： 管理多個爬蟲專案的團隊、定時爬取、需要視覺化介面者。
限制： 維護不如 Scrapy 積極，對現代 JavaScript 網站支援有限。
8. MechanicalSoup
是輕量級 Python 函式庫，適合自動化簡單的瀏覽器操作——像是填表、點連結，不用像 Selenium 那麼重。
實用之處： 它結合 Requests 與 Beautiful Soup，讓你輕鬆登入、送表單、抓取結果頁。
最適合： 自動登入、表單送出、簡單網頁流程（不需 JavaScript）。
限制： 無法處理 JavaScript 密集或複雜互動的網站。
9. Octoparse
是無程式碼網頁爬蟲工具，採用拖拉式介面。非常適合想要「不用寫一行程式」就能抓資料的商業用戶。
受歡迎原因： Octoparse 能處理分頁、動態內容，還能排程雲端爬取。常見網站有現成範本，資料可匯出到 Excel、CSV、Google Sheets。
最適合： 非工程師、市場調查、名單開發、需要快速成果的團隊。
限制： 免費方案有限制，進階功能需付費（約 $75/月起）。
10. ParseHub
也是一款視覺化爬蟲工具，讓你透過點擊網站就能建立複雜流程。特別適合動態網站、需要條件邏輯與雲端排程的情境。
亮點： ParseHub 支援條件邏輯、多步驟流程，適合有彈窗、分頁、隱藏資料的複雜網站。
最適合： 非工程師、需要抓取複雜動態網站、定時資料收集。
限制： 免費方案有用量限制，高頻率需求需升級付費方案。
11. Colly
是高效能網頁爬蟲框架——雖然是用 Go 語言寫的，但因為效能極高，很多 Python 團隊會把它當微服務，然後用 Python 處理資料。
值得一提： Colly 能以極低記憶體消耗，每秒抓取數千頁。需要大規模爬蟲時，是跨平台的好選擇。
最適合： 需要速度與高併發的工程團隊；Go 與 Python 混合流程。
限制： 需懂 Go，不是純 Python 函式庫。
12. Portia
是 Scrapinghub（現 Zyte）推出的開源視覺化爬蟲。你可以直接在瀏覽器點選元素，建立 Scrapy 蜘蛛，完全不用寫程式。
酷在哪裡： Portia 讓非工程師也能享受 Scrapy 的強大。你可以用視覺化方式定義擷取規則，然後在 Scrapy 或 Zyte 雲端執行。
最適合： 資料團隊中的非工程師，或想快速原型 Scrapy 蜘蛛的開發者。
限制： 維護不如以往積極，遇到高度動態或互動網站會有困難。
一覽表：最佳 Python 網頁爬蟲函式庫比較
| 工具/函式庫 | 易用性 | 動態內容支援 | 自動化與擴展性 | 最適合 | 價格 |
|---|---|---|---|---|---|
| Thunderbit | ★★★★★ | ★★★★☆ | ★★★★☆ | 非工程師、商業用戶、快速成果 | 免費 + 點數制 |
| Beautiful Soup | ★★★★★ | ★☆☆☆☆ | ★★★☆☆ | 新手、靜態頁面、資料清理 | 免費 |
| Scrapy | ★★★☆☆ | ★★★☆☆ | ★★★★★ | 開發者、大型爬蟲 | 免費 |
| Selenium | ★★☆☆☆ | ★★★★★ | ★★☆☆☆ | 動態網站、瀏覽器自動化 | 免費 |
| Requests | ★★★★★ | ★☆☆☆☆ | ★★★☆☆ | 靜態 HTML、API、快速腳本 | 免費 |
| LXML | ★★★☆☆ | ★☆☆☆☆ | ★★★★☆ | 高效能、大型資料、XPath | 免費 |
| PySpider | ★★★★☆ | ★★★☆☆ | ★★★★★ | 團隊、定時爬取、網頁介面 | 免費 |
| MechanicalSoup | ★★★★☆ | ★☆☆☆☆ | ★★☆☆☆ | 表單自動化、登入、簡單流程 | 免費 |
| Octoparse | ★★★★★ | ★★★★☆ | ★★★★☆ | 無程式碼、商業用戶、排程爬取 | 免費 + 付費 |
| ParseHub | ★★★★★ | ★★★★☆ | ★★★★☆ | 無程式碼、複雜/動態網站 | 免費 + 付費 |
| Colly | ★★☆☆☆ | ★☆☆☆☆ | ★★★★★ | 高速、跨平台、Go 整合 | 免費 |
| Portia | ★★★★☆ | ★★☆☆☆ | ★★★☆☆ | 視覺化 Scrapy 蜘蛛、非工程師 | 免費 |
如何根據需求選擇合適的 Python 網頁爬蟲工具
那到底該怎麼選？這裡有一份快速對照表：
- 非工程師或商業用戶： 建議從 、、 開始。操作直覺、視覺化、完全不用寫程式。
- 開發者、大型專案： 需要穩定、可重複爬蟲，選 或 。
- 動態/JavaScript 網站： 用 或支援瀏覽器自動化的視覺化工具。
- 快速抓取靜態頁面： + 依然是最快入門法。
- 效能或跨平台需求： 需要 Go 微服務可考慮 ，也能與 Python 混合使用。
- Scrapy 視覺化原型： 是非工程師與開發者的好橋樑。
我的建議： 先從最簡單、最符合需求的工具開始。如果不確定，先試試 ，快速體驗成果；要大規模自動化，再考慮 Scrapy。
記住：最好的工具，就是能讓你穩定、高效、無痛取得資料的那一個。
常見問答
1. 為什麼 Python 這麼適合做網頁爬蟲？
Python 之所以能稱霸網頁爬蟲領域，就是因為語法簡單、函式庫生態超豐富、社群又很活躍。)，不管新手還是高手都愛用。
2. 哪個 Python 函式庫最適合抓取動態（JavaScript）網站？
遇到動態網站， 是經典選擇，因為它能控制真實瀏覽器。無程式碼解決方案像 、、 也能處理 JavaScript 頁面。
3. Scrapy 和 Beautiful Soup 該怎麼選？
適合快速、小型專案或新手學習。需要大規模自動化、多頁爬取、穩定排程時，選 。
4. Thunderbit 能和我的 Python 流程整合嗎？
當然可以。 支援匯出 CSV、Excel、Google Sheets，你可以輕鬆導入 Python 腳本做進一步分析或處理。
5. 如果我不是工程師，最簡單的網頁爬蟲入門方式是什麼？
建議試試 、、。這些工具都能用視覺化方式抓資料，完全不用寫程式。更多教學可參考 。
祝你爬蟲順利，資料永遠乾淨、結構化、隨手可得！
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