有句商業圈常聽的話：「數據就是新石油。」但老實說，如果你還在用土法煉鋼、手動複製貼上網站資料，那根本就像拿小湯匙在油田裡挖油。在這個數據掛帥的時代，團隊平均每天要花 只為了找資料，而一般上班族一週下來要做超過 的重複動作。難怪大家都覺得被這些瑣碎的手動工作壓得喘不過氣。
這也是為什麼學會用 Python 來抓網站資料，對銷售、營運或研究團隊來說，真的能徹底翻轉效率。Python 的網頁爬蟲工具，能把原本超花時間的重複工作，濃縮成幾行程式碼——或者，如果你跟我一樣不想寫程式，也可以直接用 這種 AI 工具，點幾下就能搞定。不管你是數據新手還是老司機，這篇文章都會帶你了解為什麼、怎麼用 Python 做網頁爬蟲，以及 Thunderbit 怎麼讓這一切變得超簡單。
為什麼選 Python 來抓網站資料？
說到網頁爬蟲，Python 幾乎是大家的首選。它不只是熱門，更像是那種會帶零食、會揪團、還會照顧大家的好夥伴。
Python 的優勢有哪些？
- 學習門檻低、語法超直覺： Python 的語法很親民，寫個抓資料的小腳本，完全不用什麼電腦大神背景。
- 函式庫超多超強大： Python 有一堆厲害的函式庫，像 、、、，不管是解析靜態 HTML 還是自動化瀏覽器操作，通通有解。
- 社群活躍、文件齊全： 遇到問題，Stack Overflow 幾乎都能找到答案。Python 的爬蟲函式庫說明超詳細，還有一堆人分享經驗。
- 彈性高、整合容易： Python 跟其他工具搭配起來超順。你可以結合 這種 AI 平台，讓資料擷取更有效率，也能自動化、排程或進一步分析。
跟 JavaScript、R 這些語言比起來，Python 不只學起來比較輕鬆，對網頁爬蟲的支援也更完整。就像業界專家說的：「Python 就是網頁爬蟲界的瑞士刀，靈活又可靠，什麼都能搞定。」
基本流程：Python 網頁爬蟲怎麼做？
來看看 Python 網頁爬蟲的基本步驟。不管你是抓單一頁面還是整個網站，流程大致上都差不多：
| 步驟 | 執行內容 | Python 函式庫範例 |
|---|---|---|
| 1. 發送網頁請求 | 取得目標頁面的 HTML | requests.get() |
| 2. 解析 HTML | 分析網頁結構 | BeautifulSoup() |
| 3. 擷取資料 | 抓取所需資訊（如標題、價格等） | soup.find_all() |
| 4. 儲存/匯出資料 | 將結果存成 CSV、Excel 或資料庫 | csv、pandas 或 openpyxl |
看起來是不是很簡單？實際操作時，還會遇到分頁、動態內容、或網站常常改版這些麻煩。這時 Thunderbit 這類工具就超好用，直接提供「兩步抓取」和 AI 欄位自動辨識，流程變得超輕鬆。
Python 網頁爬蟲必備函式庫
Python 生態系有各種適合不同情境的爬蟲函式庫，這邊幫你快速介紹幾個主力工具：
BeautifulSoup：解析 HTML 的好幫手
是新手的好朋友，超適合解析靜態 HTML，輕鬆抓資料。
- 優點： 簡單好上手，適合小型專案。
- 限制： 不適合大量分頁或需要處理 JavaScript 的網站。
- 適用情境： 從靜態電商頁面抓商品清單。
Scrapy：大規模爬蟲框架
適合需要大量抓、多頁面爬行的進階用戶，是功能超完整的爬蟲框架。
- 優點： 速度快、可擴充，支援分頁、子頁面等複雜流程。
- 限制： 學習曲線比較高，要花點時間設定。
- 適用情境： 抓大型電商網站的所有分類和商品。
Selenium：處理動態內容與互動
適合需要模擬用戶操作（像登入、點擊）的動態網站。
- 優點： 可以自動操作瀏覽器，處理 JavaScript 動態內容。
- 限制： 執行速度比較慢，吃資源。
- 適用情境： 抓需要登入或互動式儀表板的資料。
Requests：基礎網頁請求
是發送 HTTP 請求的基礎工具，常跟 BeautifulSoup 搭配。
- 優點： 超簡單，支援 cookies 跟 session。
- 限制： 沒辦法處理 JavaScript。
- 適用情境： 下載 HTML 給 BeautifulSoup 解析。
讓流程更快：Thunderbit 結合 Python 的高效抓取
偷偷說，其實我自己也不是每次都想寫程式抓資料。這時 就是救星——它是一款 Chrome 擴充功能，讓 AI 幫你無痛抓網頁資料，完全不用寫程式。
Thunderbit 專為商務用戶設計，追求快速成果。像是 AI 欄位建議、子頁面抓取、即時匯出到 Excel 或 Google Sheets 等功能，等於把 Python 腳本和數據分析師合體。
Thunderbit 兩步抓取 vs. 傳統 Python 手動寫程式
來比較一下傳統 Python 流程和 Thunderbit 的差異：
| 任務 | Python 腳本流程 | Thunderbit 人工智慧網頁爬蟲流程 |
|---|---|---|
| 環境安裝 | 安裝 Python、pip、函式庫 | 安裝 Chrome 擴充功能 |
| 分析網頁結構 | 用瀏覽器開發者工具、寫選擇器 | 點擊「AI 欄位建議」 |
| 撰寫擷取程式 | 撰寫並除錯 Python 程式碼 | 點擊「開始抓取」 |
| 處理分頁 | 寫迴圈、管理多個網址 | UI 介面啟用「分頁抓取」 |
| 匯出資料 | 用程式寫入 CSV/Excel | 點擊「匯出到 Sheets/Excel/Notion/Airtable」 |
| 維護更新 | 網站改版需手動調整程式 | AI 自動適應網站變動 |
用 Thunderbit，幾乎所有網站都能兩步完成資料抓取——不用寫程式、不用套模板、不用煩惱維護。如果有更進階需求，也能用 Python 進一步自動化、排程或處理 Thunderbit 匯出的資料。
Thunderbit 與 Python 腳本整合應用
進階一點，你也可以用 Python 控制或排程 Thunderbit 的抓取任務。例如：
- 定時啟動 Thunderbit（像每天自動比價）
- 用 pandas 或 scikit-learn 處理、清理匯出資料
- 把 Thunderbit 抓到的資料跟其他來源整合分析或做機器學習
這種混合玩法，結合了 Thunderbit 的速度與簡單，還有 Python 的彈性和自動化能力。
實作教學：用 Python 抓網站資料
準備動手了嗎？以下是新手也能輕鬆上手的 Python 網頁爬蟲步驟：
步驟 1：建立 Python 執行環境
先確認你有安裝 Python。建議用 或 來管理環境。
1# 如果還沒安裝 pip
2python -m ensurepip --upgrade
3# 建立虛擬環境（推薦）
4python -m venv myenv
5source myenv/bin/activate # Windows 用：myenv\Scripts\activate
6# 安裝需要的函式庫
7pip install requests beautifulsoup4 pandas步驟 2：下載網頁內容
用 Requests 下載目標頁面的 HTML。
1import requests
2url = 'https://example.com/products'
3response = requests.get(url)
4if response.status_code == 200:
5 html = response.text
6else:
7 print("無法取得網頁：", response.status_code)小技巧： 如果遇到 403 或 404，檢查網站是不是擋爬蟲，或要不要加 headers/cookies。
步驟 3：解析 HTML 並擷取資料
用 BeautifulSoup 解析 HTML，抓出你要的內容。
1from bs4 import BeautifulSoup
2soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
3products = soup.find_all('div', class_='product-item')
4data = []
5for product in products:
6 name = product.find('h2').get_text(strip=True)
7 price = product.find('span', class_='price').get_text(strip=True)
8 data.append({'name': name, 'price': price})提醒： 用瀏覽器的「檢查元素」功能找對 HTML 標籤和 class。
步驟 4：儲存與匯出資料
把結果匯出成 CSV，方便後續分析或分享。
1import pandas as pd
2df = pd.DataFrame(data)
3df.to_csv('products.csv', index=False)如果用 Thunderbit，只要點「匯出到 Google Sheets」或「下載 CSV」就搞定，完全不用寫程式。
進階應用：自動化與規模化 Python + Thunderbit 網頁爬蟲
學會基本流程後，你可以進一步自動化、規模化抓取任務：
- 處理分頁： Python 用迴圈跑頁碼或「下一頁」連結，Thunderbit 則直接啟用分頁功能，AI 自動處理。
- 抓取子頁面： Python 需寫程式跟連結，Thunderbit 可自動深入子頁面擴充資料。
- 排程抓取： Python 可用
schedule函式庫，Thunderbit 內建排程功能，定時自動執行（像每天比價）。 - 整合多來源資料： 合併多個網站的資料，做更深入的競品分析或市場研究。
實際案例： 某電商團隊用 Thunderbit 監控 10 個競爭對手價格，每天自動抓取並匯出到 Google Sheets，分析效率提升 ，再也不用熬夜整理表格。
數據倫理與隱私：用 Python 合法合規抓取
有強大抓取能力，也要有相對的責任感。這裡幫你整理幾個合規建議：
- 遵守 robots.txt 和網站條款： 先確認網站有沒有開放爬蟲，有疑慮就主動問。
- 控制請求頻率： 不要對伺服器造成負擔，適當設置間隔。
- 避免抓個資： 沒經過同意不要抓敏感或私人資料，記得遵守 GDPR 等隱私法規。
- 標明爬蟲身份： 設定 user-agent，讓網站知道你的用途。
- 尊重刪除請求： 如果有人要求移除資料，記得及時處理。
Thunderbit 也幫用戶顧好合規，像是自動限速、支援登入後抓取、還有資料清理等功能。更多細節可以參考 。
從原始數據到洞察：用抓取資料做分析與機器學習
抓到資料只是第一步。結合 Python 跟 Thunderbit，你可以：
- 清理與格式化資料： 用 pandas 去除重複、修正錯字、統一格式。
- 趨勢分析： 追蹤競品價格、分析評論情緒、掌握市場動態。
- 建立機器學習模型： 用 scikit-learn 做情緒分析、價格預測、客群分群等。
- 自動化報表： 根據即時網路數據產生儀表板或自動通知。
範例： 某產品團隊抓了上千則用戶評論，用 Python 清理資料，再用 Thunderbit AI 標註情緒，最後得到產品優化和行銷決策的關鍵洞察。
結論與重點整理
重點回顧：
- Python 是網頁爬蟲的理想語言，簡單易學、函式庫強大、社群活躍。
- Thunderbit 讓人人都能輕鬆抓資料，AI 無程式碼工具自動辨識欄位、支援子頁面。
- 結合 Python 與 Thunderbit，實現高階自動化——可排程、處理資料、整合商業流程。
- 務必合規抓取： 尊重網站政策、隱私法規與道德規範。
- 讓原始數據變黃金： 用抓取資料做分析、報表或機器學習。
想提升數據力？不妨試試用 Python 抓網站資料，或直接體驗 。更多教學與技巧，歡迎來 逛逛。
常見問題
1. 用 Python 抓網站資料是否合法？
只要遵守網站服務條款、robots.txt 和資料隱私法規，網頁爬蟲是合法的。千萬不要未經同意抓個人或敏感資料。
2. 不會寫程式，怎麼最簡單抓網站資料？
提供無程式碼、AI 驅動的 Chrome 擴充功能，兩步就能從任何網站抓資料，完全不用寫程式。
3. 動態網站該用哪個 Python 函式庫？
遇到需要 JavaScript 或互動的網站，建議用 。靜態頁面則用 和 就很夠用。
4. 如何自動化網頁爬蟲任務？
Python 可以用 cron job 或 schedule 函式庫排程，Thunderbit 也內建定時抓取功能。
5. 網站改版怎麼辦？
傳統 Python 腳本遇到網站改版很容易失效，Thunderbit 的 AI 會自動適應，大幅減少維護麻煩。如果用 Python，得自己手動調整選擇器或解析邏輯。
祝你抓得順利，數據乾淨、結構清楚、隨時可用！
延伸閱讀