網路上充斥著各種數據——到了 2026 年，網頁爬蟲專案已經變成商業分析、趨勢洞察，甚至學術研究不可或缺的利器。我親眼看到 Python 網頁爬蟲專案從「可有可無」的小副業，搖身一變成為創新推手。不管你是數據科學家、工程師，還是單純對數據有興趣的朋友，只要選對專案主題（還有合適的工具），就能從網路深處挖出意想不到的寶藏。更棒的是，像 這種 AI 驅動工具，讓複雜的爬蟲任務也能輕鬆搞定——再也不用被正則表達式搞到頭大。
想讓自己的技能更上一層樓、做出真正有影響力的專案嗎？我幫你整理了 32 個超有創意、進階又實用的 Python 網頁爬蟲專案靈感——每個專案都搭配最適合的工具（從 BeautifulSoup、Scrapy 到 Thunderbit），還有難度、可自動化程度和實際應用建議。現在就來看看，數據驅動的專案能帶你走多遠。
為什麼 Python 網頁爬蟲專案是數據創新的關鍵
2026 年，網頁爬蟲已經成為超過 10 億美元的產業，規模還在持續擴大（）。企業用爬蟲流程追蹤競爭對手價格、掌握消費者情緒，甚至自動化投資決策。有研究指出，及時取得金融數據能讓投資決策效率提升 25%（）。同時，積極分析網路評論和社群聲量的品牌，正面提及率在五年內從 70% 提升到 80%（）。
Python 會成為這些專案的首選語言，原因很簡單。2026 年超過一半的 Python 開發者都在做數據分析和處理（），而 Python 的生態圈——像是 BeautifulSoup、Selenium、Scrapy，還有新一代 AI 工具 ——讓你能輕鬆把原始 HTML 變成有價值的洞見。不管你是要分析商品評論情緒、追蹤房價，還是打造機器學習專用資料集，Python 網頁爬蟲專案都是現代數據創新的基石。
如何挑選適合的網頁爬蟲專案主題
題目百百種，怎麼選才不會踩雷？這裡有幾個小建議：
- 先想清楚目標： 你想用這些數據解決什麼問題？如果是競爭情報，可以爬對手價格或產品線；想了解顧客想法，就分析評論或社群內容。
- 確認數據來源： 資料是公開的、需要登入，還是有 API？公開靜態網頁最簡單，動態或受保護的網站則需要進階工具。
- 工具要對症下藥： 靜態頁面用 BeautifulSoup 很方便；動態內容建議 Selenium 或 Playwright；如果遇到 PDF、圖片等複雜格式，AI 工具如 能大幅省時。
- 考慮自動化與擴展性： 這個專案只做一次，還是要定期執行？如果需要長期追蹤，排程爬取和一鍵匯出（像 Google Sheets、Excel）就很重要。
最棒的專案，兼顧商業價值和技術可行性。就算你不是程式高手也沒關係——Thunderbit 這類 AI 工具，讓進階爬蟲人人都能輕鬆上手。
Python 網頁爬蟲工具比較：從 BeautifulSoup 到 Thunderbit
這裡幫你整理主流工具的重點比較：
| 工具 | 最適合用途 | 支援 JavaScript？ | 擴展性 | 易用性 | 維護難度 |
|---|---|---|---|---|---|
| BeautifulSoup | 靜態頁面、小型專案 | 否 | 低 | 高 | 手動 |
| Selenium | 動態、JS 載入頁面 | 是 | 中 | 中 | 中等 |
| Scrapy | 大型結構化爬取 | 否（可擴充） | 高 | 中 | 中等 |
| Thunderbit | AI 驅動、複雜/混合型數據 | 是 | 高 | 非常高 | 低 |
- BeautifulSoup 適合小型、靜態網站，例如部落格或簡單目錄。
- Selenium 適合需要互動、登入或無限滾動的動態內容。
- Scrapy 專為大規模爬取和結構化匯出設計，但學習曲線較高。
- Thunderbit 結合 AI，能自動處理子頁面、PDF/圖片提取，還會建議最佳欄位。當你重視速度、穩定性和易用性時，Thunderbit 絕對是首選。
想更深入了解工具選擇，推薦參考 。
專案難度與工具推薦速查表
這張速查表幫你快速對應每個專案主題、推薦工具和難度：
| 專案主題 | 推薦工具 | 難度 | 主要產出 |
|---|---|---|---|
| Amazon 評論情緒分析 | BeautifulSoup + NLP | 中等 | 評論與情緒分數 |
| 電競即時比分 | Selenium | 高 | 即時賽事數據 |
| Quora 熱門問答 | Selenium | 中高 | 問答資料集 |
| Spotify 歌單數據 | Spotify API | 低 | 歌單曲目、指標 |
| 旅遊景點評分 | BeautifulSoup | 中等 | 評分、評論、地點分布 |
| 電影票房趨勢 | API 或 BeautifulSoup | 低中 | 票房時序資料 |
| Twitter 熱門話題與內容 | Selenium/API | 中等 | 熱門主題、情緒分析 |
| 知乎問答 | Selenium | 高 | 中文問答資料集 |
| 房地產行情監控（Thunderbit） | Thunderbit | 低中 | 物件資料、價格趨勢 |
| 電子書暢銷榜分析 | Selenium/API | 中等 | 排名、評論 |
| 電商價格追蹤 | Scrapy + 代理 | 高 | 價格歷史、警示 |
| Reddit 子版分析 | Reddit API | 中等 | 熱門主題、互動數據 |
| 股票數據追蹤 | yfinance/API | 低 | 歷史價格、指標 |
| 職缺爬取（Scrapy） | Scrapy | 中等 | 職缺、薪資資訊 |
| Google Play 評論 | API/Selenium | 中等 | 評論、評分、NLP 摘要 |
| 競爭對手部落格彙整 | RSS + BeautifulSoup | 中等 | 內容庫、主題聚類 |
| 線上課程評價 | Selenium/API | 中等 | 課程評分、回饋 |
| 商業名錄清理 | Scrapy + Python | 中等 | 乾淨去重的商家清單 |
| Podcast 發布與趨勢 | API + NLP | 中等 | 熱門 Podcast、集數資料 |
| Thunderbit 檔案提取 | Thunderbit | 低 | PDF/圖片結構化數據 |
| 學術引用趨勢分析 | API + 解析 | 中等 | 引用數、趨勢線 |
| 網頁遊戲數據 OCR | Selenium + OCR | 高 | 圖片中遊戲數據 |
| 零售商評論分析 | Scrapy + NLP | 中高 | 消費者評論庫、摘要 |
| 即時新聞爬取 | Selenium + 排程 | 中等 | 即時新聞標題 |
| 時尚趨勢追蹤 | Scrapy + 圖像分析 | 中等 | 流行款式、趨勢數據 |
| 競爭對手產品匯出（Thunderbit） | Thunderbit | 低 | 產品清單、關鍵屬性 |
| Tumblr 多媒體分析 | API/Selenium | 中等 | 文章、標籤、媒體連結 |
| 物流公司評論數據 | BeautifulSoup + NLP | 中等 | 服務評論情緒 |
| 運動品牌區域曝光 | 社群 API + 爬蟲 | 高 | 區域曝光指標 |
| YouTube 產品留言分析 | YouTube API + NLP | 中等 | 留言情緒、功能提及 |
| 電商促銷活動追蹤 | Scrapy | 中等 | 促銷日曆、頻率分析 |
| 多語系影集資料 | Scrapy + 翻譯 API | 高 | 多語言描述 |
接下來就是重頭戲——32 個專案靈感，每個都附上簡要做法、工具建議和進階技巧。
1. Amazon 產品評論情緒分析（BeautifulSoup）
爬取 Amazon 產品評論，結合情緒分析，深入了解消費者真實想法。用 BeautifulSoup 擷取評論內容、星等、用戶資訊，處理分頁收集大量數據，再用 Python NLP 套件（如 VADER 或 TextBlob）計算情緒分數、找出常見主題。建議適度控制請求頻率，避免觸發驗證碼（）。
2. 電競即時比分與統計（Selenium）
想追蹤電競賽事即時比分？用 Selenium 爬取 ESL、Liquipedia 等動態賽事頁面。Selenium 可自動操作瀏覽器、處理登入，擷取如 LoL、CS:GO 等遊戲的即時數據。小技巧：觀察網頁網路請求，找出隱藏 API 可加速資料取得（）。
3. Quora 熱門問答數據爬取
用 Selenium 處理 Quora 的無限滾動和登入，收集熱門問題和答案。擷取問題、答案內容、點讚數、作者資訊。進階可點擊「Read More」取得完整答案，並過濾廣告或推廣內容（）。
4. 用 Python 收集 Spotify 歌單數據
利用 Spotify Web API（配合 spotipy 套件）取得歌單曲目、元數據和音訊特徵。可分析歌單趨勢、曲目人氣，甚至如節奏、能量等屬性。可視化建議：流派分布、歌手網絡、曲目更替率（）。
5. 旅遊景點評分爬取
用 BeautifulSoup 從 TripAdvisor 等平台爬取景點評分和評論。擷取景點名稱、地點、平均分數、評論數。清理並地理編碼後可做地圖分析，觀察城市或季節趨勢（）。
6. 電影票房數據與趨勢視覺化
用 Box Office Mojo API 或 BeautifulSoup 取得歷史票房數據。用 Matplotlib、Plotly 等 Python 套件視覺化——像收入走勢、類型分布、季節高峰（）。
7. Twitter 熱門話題與用戶內容分析
用 API（如有權限）或 snscrape、Selenium 監控 Twitter 熱門話題。爬取熱門標籤、推文，分析情緒或標籤共現。遇到大量 JS 內容時，建議用瀏覽器自動化（）。
8. 知乎互動問答數據爬取
用 Selenium（必要時加登入 Cookie）爬取知乎熱門問答。擷取問題、答案、點讚、互動數。中文文本分析可用 Jieba、SnowNLP 等套件。
9. 房地產行情即時監控（Thunderbit）
透過 ，只需幾步就能追蹤房地產物件和價格。用「AI 建議欄位」自動偵測物件資料，支援子頁面爬取，還能設定排程每日自動更新。資料可一鍵匯出到 Google Sheets 或 Airtable，完全免寫程式（）。
10. 電子書平台暢銷榜排名分析
用 Selenium 或 API 爬取 Amazon Kindle、Goodreads 暢銷榜和評論。追蹤排名變化、分析類型趨勢，並將評論和銷售排名做關聯（）。
11. 電商價格波動分析
用 Scrapy（搭配代理）定期追蹤電商商品價格。建立歷史價格資料庫，設置價格異動警示。可分析動態定價策略和競爭對手行為（）。
12. Reddit 子版主題熱度分析
用 Reddit API (PRAW) 擷取子版文章和留言。分析發文頻率、點讚、留言量，找出熱門主題和互動趨勢。可用熱力圖、長條圖視覺化。
13. 歷史股票與財務指標追蹤
用 yfinance 或其他金融 API 取得股票價格和指標。建立時序資料集、繪製趨勢圖，並和經濟指標做關聯（）。
14. 用 Scrapy 爬取職缺資訊
用 Scrapy 爬取求職網站，擷取職稱、公司、地點、薪資。處理分頁並匯出結構化數據，可分析薪資分布、技能需求、招募趨勢（）。
15. Google Play 應用評論與評分爬取
用 API 或 Selenium 爬取 Google Play 應用評論。擷取評論內容、評分、元數據，並用 NLP 摘要用戶回饋和情緒（）。
16. 競爭對手技術部落格內容彙整
用 RSS 和 BeautifulSoup 彙整競爭對手部落格文章。整理內容、去重，並用主題聚類找出趨勢和內容缺口。
17. 線上教育平台課程評價爬取
用 Selenium 或 API 擷取 Coursera、Udemy 等平台課程評分和回饋。可視化課程人氣、滿意度和常見意見。
18. 商業名錄與黃頁數據整理
用 Scrapy 爬取黃頁等商業名錄。標準化地址、去重，建立乾淨的商家資料庫（）。
19. Podcast 平台最新發布與熱門內容收集
用 iTunes 或 Spotify API 取得 Podcast 元數據、集數發布和人氣指標。分析新興主題和發布趨勢。
20. 上傳檔案到 Thunderbit 進行自訂數據提取
將 PDF 或圖片上傳到 ，利用 AI OCR 自動提取結構化數據——免手動輸入、免寫正則。適合名片、發票、活動名單數位化（）。
21. 學術引用趨勢分析
用 CrossRef 等 API 爬取學術引用數據。分析引用數隨時間變化，掌握新興研究趨勢。
22. 網頁遊戲數據 OCR 擷取
結合 Selenium 和 OCR 套件（如 pytesseract）從圖片型網頁遊戲擷取統計數據。適合分數、數據以圖片呈現的遊戲。
23. 線上零售商消費者評論擷取與分析
用 Scrapy 爬取零售商評論。結合 NLP 進行情緒分析、摘要產品優缺點，並比較競品。
24. 即時新聞標題與摘要爬取（Selenium）
用 Selenium 爬取動態新聞網站的即時標題和摘要。可排程定時更新。
25. 時尚網站流行趨勢與款式追蹤
用 Scrapy 爬取時尚網站熱門商品和款式。可加上圖像分析，偵測流行色彩或圖案。
26. 用 Thunderbit 匯出競爭對手產品清單
透過 ，幾分鐘內匯出競爭對手產品清單和屬性。AI 欄位建議、子頁面爬取，資料可直接匯出到常用表單工具。
27. Tumblr 多媒體內容分析
用 API 或 Selenium 爬取 Tumblr 多媒體貼文。分析圖片、影片、標籤，掌握內容趨勢。
28. 物流公司評論數據擷取
用 BeautifulSoup 爬取 Trustpilot 等平台的物流公司評論和評分。結合文本分析，協助營運優化。
29. 運動品牌區域市場曝光統計
用社群 API 和網頁爬蟲收集運動品牌市場曝光數據。追蹤品牌提及、零售據點、區域趨勢。
30. YouTube 產品留言體驗分析
用 API 爬取 YouTube 留言，結合 NLP 分析產品體驗相關情緒和功能提及。
31. 電商促銷活動頻率與比例追蹤
用 Scrapy 追蹤電商平台促銷活動。彙整活動數據，視覺化長期趨勢。
32. 多平台多語系影集描述爬取
用 Scrapy 搭配翻譯 API，收集多個串流平台、不同語言的影集描述並標準化。
一覽表：專案比較速查
| # | 專案主題 | 工具 | 難度 | 主要產出 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Amazon 評論情緒分析 | BeautifulSoup + NLP | 中等 | 評論與情緒 |
| 2 | 電競即時比分 | Selenium | 高 | 即時賽事數據 |
| 3 | Quora 熱門問答 | Selenium | 中高 | 問答資料集 |
| 4 | Spotify 歌單數據 | Spotify API | 低 | 歌單曲目、指標 |
| 5 | 旅遊景點評分 | BeautifulSoup | 中等 | 評分、評論、地圖 |
| 6 | 電影票房趨勢 | API/BeautifulSoup | 低中 | 票房時序資料 |
| 7 | Twitter 熱門話題與內容 | Selenium/API | 中等 | 熱門主題、情緒 |
| 8 | 知乎問答 | Selenium | 高 | 中文問答資料集 |
| 9 | 房地產行情監控（Thunderbit） | Thunderbit | 低中 | 物件資料、價格趨勢 |
| 10 | 電子書暢銷榜分析 | Selenium/API | 中等 | 排名、評論 |
| 11 | 電商價格追蹤 | Scrapy + 代理 | 高 | 價格歷史、警示 |
| 12 | Reddit 子版分析 | Reddit API | 中等 | 熱門主題、互動 |
| 13 | 股票數據追蹤 | yfinance/API | 低 | 歷史價格、指標 |
| 14 | 職缺爬取（Scrapy） | Scrapy | 中等 | 職缺、薪資資訊 |
| 15 | Google Play 評論 | API/Selenium | 中等 | 評論、評分、NLP 摘要 |
| 16 | 競爭對手部落格彙整 | RSS + BeautifulSoup | 中等 | 內容庫、主題聚類 |
| 17 | 線上課程評價 | Selenium/API | 中等 | 課程評分、回饋 |
| 18 | 商業名錄清理 | Scrapy + Python | 中等 | 乾淨去重的商家清單 |
| 19 | Podcast 發布與趨勢 | API + NLP | 中等 | 熱門 Podcast、集數資料 |
| 20 | Thunderbit 檔案提取 | Thunderbit | 低 | PDF/圖片結構化數據 |
| 21 | 學術引用趨勢 | API + 解析 | 中等 | 引用數、趨勢線 |
| 22 | 網頁遊戲數據 OCR | Selenium + OCR | 高 | 圖片中遊戲數據 |
| 23 | 零售商評論分析 | Scrapy + NLP | 中高 | 消費者評論庫、摘要 |
| 24 | 即時新聞爬取 | Selenium + 排程 | 中等 | 即時新聞標題 |
| 25 | 時尚趨勢追蹤 | Scrapy + 圖像分析 | 中等 | 流行款式、趨勢數據 |
| 26 | 競爭對手產品匯出（Thunderbit） | Thunderbit | 低 | 產品清單、關鍵屬性 |
| 27 | Tumblr 多媒體分析 | API/Selenium | 中等 | 文章、標籤、媒體連結 |
| 28 | 物流公司評論 | BeautifulSoup + NLP | 中等 | 服務評論情緒 |
| 29 | 運動品牌曝光 | 社群 API + 爬蟲 | 高 | 區域曝光指標 |
| 30 | YouTube 產品留言 | YouTube API + NLP | 中等 | 留言情緒、功能提及 |
| 31 | 電商促銷活動頻率 | Scrapy | 中等 | 促銷日曆、頻率分析 |
| 32 | 多語系影集資料 | Scrapy + 翻譯 | 高 | 多語言描述 |
結語：用 Python 網頁爬蟲專案開啟數據新視野
Python 網頁爬蟲不只是技術練習，更是數據創新的起點。不管你是要打造儀表板、訓練機器學習模型，還是單純滿足好奇心，這 32 個專案靈感都證明——只要有想法，數據世界無限大。有了 這類工具，就算不會寫程式，也能輕鬆解決最棘手的爬蟲挑戰。
挑一個你有興趣的主題，設定好 Python 環境，開始動手做吧。網路就是你的數據遊樂場——盡情發揮創意，讓洞見源源不絕。
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常見問題
1. Python 網頁爬蟲專案最推薦用哪個工具？
要看你的需求。靜態頁面用 BeautifulSoup 最簡單；動態或互動性高的網站建議用 Selenium；大規模或定時爬取適合 Scrapy；如果想要 AI 驅動、免寫程式（支援 PDF、圖片）， 是首選。
2. 如何避免爬蟲被網站封鎖？
建議模擬真實用戶行為（像更換 User-Agent）、加上請求間隔，並遵守 robots.txt。高頻率或敏感網站可考慮代理和瀏覽器自動化。
3. 可以用網頁爬蟲做商業專案嗎？
可以，但務必確認目標網站的服務條款和法律規範。多數網站允許個人或研究用途，商業用途可能需申請授權或 API。
4. Thunderbit 如何簡化複雜的網頁爬蟲任務？
Thunderbit 利用 AI 自動偵測欄位、處理子頁面，還能擷取動態網站、PDF、圖片等資料。支援自然語言提示，資料可直接匯出到 Google Sheets、Excel、Airtable 或 Notion，完全免寫程式。
5. 新手該如何開始 Python 網頁爬蟲專案？
選一個你有興趣的主題，安裝所需套件（BeautifulSoup、Selenium、Scrapy 或 Thunderbit），從單一頁面開始，逐步擴展。多嘗試、多實驗，善用 AI 工具加速流程。
祝你爬蟲順利，數據永遠新鮮、結構清晰、洞見滿滿！
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