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2025年最佳網頁爬蟲工具與軟體 | Thunderbit

Last Updated on January 20, 2025

什麼是網頁爬蟲工具

網頁爬蟲工具是一種專門設計用來自動從網頁上提取數據的軟體。這些工具可以幫助用戶從各種網站上收集信息,如產品詳情、價格、評論等,從而進行市場研究、價格比較或競爭分析。使用網頁爬蟲工具的主要目的是自動化數據收集過程,節省時間和精力。

網頁爬蟲工具的主要功能

  • 自動數據提取:不再需要手動複製和粘貼,網頁爬蟲工具可以自動從網頁中抓取所需的數據。
  • 可定制的抓取:用戶可以根據需要調整爬蟲以提取特定的數據標籤,進行有針對性的分析。
  • 數據導出:輕鬆將抓取的數據導出為Excel、CSV或JSON等格式,以便進一步分析。
  • 定期更新:設置抓取間隔以保持數據的最新,確保數據庫的準確性。
  • 評論抓取:從評論中提取優缺點以進行競爭分析。 scraper.jpg

為什麼使用網頁爬蟲工具

網頁爬蟲工具在電子商務和市場研究中扮演著重要角色。它們可以幫助企業收集大量數據,從而獲得市場趨勢和消費者行為的洞察,優化產品策略和庫存管理。這些工具可以幫助企業在競爭激烈的市場中保持競爭力,增加銷售和品牌知名度。

市場研究

  • SKU選擇

    選擇合適的SKU是電子商務成功的關鍵。使用網頁爬蟲工具,企業可以從數百萬產品中提取精確數據,以分析銷售趨勢和客戶偏好。這些數據有助於確定SKU是否具有市場潛力,並揭示哪些產品表現最佳。

  • 識別客戶趨勢

    通過抓取大量的產品評論和客戶反饋,網頁爬蟲工具可以幫助企業快速識別消費者需求的變化,從而優化產品開發和營銷策略。

market analysis.jpg

競爭分析

  • 價格監控

    在競爭激烈的環境中,價格監控至關重要。網頁爬蟲工具可以幫助企業抓取實時產品數據,以跟踪競爭對手的價格變化,確保定價保持競爭力。

  • 評論抓取

    客戶評論不僅影響產品銷售,還反映市場需求的變化。網頁爬蟲工具可以幫助企業收集大量的客戶反饋,進行情感分析,以獲得用戶對產品的意見洞察。

成本比較

使用網頁爬蟲工具,企業可以收集類似產品的價格、運費和促銷信息,以進行全面的成本比較,優化成本結構,增加利潤率。

為什麼使用AI網頁爬蟲

隨著AI技術的發展,AI驅動的網頁爬蟲工具正在引領數據抓取的新時代。AI不僅使數據收集更高效和準確,還降低了技術門檻,為企業提供了更多創新機會。

對非技術人員友好

AI支持的網頁爬蟲工具提供了極大的便利,無需手動編碼和API調用,用戶只需提供抓取需求,AI會自動生成合適的抓取計劃。

AI suggest column.gif

快速高效

自動化數據提取過程,顯著提高數據抓取的速度和效率,減少手動干預,提高整體抓取準確性。

scrape Amazon product data.gif

智能分析和建議

AI網頁爬蟲具有智能工作流程自動化的優勢,可以自動分類數據、總結數據並提供數據洞察,幫助企業更好地了解消費者反饋和優化產品。

智能輸出和導出選項

AI網頁爬蟲支持CSV格式,並可以自動將抓取的數據導出到Google Sheets和Notion等協作平台,方便數據分析和共享。

使用進行抓取:

是一款強大且全面的,旨在滿足您的數據需求。使用Thunderbit,用戶可以輕鬆從各種網站收集數據,並迅速將其轉化為有價值的商業洞察。

首先,訪問並將Thunderbit添加到您的Chrome瀏覽器中。使用您的Google帳戶或其他電子郵件登錄。

add Thunderbit to Chrome extension.gif 接下來,您可以使用Thunderbit的內置預製網頁爬蟲或來抓取數據。以下是如何操作:

選項1:使用Thunderbit的預製網頁爬蟲

根據用戶需求設計並優化了各種預製網頁爬蟲工具,這些工具已經為複雜數據結構預設了模板,無需自行設計抓取邏輯。

當您打開任何頁面時,打開Thunderbit擴展的網頁爬蟲。您將看到兩個預製的爬蟲,具有豐富的列名。只需勾選您想提取的列名,Thunderbit會處理其餘的工作。

  • 收集SKU評論

    此工具提供預製的列名,如產品名稱、產品URL、整體產品評分、詳細評分分解、產品評分數、評論標題、作者姓名、評論內容、評論國家和關鍵字。您可以勾選您想提取的列名旁邊的框,點擊抓取,快速獲取您需要的SKU評論數據。

sku reviews_pre-built template.gif

  • 收集SKU詳情

    此工具提供預製的列名,如產品名稱、產品URL、品牌、製造商、初始價格、最終價格、描述、評分、類別、配送選項和賣家URL。勾選您想提取的列名旁邊的框,點擊抓取,快速獲取您需要的SKU詳情數據。

sku detail page_pre-built template.gif

選項2:使用Thunderbit的AI網頁爬蟲

步驟1:打開網站並在側邊欄中點擊“

在您的Chrome瀏覽器中打開網站,搜索或瀏覽以找到您想提取數據的頁面,然後點擊Chrome瀏覽器右上角的Thunderbit圖標以打開Thunderbit擴展並點擊“”。

AI Web scraper.png

步驟2:自定義您想提取的數據字段

如果您不確定想要的數據標籤,點擊AI建議列名,讓Thunderbit的AI自動生成可靠的列名。您還可以用自然語言描述您想要的數據標籤,並填寫在列名字段中。選擇圖標以切換您想要的數據類型,無論是圖片、URL、文本、數字或其他數據類型,並抓取相應的數據。

在填寫初始列名後,您可以選擇AI優化列名,讓AI進一步優化您的條目。您還可以添加列詳細說明以自定義您的需求。例如,您可以要求產品類型列將產品分類為男士、女士、兒童和其他類別。Thunderbit會將該列中的每個數據條目分類到您定義的四個類別中。您還可以要求Thunderbit使用當前匯率將價格列中的所有價格轉換為您想要的貨幣類型,輕鬆獲取您想要的分析值,而不必擔心貨幣不一致。

最後,您可以自定義您想要的數據量。對於產品頁面,您可以選擇點擊分頁並選擇您想抓取的頁數。Thunderbit會自動翻頁並提取每頁的所有數據。

步驟3:下載抓取的數據或導出為表格

使用Thunderbit網頁爬蟲擴展,您可以。選擇輸出為表格,然後將CSV文件下載到本地,或選擇、Notion或Airtable。登錄您的帳戶並直接導出到這些在線文件管理協作平台。

output to google sheet.gif

使用傳統網頁爬蟲進行抓取

除了最新的AI工具,您還可以使用輕量級代碼和API的傳統網頁爬蟲工具來抓取數據。

:使用API以JSON格式檢索數據

ScraperAPI提供了一個高效的數據收集API,幫助您抓取產品詳情、評論、搜索結果和價格信息,並以結構化的JSON格式返回。以下是使用API進行抓取的方法。

步驟1:設置Python環境

首先,確保您已安裝Python 3.8或更高版本。然後,安裝常見的分析庫,如Pandas和網頁抓取庫,如_requests_和_BeautifulSoup_。這些庫幫助您輕鬆從網頁中提取數據。

步驟2:創建ScraperAPI帳戶

訪問創建一個免費帳戶並獲取您的API密鑰。您可以在代碼中使用此密鑰訪問ScraperAPI。

步驟3:準備代碼

在本地創建一個專用目錄,並編寫一個Python腳本來實現數據抓取。以下是一個基本的工作流程:

  1. 獲取搜索URL:在網站上搜索您想要的產品並複製搜索結果頁面的URL。
  2. 構建請求:ScraperAPI將自動循環遍歷搜索結果的前五頁。每頁的URL是通過在基本URL後添加_&page=_和相應的頁碼構建的。
  3. 發送請求並解析數據:使用_get()_方法向ScraperAPI發送請求。如果請求成功(返回狀態碼200),解析頁面內容以提取所需的ASIN(標準識別號)。
  4. 獲取詳細的產品數據:通過調用結構化數據端點,您可以獲得每個ASIN的詳細產品信息,以便進一步數據分析。

步驟4:參考更多教程

有關更詳細的使用指南,請參考以獲取更多詳情。

:防止被封鎖並大規模抓取

在抓取數據時,反抓取技術如IP封鎖、CAPTCHA和動態內容加載經常給爬蟲開發者帶來挑戰。ScrapFly提供了一個強大的API,幫助繞過這些反抓取機制,確保數據抓取的順利進行。

ScrapFly的核心功能包括:

  • :自動切換IP地址以防止IP封鎖。
  • :處理動態內容加載並抓取JavaScript渲染的網頁。
  • :控制瀏覽器滾動、輸入和點擊對象。
  • :以HTML、JSON、文本或Markdown格式抓取。

只需幾行代碼,您就可以使用ScrapFly抓取數據。以下是一個簡單的示例:

import scrapfly_sdk

# 創建客戶端
client = scrapfly_sdk.ScraperClient(api_key="your_api_key")

# 發送請求
response = client.scrape(url="<https://www.amazon.com/s?k=product_name>")

# 獲取返回的數據
print(response.json())

通過使用ScrapFly,您的爬蟲可以處理各種反抓取機制,提高數據抓取的成功率。無論是簡單的產品信息抓取還是複雜的評論分析,ScrapFly都是一個非常實用的工具。欲了解更多詳細的使用指南,請參考

使用Python進行抓取:傳統編碼方法

對於熟悉編碼的技術人員,您也可以嘗試編寫Python代碼來抓取數據。以下是一個簡單的示例供您參考。

步驟1:設置先決條件

首先,為您的項目創建一個專用文件夾。

mkdir amazonscraper

然後,在此文件夾中安裝必要的庫。

pip install beautifulsoup4
pip install requests

現在,創建一個Python文件,命名為您希望的任何名稱。這將是我們將代碼保存在的主文件。我將其命名為_amazon.py_。

步驟2:向目標頁面發送GET請求

讓我們使用_requests_庫向目標頁面發送GET請求。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

target_url = "<https://www.amazon.com/s?k=gaming+headsets&_encoding=UTF8>"

headers = {
    "accept-language": "en-US,en;q=0.9",
    "accept-encoding": "gzip, deflate, br",
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36",
    "accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.7"
}

response = requests.get(target_url, headers=headers)

步驟3:抓取產品數據

現在我們需要決定從提取什麼。

# 檢查請求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析頁面內容
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

    # 查找所有產品列表
    products = soup.find_all('div', {'data-component-type': 's-search-result'})

    # 遍歷每個產品並提取詳情
    for product in products:
        # 提取產品標題
        title = product.h2.text.strip()

        # 提取產品價格
        price = product.find('span', 'a-price')
        if price:
            price = price.find('span', 'a-offscreen').text.strip()
        else:
            price = "價格不可用"

        # 提取產品評分
        rating = product.find('span', 'a-icon-alt')
        if rating:
            rating = rating.text.strip()
        else:
            rating = "評分不可用"

        # 打印產品詳情
        print(f"標題: {title}")
        print(f"價格: {price}")
        print(f"評分: {rating}")
        print("-" * 40)
else:
    print(f"無法檢索頁面。狀態碼: {response.status_code}")

常見問題

1. 抓取網站是否合法?

是的,抓取公共數據是合法的!與許多其他網站一樣,網站將其產品列表和其他公共信息提供給任何人瀏覽。您可以自由抓取和收集這些可用的數據,而不會違反服務條款。

2. 我可以免費試用Thunderbit嗎?

是的,Thunderbit提供免費的頁面提取和數據提取功能。雖然某些高級功能可能需要付費,但基本的數據提取功能

3. 我可以從網站抓取哪些數據?

您可以從網站抓取各種數據,包括產品標題、價格、描述、評論、評分和賣家信息。這些數據對於市場研究、價格監控和競爭分析非常有價值。

4. 我應該多頻繁抓取數據?

頻率取決於您所追求的數據類型。如果您正在監控價格或競爭對手的活動,您可能希望每天或每週抓取數據。對於更靜態的信息,如產品詳情,每月抓取可能就足夠了。

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試用AI網頁爬蟲
Shuai Guan
Shuai Guan
Co-founder/CEO @ Thunderbit. Passionate about cross section of AI and Automation. He's a big advocate of automation and loves making it more accessible to everyone. Beyond tech, he channels his creativity through a passion for photography, capturing stories one picture at a time.
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