Python 網頁爬蟲全攻略：一步步帶你上手

網路上的數據早就成為現代商業不可或缺的資源，2025 年更是智慧銷售和市場分析的主戰場。我親眼看過無論是電商、房仲還是 SaaS 團隊，大家都在搶著把雜亂的網頁內容變成乾淨、好用的試算表。如果你會點進來這篇文章，肯定也想加入這波數據革命。好消息來了：Python 絕對是你最強的網頁爬蟲神隊友，而且就算你不是工程師，也能很快上手。

這份教學會從 Python 網頁爬蟲的基礎帶你起步，一路進階到用 Scrapy 這類框架做大規模數據擷取。我們還會介紹像這種 AI 工具，怎麼讓商業用戶更快、更簡單地取得網路資料。不管你是剛入門的新手，還是想提升效率的老鳥，都能在這裡找到實用步驟、程式碼範例和實戰建議，讓你輕鬆晉升爬蟲高手。 1thunderbit (1).png

什麼是 Python 網頁爬蟲？快速認識

網頁爬蟲就是自動幫你從網站抓資料——就像請電腦幫你高速、批量複製貼上。用 Python 寫個簡單腳本，就能抓網頁、解析 HTML，把你要的重點內容（像商品價格、聯絡方式、評論等）一網打盡。

對商業用戶來說，網頁爬蟲就是數據寶庫。銷售團隊靠它建立潛在客戶名單，電商團隊用來監控競品價格，分析師追蹤市場趨勢——這一切都靠把亂七八糟的網頁內容變成可分析的結構化資料。Python 會這麼受歡迎，就是因為它夠強大又超好上手，無論大專案還是小任務都很適合 ()。

為什麼 Python 是網頁爬蟲首選語言？

那為什麼大家都愛用 Python 來寫網頁爬蟲？三大原因：語法簡單、函式庫超多、社群超熱鬧。

語法超直覺： Python 程式碼一看就懂，初學者也能很快上手。
函式庫超齊全： BeautifulSoup、Scrapy、Requests 這些工具，讓你抓資料、解析、爬行都超順手。
多才多藝： Python 不只適合爬蟲，也是數據分析和自動化的主力語言，從資料抓取到分析一條龍搞定。
社群超活躍： 遇到奇怪的 HTML 結構？Stack Overflow 上一定有人已經解過。

來看看 Python 跟其他語言的比較：

語言	優點	缺點	最適用情境
Python	語法簡單、函式庫豐富、社群活躍	執行速度不如 C++/Java	各種規模的爬蟲任務
JavaScript	原生支援 JS 動態網站	HTML 解析較弱、非同步處理較複雜	單頁應用、動態網站
R	擅長數據分析	爬蟲框架較少	小型、統計分析導向任務
Java/C#	企業級、效能高	語法冗長、開發成本高	大型、整合性系統

Python 長年穩坐網頁爬蟲語言前三名，2023 年甚至超越 SQL，成為全球第三大熱門語言 ()。

Python 網頁爬蟲必備工具與函式庫

新手必備工具包如下：

Requests： 最常用的 HTTP 請求函式庫，抓網頁就像開瀏覽器一樣簡單。
BeautifulSoup： HTML/XML 解析神器，搜尋、過濾、提取資料都靠它。
Scrapy： 適合大規模自動化爬取的完整框架。
Selenium： 自動操作瀏覽器，專治 JavaScript 動態網頁。
其他： lxml（高速解析）、pandas（數據處理）、Playwright（現代瀏覽器自動化）。

什麼時候用哪個？

Requests + BeautifulSoup： 靜態頁面、小型專案首選。
Scrapy： 需要爬大量頁面、分頁、批量匯出時最合適。
Selenium/Playwright： 需互動或抓取 JS 動態內容時必備。

開始動手：Python 網頁爬蟲環境快速建置

來快速建立開發環境，就算你是 Python 新手也沒問題。

安裝 Python： 到下載 Python 3.x，記得加到系統 PATH。

建立虛擬環境： 管理專案依賴，避免衝突。

1python3 -m venv venv
2# 啟動虛擬環境：
3# Windows：
4venv\Scripts\activate
5# Mac/Linux：
6source venv/bin/activate

安裝函式庫：

1pip install requests beautifulsoup4 scrapy selenium

專案結構： 小腳本用一個 .py 檔就好，Scrapy 則用 scrapy startproject myproject 建完整專案。

測試安裝：

1import requests, bs4, scrapy, selenium
2print("所有函式庫載入成功！")

設定 User-Agent（建議）： 有些網站會擋「Python-requests」，模擬瀏覽器就好：
```
1headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)"}
```

恭喜你，環境搞定，準備開抓！

用 BeautifulSoup 解析 HTML：打造你的第一個 Python 網頁爬蟲

我們來寫個簡單爬蟲，抓上的名言和作者。

步驟一：觀察網站結構

用 Chrome 開網站。
右鍵點名言，選「檢查」。
你會發現每則名言都在 <div class="quote">，文字在 <span class="text">，作者在 <small class="author">。

步驟二：撰寫並執行爬蟲

基本範例如下：

1import requests
2from bs4 import BeautifulSoup
3url = "http://quotes.toscrape.com/page/1/"
4headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)"}
5res = requests.get(url, headers=headers)
6if res.status_code != 200:
7    print(f"請求失敗：{res.status_code}")
8    exit()
9soup = BeautifulSoup(res.text, "html.parser")
10quote_divs = soup.find_all("div", class_="quote")
11for div in quote_divs:
12    quote_text = div.find("span", class_="text").get_text(strip=True)
13    author = div.find("small", class_="author").get_text(strip=True)
14    print(f"{quote_text} --- {author}")

常見陷阱：

如果元素不存在，記得先檢查是不是 None 再取 .get_text()。
選擇器一定要在瀏覽器裡反覆確認。

進階應用：用 Scrapy 優化 Python 網頁爬蟲

當你想從「只抓一頁」進階到「整站、所有分頁都要抓」時，就是 Scrapy 上場的時候。

架構設計： Scrapy 以「spider」（定義爬取邏輯的類別）、pipeline（數據處理流程）、非同步請求為核心。
為什麼選 Scrapy？ 它專為大規模爬取設計，能高效抓上千頁、處理錯誤、輕鬆匯出 CSV/JSON。

什麼時候該用 Scrapy 而不是 BeautifulSoup？

需要自動爬多頁或自動跟連結時。
想要內建重試、限速、數據處理等功能時。
準備定期執行或多人協作的爬蟲專案。

Scrapy 實戰範例

這個 spider 會抓所有分頁的名言：

1import scrapy
2class QuotesSpider(scrapy.Spider):
3    name = "quotes"
4    start_urls = ["http://quotes.toscrape.com/page/1/"]
5    def parse(self, response):
6        for quote in response.css("div.quote"):
7            yield {
8                "text": quote.css("span.text::text").get(),
9                "author": quote.css("small.author::text").get(),
10                "tags": quote.css("div.tags a.tag::text").getall()
11            }
12        next_page = response.css("li.next a::attr(href)").get()
13        if next_page:
14            yield response.follow(next_page, callback=self.parse)

執行：

1scrapy crawl quotes -O quotes.json

你就能直接拿到完整 JSON 檔，完全不用自己寫迴圈。

當你的爬蟲專案規模變大，Scrapy 的架構和效率會讓你省下超多時間。

Thunderbit：AI 工具讓 Python 網頁爬蟲如虎添翼

老實說，就算用 Python，遇到動態網站、分頁、版型變動還是很頭痛。這時候就超好用。

Thunderbit 是一款 AI 驅動的 Chrome 擴充功能，讓你兩步驟就能抓網站資料：

AI 智能欄位建議： AI 會自動判斷頁面，推薦最適合提取的欄位（像「商品名稱」、「價格」等）。
一鍵爬取： 再點一下，Thunderbit 就能自動抓所有資料，連分頁、子頁面、無限滾動都能搞定。

我推薦 Thunderbit 的原因：

完全免寫程式： 商業用戶、分析師都能輕鬆上手。
應對複雜網站： 動態內容、子頁面、版型變動，AI 都能自動適應。
即時匯出： 資料可直接匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion。
子頁面爬取： 需要每個商品或個人頁的細節？Thunderbit 會自動拜訪所有子頁並補齊資料。
雲端/本地雙模式： 雲端可同時抓 50 頁，本地模式適合需登入的網站。 Thunderbit 對於想要快速取得資料、又不想每次網站變動就重寫程式的人來說，真的超級方便。

什麼時候該用 Thunderbit 這類 AI 工具？

你需要「馬上」拿到資料，不想等 IT 或自己寫程式。
網站結構複雜、動態內容多、經常變動。
想讓非技術同事也能自己收集資料。
需要一次完成爬取和資料增強（像翻譯、分類等）。

Thunderbit 很適合跟 Python 流程搭配——用來快速原型、處理難搞網站，或省下維護爬蟲的麻煩。更多比較可以參考。

處理動態內容與分頁：Python 網頁爬蟲進階技巧

現在的網站很多都用 JavaScript，這對爬蟲來說是大魔王。解法如下：

動態內容： 如果資料是 JS 動態載入（HTML 原始碼沒有），就用 Selenium 或 Playwright 自動操作瀏覽器，等內容載入後再抓。
分頁處理： 透過「下一頁」連結或遞增 URL 頁碼迴圈抓。Scrapy 內建 request-follow 機制，處理分頁超方便。

BeautifulSoup 處理分頁範例：

1page = 1
2while True:
3    url = f"http://quotes.toscrape.com/page/{page}/"
4    res = requests.get(url, headers=headers)
5    if res.status_code == 404:
6        break
7    soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
8    quotes = soup.find_all("div", class_="quote")
9    if not quotes:
10        break
11    # ...提取名言...
12    page += 1

遇到無限滾動或「載入更多」按鈕： 用 Selenium 自動滾動或點擊，或在瀏覽器網路面板找 API 直接用 Requests 模擬。

數據儲存：讓爬取資料發揮商業價值

資料抓下來後，怎麼存最方便？

CSV： 通用格式，Excel/Sheets 都能開。

1import csv
2with open('data.csv', 'w', newline='') as f:
3    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['name', 'price'])
4    writer.writeheader()
5    for row in data:
6        writer.writerow(row)

Excel： 用 pandas 快速匯出。

1import pandas as pd
2df = pd.DataFrame(data)
3df.to_excel('data.xlsx', index=False)

資料庫： 大型或長期專案可用 SQLite 或 PostgreSQL。

1import sqlite3
2conn = sqlite3.connect('scraped_data.db')
3# ...建立資料表、寫入資料...
4conn.close()

根據團隊需求選擇格式。要分享給非技術同事，Excel 或 Google Sheets 最直覺。

法律與道德：Python 網頁爬蟲必知守則

爬蟲很強大，但也要守規矩。這裡有幾個合規建議：

只抓公開資料： 需要登入或付費牆的內容請三思。
檢查服務條款： 有些網站明文禁止爬蟲，違規可能被封鎖甚至觸法 ()。
尊重 robots.txt： 雖然不是法律強制，但屬於網路禮儀。
避免個資： GDPR、CCPA 等法規下，抓姓名、信箱、電話等個資風險很高。
勿過度請求： 加入延遲、限制頻率，盡量在離峰時段執行。

合規快速檢查表：

詳讀網站 ToS 和 robots.txt。
避免抓個人或敏感資料。
標註資料來源。
禮貌抓取，別讓伺服器吃不消。

更多法律實務可參考。

疑難排解與最佳實踐：讓 Python 網頁爬蟲更穩定

爬蟲過程難免遇到狀況，這裡整理常見問題和解法：

HTTP 錯誤（403、404、429）： 設定真實 User-Agent、降低請求頻率、妥善處理錯誤。
IP 被封鎖： 大規模爬取時可用代理或輪換 IP，但要注意道德界線。
遇到驗證碼（CAPTCHA）： 遇到就要考慮是否繼續。有第三方服務可解，但屬灰色地帶。
網站結構變動： 選擇器要寫得有彈性，提取前先檢查 None，多用 try/except 包裝。
編碼問題： 一律用 UTF-8，並在 Excel/Sheets 測試輸出。

最佳實踐：

每個步驟都記錄 log，方便追蹤錯誤。
失敗請求自動重試並設回退機制。
先在少量頁面測試，確認沒問題再擴大規模。
持續監控輸出數量，若異常即時調整。

如果你不想每次網站變動就修爬蟲，的 AI 能自動適應版型變化，省下超多維護工夫。

Thunderbit 的 AI 方案，讓你專心做數據洞察，不用再煩惱維護。

結論與重點整理

用 Python 做網頁爬蟲，能把網路上的雜亂資訊變成有價值的結構化數據。重點如下：

Python 是爬蟲首選語言， 語法簡單、函式庫強大。
Requests + BeautifulSoup 適合小型、靜態任務；Scrapy 則適合大規模自動化爬取。
Thunderbit 結合 AI，讓任何人都能輕鬆抓資料——免寫程式、免維護。
動態內容與分頁 可用 Selenium 或 Scrapy 內建功能處理。
數據儲存 可選 CSV、Excel 或資料庫，依商業需求彈性調整。
合法合規： 只抓公開資料、遵守網站規則、避免個資。
打造穩健爬蟲： 記錄 log、自動重試、監控變動，或交給 Thunderbit AI 自動處理。

準備好開始了嗎？不妨試著寫你的第一個 Python 爬蟲，或直接，體驗網頁數據擷取的輕鬆與高效。更多技巧和深入教學，歡迎逛逛。

常見問題

1. 用 Python 做網頁爬蟲是否合法？
只要抓公開資料，並遵守網站服務條款、robots.txt 和隱私法規（像 GDPR），Python 網頁爬蟲是合法的。避免抓個資或敏感資訊，開工前一定要確認規則 ()。

2. BeautifulSoup 和 Scrapy 有什麼不同？
BeautifulSoup 是輕量級 HTML 解析工具，適合小型或單頁抓取。Scrapy 則是完整框架，能自動爬多頁、處理分頁、批量匯出。小專案用 BeautifulSoup，大型專案選 Scrapy ()。

3. 如何用 Python 處理 JavaScript 動態網站？
用 Selenium 或 Playwright 自動操作瀏覽器，等 JS 載入後再抓資料。也可以在瀏覽器網路面板找 API，直接用 Requests 模擬。

4. Thunderbit 跟 Python 傳統爬蟲函式庫有什麼不同？
Thunderbit 利用 AI 自動建議欄位、處理子頁面、適應版型變動，完全免寫程式。很適合需要快速取得資料、又不想維護爬蟲的商業用戶和團隊 ()。

5. 如何儲存和分享爬下來的資料？
可以匯出成 CSV 或 Excel，方便團隊分享；大型專案可用 pandas 存進資料庫。Thunderbit 支援直接匯出到 Google Sheets、Airtable、Notion，或免費下載 CSV/Excel。

祝你爬蟲順利，數據永遠乾淨、結構化、超好用！

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