2024 年，全球數位資訊量已經暴增到 ，而且有超過九成的資料都是近兩年才冒出來的。對於做生意的人來說，這代表你的下一個大機會、潛在客戶或市場優勢，可能就藏在網路的某個角落——只要你會把它撈下來。
這時候，網頁爬蟲就派上用場了。不管你是做業務開發、電商經營還是市場調查，只要能自動化收集並整理網站上的資料，效率直接飆升。如果你對寫程式還不熟也沒關係——Python 讓網頁爬蟲變得超級親民。這篇教學會從環境安裝、資料清理，一步步帶你學會如何用 Python 抓取網站資料。如果你想要更快、更簡單的方式，也會介紹 這個零程式碼 AI 工具，讓你輕鬆搞定所有需求。
什麼是 Python 網頁爬蟲？
簡單來說，網頁爬蟲就是自動幫你從網站上抓資料的工具。舉例來說，你想收集線上商店的商品價格、從名錄網站建立潛在客戶清單，或是追蹤競爭對手的最新動態。與其一筆一筆手動複製貼上（誰有那麼多時間？），不如寫個小程式自動幫你搞定。
Python 網頁爬蟲就是用 Python 這個語言來自動化這個流程。Python 語法簡單好懂，搭配強大的函式庫，連新手都能很快上手。你可以輕鬆抓網頁、解析內容，還能把資料整理成你要的格式。
商業團隊常見的應用像是：
- 潛在客戶開發： 從名錄或評論網站建立名單。
- 價格監控： 追蹤競爭對手價格或商品庫存。
- 市場調查： 匯整新聞、評論或社群討論。
- 營運管理： 收集供應商資訊、職缺或房屋租售資料。
總之，只要資料在網站上，Python 都能幫你大量又快速地抓下來。
為什麼 Python 是網頁爬蟲的首選？
我自己試過不少語言來寫爬蟲（也踩過不少雷），但 Python 真的是最適合的，原因如下：
- 新手超友善： Python 語法直觀又好讀，沒工程背景也能很快上手。
- 生態系超豐富： 、、 等函式庫讓抓取、解析、儲存資料變得超簡單。
- 社群資源多到爆： 網路上有一堆教學、論壇和範例程式碼，遇到問題很容易找到解法。
- 彈性又強大： 不管是一次性小工具還是大型專案，Python 都能搞定。
跟 JavaScript、C++、R 等語言比起來，Python 更容易上手，也更適合快速開發和資料分析（參考 ）。這也是為什麼從新手到企業都愛用 Python 來做爬蟲。
開始之前：Python 爬蟲環境安裝教學
在開始寫爬蟲前，先把 Python 和常用函式庫裝好。就算你完全沒裝過 Python，也能照著做：
-
安裝 Python：
- 到 下載最新版。
- Windows 安裝時記得勾選「Add Python to PATH」。
- Mac 可以用 安裝：
brew install python3 - Linux 用套件管理器：
sudo apt install python3 python3-pip
-
安裝 pip（Python 套件管理工具）：
- 大部分 Python 版本都內建 pip。可以用
pip --version檢查。 - 如果沒裝好，可以重跑安裝程式或用
python -m ensurepip --upgrade。
- 大部分 Python 版本都內建 pip。可以用
-
建立虛擬環境（推薦）：
- 在專案資料夾執行：
python -m venv env - 啟動方式：
- Windows：
.\env\Scripts\activate - Mac/Linux：
source env/bin/activate
- Windows：
- 在專案資料夾執行：
-
安裝常用函式庫：
- 啟動虛擬環境後，執行：
1pip install requests beautifulsoup4 pandas scrapy - 如果要抓動態網頁，也可以裝
selenium。
- 啟動虛擬環境後，執行：
-
選擇編輯器：
- 新手推薦 、、 等。
常見問題排解：
- 如果
pip不能用，可以試python -m pip install ...。 - 權限不足時，請用管理員權限或 Mac/Linux 下
sudo。 - Windows 安裝完 Python 後，記得重開終端機。
實際抓取前，先檢查網站結構
寫程式前，先搞懂目標網站的資料結構。我的做法如下：
-
開啟開發者工具：
- Chrome 裡右鍵點選元素，選「檢查」，或按
F12。 - 在「Elements」分頁可以看到 HTML 結構。
- Chrome 裡右鍵點選元素，選「檢查」，或按
-
找到目標資料：
- 用「選取元素」工具（滑鼠圖示）點你要的資料（像商品名稱、價格）。
- 對應的 HTML 會被標示出來。
-
觀察資料規律：
- 注意有沒有獨特的 tag、class 或 id。例如：
<h2 class="product-title">Laptop XYZ</h2>。 - 看資料是在清單（
<ul>、<div class="item">等）還是表格裡。
- 注意有沒有獨特的 tag、class 或 id。例如：
-
檢查是否有分頁：
- 看 HTML 裡有沒有「下一頁」按鈕或頁碼。網址有
?page=2的話，程式可以自動循環抓取。
- 看 HTML 裡有沒有「下一頁」按鈕或頁碼。網址有
-
判斷內容是否動態載入：
- 如果資料在原始碼（
Ctrl+U）找不到，可能是 JavaScript 動態載入。這時可以用 Selenium 或找 API 端點。
- 如果資料在原始碼（
想看圖文教學可以參考 。
用 Requests 下載網頁內容
是 Python 最常用的網頁下載工具。基本範例如下：
1import requests
2url = "https://www.bbc.com/news"
3headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
4response = requests.get(url, headers=headers)
5response.raise_for_status() # 檢查回應狀態
6html = response.text小技巧：
- 設定真實的
User-Agent，避免被網站擋掉（參考 ）。 - 檢查
response.status_code（200 代表成功，404 找不到，403 禁止，429 請求太多）。
用 BeautifulSoup 解析 HTML，提取所需資料
拿到 HTML 後，就能用 來解析內容：
1from bs4 import BeautifulSoup
2soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
3titles = [h.get_text(strip=True) for h in soup.select("h3")]常見操作：
- 抓取文字：
element.get_text(strip=True) - 取得連結：
[a['href'] for a in soup.select('a')] - 依 class 查找：
soup.find_all('span', class_='price') - 抓取圖片：
[img['src'] for img in soup.select('img')] - 處理表格： 用
soup.select('table')逐行解析。
面對雜亂 HTML 的建議：
- 用
soup.select_one()只取第一個符合的元素。 - 欄位可能缺漏時，先判斷是否為
None再取值。 - 結構不一致時，可以用正則表達式或自訂邏輯處理。
Scrapy 框架：高效大規模網頁爬蟲
如果你要抓很多頁（像數百、數千頁）， 就是你的好幫手。Scrapy 是一套完整的爬蟲框架，能自動處理請求、追蹤連結、匯出資料。
Scrapy 優點：
- 速度超快： 支援非同步，能同時抓多個頁面。
- 功能齊全： 內建重試、快取、匯出 CSV/JSON 等功能。
- 適合大專案： 適合定期或大規模資料抓取。
Scrapy 基本流程：
- 安裝：
pip install scrapy - 建立專案：
scrapy startproject myproject - 定義 Spider 類別，設定
start_urls和parse方法。 - 用
yield追蹤連結或擷取資料。 - 執行：
scrapy crawl spidername -o output.csv
想快速上手可以參考 。
零程式碼選擇：Thunderbit 人工智慧網頁爬蟲，立即取得結果
說真的，不是每個人都想花時間寫程式、裝套件、Debug。這也是我們打造 的原因：這是一款專為商業用戶設計的 AI 網頁爬蟲 Chrome 擴充功能，兩步驟就能取得資料。
Thunderbit 特色：
- AI 智慧欄位建議： 點「AI 建議欄位」，Thunderbit 會自動分析頁面，推薦最佳擷取欄位。
- 兩步驟抓取： 點「開始抓取」，Thunderbit 自動處理分頁、子頁面、雜亂排版。
- 子頁面擷取： 需要更多細節？Thunderbit 可自動進入每個子頁（像商品詳情、個人檔案）補資料。
- 即用範本： 熱門網站（Amazon、Zillow、Instagram、Shopify）有現成範本，一鍵匯出。
- 免費資料匯出： 支援 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion、CSV、JSON，完全免費、無障礙。
Thunderbit 與 Python 比較一覽
| 功能 | Python（手動） | Thunderbit（零程式碼） |
|---|---|---|
| 安裝設定時間 | 30–60 分鐘 | 2 分鐘 |
| 需要寫程式嗎 | 需要 | 不需要 |
| 處理分頁 | 需自訂程式 | 自動處理 |
| 子頁面擷取 | 需手動迴圈 | 一鍵完成 |
| 資料匯出 | 需寫程式輸出 CSV/Excel | 一鍵匯出 Sheets/Excel/Notion |
| 維護更新 | 網站變動需手動調整 | AI 自動適應 |
| 適合對象 | 需自訂邏輯、整合需求 | 追求快速成果、無程式背景 |
想深入了解，歡迎參考 。
資料清理與儲存：讓爬下來的資料更有價值
原始爬下來的資料通常還需要整理。以下用 示範如何清理與儲存：
1import pandas as pd
2# 假設你有一個 dict list 叫 scraped_data
3df = pd.DataFrame(scraped_data)
4# 移除重複資料
5df = df.drop_duplicates()
6# 過濾缺漏欄位
7df = df.dropna(subset=['title', 'price'])
8# 價格轉數字（去除 $ 與逗號）
9df['price'] = df['price'].str.replace('$', '').str.replace(',', '').astype(float)
10# 儲存成 CSV
11df.to_csv('results.csv', index=False)實用建議：
- 一定要檢查缺漏或格式不一的資料。
- 統一格式（像日期、價格）。
- 小型資料可用 CSV，協作可用 Excel/Google Sheets。
- 大型資料建議用資料庫（像 SQLite、PostgreSQL）。
Python 網頁爬蟲實戰：從頭到尾完整範例
以下以抓取電商網站商品名稱與價格為例，帶你實作一遍：
1. 檢查網站結構
假設要抓取 。觀察發現：
- 書名在
<article class="product_pod">裡的<h3>tag。 - 價格在
<p class="price_color">。
2. 下載網頁內容
1import requests
2url = "http://books.toscrape.com/"
3headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
4response = requests.get(url, headers=headers)
5response.raise_for_status()
6html = response.text3. 解析並擷取資料
1from bs4 import BeautifulSoup
2soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
3books = []
4for article in soup.select("article.product_pod"):
5 title = article.h3.a["title"]
6 price = article.select_one("p.price_color").get_text(strip=True)
7 books.append({"title": title, "price": price})4. 清理並儲存資料
1import pandas as pd
2df = pd.DataFrame(books)
3df['price'] = df['price'].str.replace('£', '').astype(float)
4df.to_csv('books.csv', index=False)
5print(f"已儲存 {len(df)} 本書到 books.csv")5. 常見問題排解
- 如果
books為空，請檢查 CSS 選擇器是否正確。 - 如果遇到編碼錯誤，請用 UTF-8 開啟 CSV。
- 多頁面時，可以循環抓取如
http://books.toscrape.com/catalogue/page-2.html。
進階建議： 如果遇到動態網頁或複雜流程，可以考慮用 Selenium、Scrapy，或直接交給 Thunderbit 處理。
結語與重點整理
用 Python 做網頁爬蟲，對商業用戶來說真的超有幫助，從名單開發到市場情報都能用得上。重點整理如下：
- Python 是網頁爬蟲首選，因為簡單易學又有強大函式庫。
- Requests 與 BeautifulSoup 是抓取與解析 HTML 的基本工具。
- Scrapy 適合大規模、複雜的爬蟲專案。
- Thunderbit 提供零程式碼、AI 驅動的替代方案，讓商業用戶一鍵取得資料。
- 資料清理與儲存 是把原始資料變成有用洞見的關鍵。
想更深入，歡迎自己動手寫爬蟲，或，體驗如何快速取得結構化資料。更多教學與技巧，請見 。
祝你爬蟲順利，資料乾淨又好用！
常見問題
1. 網頁爬蟲是否合法？
只要抓取公開資料，通常是合法的，但一定要遵守網站的服務條款、robots.txt 及相關隱私法規（像 GDPR）。千萬不要未經同意抓個資，也不要試圖繞過登入或安全機制（參考 ）。
2. Requests、BeautifulSoup、Scrapy 有什麼差別？
- Requests 用來下載網頁。
- BeautifulSoup 用來解析和擷取 HTML 資料。
- Scrapy 是完整的爬蟲框架，適合大規模、多頁面抓取和資料匯出。
3. 如果網站資料是用 JavaScript 載入怎麼辦？
如果資料不在原始 HTML，可以用 或 Playwright 自動操作瀏覽器，或觀察網路請求找 API 端點直接抓。
4. 如何避免被網站封鎖？
設定真實 headers（特別是 User-Agent）、每次請求間隨機延遲、避免太頻繁請求。大規模抓取時可以輪換 IP 或用代理伺服器（參考 ）。
5. 不會寫程式也能抓資料嗎？
當然可以。 讓你用 AI 兩步驟抓取任何網站，完全不用寫程式。只要安裝 Chrome 擴充功能，描述你要的資料，馬上匯出。
更多教學與進階技巧，請見 。
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