網路世界的發展速度，真的快到讓人傻眼——我早上喝咖啡的手速都追不上它，而且我可不是慢郎中。來到 2026 年，網頁資料擷取早就不再是技術宅的專利，而是銷售開發、電商價格監控、市場調查，甚至房地產分析的必備神器。根據，選對網頁爬蟲函式庫或工具，真的能讓你從手動整理的地獄解脫，輕鬆獲得滿滿洞察，還能在競爭對手還在吃午餐時就把事情搞定！
有趣的是，2026 年的網頁爬蟲函式庫選擇超級多元，從零程式碼的 AI Chrome 擴充，到專業開發者愛用的框架通通有。不管你是只想把名單丟進 Excel 的業務、要追蹤 500 個商品的營運主管，還是想打造自訂爬蟲的 Python 達人，都能找到最適合你的工具。身為 SaaS 跟自動化圈的老屁股（也熬過不少夜），我幫大家整理出今年最值得認識的十大網頁爬蟲函式庫，還會教你怎麼挑到最能幫你省時省力的那一款。
2026 年強大網頁爬蟲函式庫的關鍵特點
在進入排行榜之前，先來聊聊選網頁爬蟲函式庫時，哪些特點最重要。以我的經驗，2026 年最受歡迎的工具通常有這幾個重點：
- 易用性： 非工程師能不能幾分鐘就上手？還是得精通 Python 才能搞定？
- 動態內容處理： 能不能抓現代、JavaScript 為主的網站？還是遇到動態頁面就 GG？
- 語言與平台支援： 有沒有支援你熟悉的語言（像 Python、JavaScript、Java），甚至能不能直接在瀏覽器操作？
- 可擴展性： 能不能輕鬆處理數百、數千頁資料？
- 整合與匯出： 能不能直接對接 Excel、Google Sheets、Notion 或你的資料流程？
- AI 與自動化： 2026 年，能用自然語言下指令、完全不用寫程式的 AI 工具超夯，特別適合不想碰程式碼的商務用戶。
現實就是，商務團隊最在意速度、準確度，還有極簡設定。你花在修爬蟲、寫程式的時間越少，行動就越快。隨著 AI 跟瀏覽器自動化普及，現在連沒技術底的人也能輕鬆抓到以前只有工程師才搞得定的資料（參考 ）。
重點來了，直接進入主題。
2026 年十大強大網頁爬蟲函式庫推薦
- ：瀏覽器內零程式碼、AI 驅動的網頁爬蟲
- ：Python 環境下超好用的 HTML 解析與資料清理
- ：大規模、高速爬取與資料管道的專業框架
- ：瀏覽器自動化，專門對付動態、JavaScript 網站
- ：Python 下超快的 XML/HTML 解析
- ：Python 版 jQuery 選擇器，快速選 HTML 元素
- ：Python 一站式 HTTP、HTML 解析與 JS 渲染
- ：Python 自動化表單與簡易瀏覽器操作
- ：Node.js 控制無頭 Chrome，專攻互動性強的網站
- ：Java 環境下超強的 HTML 解析工具
1. Thunderbit
是我最推薦給想「完全不用寫程式就能抓資料」的朋友。這款只要用自然語言描述需求（像「抓下這頁所有商品名稱、價格和圖片」），AI 就會自動判斷欄位並完成設定。完全不用模板、不用繁瑣步驟，只要點「AI 建議欄位」，微調一下就能「開始抓取」。
Thunderbit 2026 年亮點：
- 零程式碼、自然語言介面： 不管你是業務、營運、行銷還是房仲都能輕鬆上手，完全不用懂 Python。
- AI 建議欄位： AI 會自動分析頁面，推薦最適合擷取的欄位。
- 子頁面抓取： 需要更細的資料？Thunderbit 可自動進入每個子頁（像商品或個人頁），自動補齊表格內容（參考 ）。
- 熱門網站一鍵模板： Amazon、Zillow、Shopify 等主流網站，直接一鍵抓取。
- 支援 Excel、Google Sheets、Notion、Airtable 匯出： 資料直接送到團隊常用平台。
- 支援 34 種語言： 全球團隊都適用。
- 雲端或瀏覽器模式： 公開網站用雲端超快，需登入的頁面用瀏覽器模式。
Thunderbit 已經有全球超過三萬用戶信賴，免費方案可抓 6 頁（試用加碼可到 10 頁）。想體驗現代網頁爬蟲的威力，從這裡開始最適合。
2. Beautiful Soup
是 Python 資料科學家和分析師的經典愛用函式庫，專門解析雜亂無章的 HTML。如果你遇過標籤亂七八糟、格式奇怪的網頁，Beautiful Soup 絕對是你的救星。
Beautiful Soup 優勢：
- 處理不規則 HTML： 特別適合清理、擷取「醜」網頁的資料（參考 ）。
- 學習門檻低： Python 新手也能快速上手。
- 彈性高： 可與 Requests 等 HTTP 函式庫搭配，結合 lxml 提升速度。
- 常見應用： 快速資料擷取、網頁資料清理、小型自動化腳本。
如果你主要處理靜態頁面或需要整理雜亂標記，Beautiful Soup 是穩健的選擇。
3. Scrapy
是 Python 世界的重量級網頁爬蟲框架，適合需要大規模爬取、串接資料管道的專業需求。如果你要抓數千頁、跟連結、批次處理資料，Scrapy 絕對是首選。
Scrapy 強項：
- 高度模組化： 可自訂複雜的爬蟲、資料管道與中介軟體（參考 ）。
- 適合大型專案： 市場調查、競品分析或多站點資料擷取都很適合。
- 非同步高效能： 速度快、效率高。
- 社群資源豐富： 有大量外掛、教學與支援。
Scrapy 學習曲線比較高，但面對大型專案時威力十足。
4. Selenium
是瀏覽器自動化的首選工具，廣泛用於網頁測試，也能抓取需要登入、點擊、處理彈窗的網站。遇到 JavaScript 為主、互動性高的頁面，Selenium 能模擬真實用戶操作（參考 ）。
Selenium 優點：
- 自動化真實瀏覽器： 支援 Chrome、Firefox、Safari、Edge 等主流瀏覽器。
- 處理登入、彈窗與用戶操作： 適合需要驗證或多步驟流程的網站。
- 多語言支援： Python、Java、C# 等。
- 最適合： 對抗封鎖簡單爬蟲的網站，或需模擬真實用戶行為時。
雖然比 HTTP 類函式庫重，但有時候就是需要「真」瀏覽器。
5. lxml
是 Python 下效能超高的 XML/HTML 解析器。如果你追求速度（像要處理成千上萬的大型文件），lxml 幾乎沒對手（參考 ）。
lxml 特色：
- 極速解析： 對大型檔案表現超好，效能領先多數 Python 解析器。
- 穩定可靠： 同時支援 XML 與 HTML，能與其他工具整合。
- 適合： 處理大數據集，與 Beautiful Soup 或 Scrapy 搭配更強大。
大規模爬取或需處理巨量檔案時，lxml 是必備利器。
6. PyQuery
把 jQuery 的選擇器語法帶進 Python。如果你習慣用 jQuery 的 $('.class') 選元素，PyQuery 讓你在 Python 腳本裡也能輕鬆做到（參考 ）。
PyQuery 亮點：
- jQuery 風格選擇器： 前端開發者用起來超直覺。
- 簡潔易讀的程式碼： 複雜選取也能簡單實現。
- 與 lxml 整合： 底層效能佳。
- 適合： 想用 jQuery 方式快速處理 HTML 的 Python 專案。
是從網頁開發轉向資料擷取的好橋樑。
7. Requests-HTML
是結合 Requests（HTTP）與內建 HTML 解析、甚至支援 JavaScript 渲染的 Python 函式庫。
Requests-HTML 優勢：
- 一站式解決： 抓頁面、解析 HTML、渲染 JS 一次搞定。
- 新手友善： 適合小型或中型爬蟲專案。
- 適合： 快速腳本、含部分動態內容的網站、追求簡單的用戶。
剛入門或需要靈活工具的小型專案，Requests-HTML 很適合。
8. MechanicalSoup
是專為自動化表單與簡易瀏覽器互動設計的 Python 函式庫。它基於 Beautiful Soup 跟 Requests，讓你輕鬆登入、填表、執行基本流程（參考 ）。
MechanicalSoup 好處：
- 自動化表單與登入： 適合抓取需驗證的資料。
- 簡單 API： 新手也能快速上手。
- 適合： 重複性瀏覽器任務、簡單流程、不需完整瀏覽器自動化時。
雖然不如 Selenium 強大，但對基本需求來說輕巧又好用。
9. Puppeteer
是 Node.js 控制無頭 Chrome/Chromium 的利器，特別適合抓 JavaScript 為主、互動性高的網站（參考 ）。
Puppeteer 強項：
- 完整瀏覽器自動化： 點擊、捲動、填表單、互動都難不倒。
- 處理動態內容： 專攻 JS 動態載入的網站。
- 適合： 電商、社群媒體或傳統爬蟲無法應付的網站。
JavaScript 開發者或需要抓「現代網頁」時，Puppeteer 必不可少。
10. Jsoup
是 Java 世界的 HTML 解析標竿，堪稱 Java 版的 Beautiful Soup（參考 ）。
Java 團隊愛用 Jsoup 的原因：
- 簡單強大的 API： 幾行程式碼就能擷取、處理資料。
- 處理雜亂 HTML： 連格式不佳的頁面也能輕鬆解析。
- 適合： Java 應用程式或後端流程整合爬蟲需求。
如果你的技術棧是 Java，Jsoup 絕對是首選。
網頁爬蟲函式庫比較表
以下是這 10 款函式庫的快速對照：
| 函式庫 | 語言 | 易用性 | 動態內容支援 | AI/零程式碼 | 典型應用情境 | 最適合對象 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Thunderbit | Chrome 擴充 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | 是 | 銷售、營運、研究、房地產 | 非工程師、商務用戶 |
| Beautiful Soup | Python | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐ | 否 | HTML 解析、資料清理 | Python 新手、分析師 |
| Scrapy | Python | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | 否 | 大規模爬取、資料管道 | 開發者、大數據專案 |
| Selenium | 多語言 | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 否 | 瀏覽器自動化、登入 | 測試、動態網站爬取 |
| lxml | Python | ⭐⭐⭐ | ⭐ | 否 | 快速解析、大型檔案 | 進階用戶、大型資料集 |
| PyQuery | Python | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐ | 否 | jQuery 風格選取 | 前端開發、簡潔腳本 |
| Requests-HTML | Python | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | 否 | 快速腳本、JS 渲染 | 新手、小型專案 |
| MechanicalSoup | Python | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | 否 | 表單自動化、登入 | 簡單瀏覽器任務 |
| Puppeteer | Node.js | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 否 | JS 動態網站、自動化 | JS 開發者、動態網頁爬取 |
| Jsoup | Java | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐ | 否 | Java 環境 HTML 解析 | Java 團隊、後端流程 |
如何為你的企業選擇合適的網頁爬蟲函式庫
那到底該怎麼選？根據多年實戰經驗和無數次深夜除錯，我的建議如下：
- 非工程師或商務用戶： 直接選 Thunderbit。AI/零程式碼設計，幾分鐘就能出成果。只想把資料匯出 Excel 或 Sheets，千萬別自找麻煩。
- Python 開發者： 小型專案選 Beautiful Soup、Requests-HTML，大型專案選 Scrapy，搭配 lxml 或 PyQuery 更強大。
- 需要處理登入或動態內容？ Selenium（多語言）或 Puppeteer（Node.js）最合適。
- Java 團隊： Jsoup 是整合爬蟲到 Java 應用的首選。
- 需要自動化表單或簡單流程？ MechanicalSoup 輕巧易用。
選擇時的關鍵考量：
- 技術能力： Thunderbit 這類零程式碼工具最適合非技術團隊。開發者則可選擇程式庫彈性更高。
- 資料複雜度： 靜態頁面選 Beautiful Soup 或 Jsoup，動態 JS 網站選 Selenium 或 Puppeteer。
- 規模需求： Scrapy、lxml 適合大規模、高速任務。
- 整合性： Thunderbit 可直接匯出 Sheets、Notion、Airtable，商務流程省時又方便。
想了解更多選擇建議，可以參考 。
結語：用對工具，解鎖網路資料新價值
2026 年的網頁爬蟲早就不是工程師或資料科學家的專利。隨著 AI 跟零程式碼工具普及，無論是銷售、研究還是營運團隊，都能輕鬆挖掘網路資料寶藏。選對網頁爬蟲函式庫，不只每年幫你省下數百小時（參考 ），還能提升準確度，讓企業競爭力大大升級。
我的建議？先釐清你的需求——速度、規模、技術熟悉度——多試幾種工具。Thunderbit 免費方案很適合新手入門，想深入研究也有 Beautiful Soup、Scrapy 等開源函式庫可以玩。
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祝你抓資料順利，資料永遠乾淨、結構化、隨時可用！
常見問題
1. 2026 年對非工程師來說最簡單的網頁爬蟲函式庫是什麼？
是非工程師的首選。它的 AI Chrome 擴充讓用戶能用自然語言指令抓取資料，完全不需寫程式。
2. 哪個函式庫最適合抓取 JavaScript 為主或動態網站？
（Node.js）與 （多語言）最適合抓取動態、JS 渲染的網站。它們能自動化真實瀏覽器，處理複雜互動。
3. Beautiful Soup 與 Scrapy 有什麼不同？
適合解析單一頁面或小型專案，特別是雜亂 HTML。 則是建構大規模爬蟲與處理大量資料的完整框架。
4. 可以直接把抓到的資料匯出到 Google Sheets 或 Notion 嗎？
可以—— 支援直接匯出到 Google Sheets、Notion、Airtable 與 Excel。大多數程式庫則需自行撰寫匯出邏輯。
5. 如何為我的企業選擇合適的網頁爬蟲函式庫？
請考量你的技術能力、目標網站的複雜度、資料量與整合需求。像 Thunderbit 這類零程式碼工具最適合商務團隊，開發者則可選擇 Scrapy、Beautiful Soup 或 Puppeteer 等程式庫以獲得更高彈性。
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