如何高效使用 Python 從網站抓取資料

網路上充滿各種資料，不管你是做生意、跑業務、搞研究還是負責營運，肯定都想過怎麼把這些雜亂的資訊變成有用的洞察。我自己每天都會遇到這種需求：公司想監控競爭對手、開發新客戶、追蹤價格，或是從一堆亂七八糟的網站裡整理出有價值的資料。有個數據我一直記得——說資料已經是決策的核心。但現實是，高達坦白說很難有效利用非結構化的網頁資料。

這時候，網頁爬蟲就派上用場了。說到資料抓取，python 幾乎是所有資料工程師的首選。這篇操作指南會帶你一步步學會怎麼用 python 高效又穩定地從網站抓資料，還會分享我自己實戰累積的經驗和小撇步。我們會從新手最愛的 Beautiful Soup 開始，進階到適合大規模抓取的 Scrapy，還會介紹怎麼結合 AI 工具像，用 Chrome 擴充功能實現最快速、零程式碼的資料擷取。不管你是剛入門還是想優化流程，這裡都能找到實用步驟、程式範例和真心建議。

為什麼大家都用 python 來抓網頁資料？

先來聊聊為什麼要選 python？我用過不少語言，但在網頁爬蟲這塊，python 絕對是霸主。事實上，都選 python 相關工具來抓網頁資料，遠遠超過其他語言。

python 受歡迎的原因很簡單：

語法超直白：python 幾乎像在寫英文，就算沒寫過程式也能很快上手。
生態圈超豐富：像和 Scrapy 這些函式庫，讓你不用重頭來過，直接專注在資料本身。
社群超熱絡：遇到問題？Stack Overflow、Reddit 幾乎都找得到解答。
彈性又高效：python 可以寫簡單腳本，也能打造企業級的高效爬蟲。

跟 JavaScript (Node.js) 比起來，python 程式碼更精簡易讀；R 雖然適合資料分析，但在爬蟲函式庫和社群資源上還是差一點。

總之，python 兼具易學、強大和社群支持，是想抓網頁資料的最佳起點——不管你是資料科學家、行銷人員，還是受不了手動複製貼上的一般用戶。

入門準備：打造你的 python 爬蟲環境

開始寫程式前，先把開發環境設好，之後會省很多麻煩。

1. 安裝 python 和 pip
還沒安裝的話，直接去下載最新版 python 3.x。安裝時記得勾選「Add Python to PATH」，這樣才能在命令列直接用 python 和 pip。

2. 建立虛擬環境（超推薦）
虛擬環境可以讓每個專案的函式庫互不干擾。在專案資料夾下執行：

1python -m venv venv

啟動方式：

Windows: venv\Scripts\activate
macOS/Linux: source venv/bin/activate

3. 安裝常用函式庫
建議安裝（發送 HTTP 請求）、（解析 HTML）、（資料處理）：

1pip install requests beautifulsoup4 pandas

想加快 HTML 解析速度，也可以裝 lxml 和 html5lib：

1pip install lxml html5lib

4. 測試環境有沒有問題
在 python 互動模式下試著匯入：

1from bs4 import BeautifulSoup
2import requests
3import pandas

沒出現錯誤訊息就代表一切 OK。

常見問題排解：

出現 ModuleNotFoundError，請確認有沒有啟動正確的虛擬環境。
安裝時請用正確套件名稱（beautifulsoup4，不是 beautifulsoup）。
權限錯誤可以加上 --user，或盡量用虛擬環境。
安裝異常時可以先升級 pip：pip install --upgrade pip。

更多設置細節可以參考。

用 Beautiful Soup 解析 HTML

Beautiful Soup 是我最常用的 HTML 解析工具，容錯率高、語法直觀，超適合新手。

以下是基本的抓取流程：

步驟 1：安裝與匯入 Beautiful Soup

假設已經執行過 pip install beautifulsoup4 requests，程式開頭如下：

1from bs4 import BeautifulSoup
2import requests
3url = "https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language)"

步驟 2：發送請求並取得網頁內容

用 requests 取得網頁：

1try:
2    response = requests.get(url, timeout=10)
3    response.raise_for_status()
4except requests.exceptions.Timeout:
5    print("請求逾時！")
6    exit()
7except requests.exceptions.HTTPError as err:
8    print("HTTP 錯誤:", err)
9    exit()
10except requests.exceptions.RequestException as e:
11    print("請求失敗:", e)
12    exit()

成功的話，response.text 就是 HTML 原始碼。

步驟 3：解析與擷取資料

解析 HTML：

1soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

擷取網頁標題：

1title_tag = soup.find('title')
2print("頁面標題:", title_tag.get_text())

擷取所有超連結：

1links = soup.find_all('a')
2for link in links[:10]:  # 只顯示前 10 筆
3    href = link.get('href')
4    text = link.get_text()
5    print(f"{text}: {href}")

用 CSS 選擇器查詢元素：

1for heading in soup.select('h2'):
2    print(heading.get_text())

優雅處理缺漏元素：

1price_tag = soup.find('span', class_='price')
2price = price_tag.get_text() if price_tag else None

Beautiful Soup 的 API 真的很直覺，幾乎像在跟程式聊天。更多實戰範例（像是抓表格、清單、商品資訊）可以參考。

進階應用：用 Scrapy 高效抓大量資料

當你需要抓多頁或成千上萬個網址時，就該用專業級工具。

Scrapy 是功能超完整的非同步爬蟲框架，能自動處理併發、請求排程、資料管道等繁瑣細節，讓你專心想「要抓什麼」而不是「怎麼抓」。

Scrapy 專案建立與核心概念

安裝 Scrapy：

1pip install scrapy

建立新專案：

1scrapy startproject myproject
2cd myproject
3scrapy genspider myspider example.com

基本爬蟲範例：

1import scrapy
2class ExampleSpider(scrapy.Spider):
3    name = "example"
4    allowed_domains = ["example.com"]
5    start_urls = ["https://example.com/"]
6    def parse(self, response):
7        for item in response.css("div.item"):
8            title = item.css("h2::text").get()
9            link = item.css("a::attr(href)").get()
10            yield {"title": title, "url": link}

執行爬蟲並匯出資料：

1scrapy crawl example -O output.json

Scrapy 的模組化設計，讓你可以輕鬆加上資料清理、代理、重試、流量控制等功能，程式碼還是很乾淨好維護。

大規模資料抓取的優勢

Scrapy 在大規模抓取時特別強：

高併發：可以同時抓很多頁（CONCURRENT_REQUESTS 可調）。
自動去重：內建重複網址過濾，避免重複抓。
錯誤處理：自動重試、詳細日誌、異常管理。
資料管道：邊抓邊清理、驗證、儲存，避免記憶體爆炸。

企業級應用甚至可以把 Scrapy 分散到多台機器跑。很多大型資料抓取專案的骨幹就是 Scrapy（在大規模爬蟲時選用 python 框架如 Scrapy）。

Thunderbit：結合 python 與 Chrome 擴充，實現零程式碼網頁爬蟲

有時候，就算是 python 也嫌麻煩，或遇到 JavaScript 動態網頁讓腳本沒轍，這時就是你的秘密武器。

Thunderbit 是一款人工智慧網頁爬蟲 Chrome 擴充功能，讓你用滑鼠點一點就能完成資料擷取。它怎麼跟 python 流程結合？

AI 智慧欄位建議：點「AI 建議欄位」，Thunderbit 會自動分析頁面，推薦可擷取的資料欄位，完全不用手動選。
支援子頁面與分頁抓取：能自動點連結、處理無限捲動，所有資料整合成一份表格。
零程式碼、無痛上手：超適合非技術人員或想快速抓資料的用戶。
一鍵匯出 CSV、Excel、Google Sheets、Airtable、Notion：基本匯出功能完全免費。

這對 python 用戶有什麼幫助？
很簡單：用 Thunderbit 抓複雜或動態資料，匯出成 CSV，再用 python 進行後續分析。

1import pandas as pd
2df = pd.read_csv('thunderbit_output.csv')
3# 你可以進一步清理、分析或跟其他資料合併

Thunderbit 特別適合：

需要處理大量 JavaScript 或動態內容的網站
銷售、營運、行銷等部門臨時抓資料
快速原型開發（先拿到資料，後續再自動化）

想深入了解怎麼結合 Thunderbit 跟 python，請參考。

用 python 處理與儲存資料

抓資料只是第一步，真正的價值在於資料清理、轉換和儲存。這時就超好用。

資料清理與轉換

常見流程如下：

1import pandas as pd
2# 載入抓到的資料
3df = pd.read_csv('data.csv')
4# 移除重複值
5df.drop_duplicates(inplace=True)
6# 處理缺漏值
7df.fillna('N/A', inplace=True)
8# 價格字串轉數字
9df['Price'] = df['Price'].str.replace('[^0-9.]', '', regex=True).astype(float)
10# 統一文字格式
11df['Category'] = df['Category'].str.strip().str.lower()
12# 解析日期欄位
13df['Last Updated'] = pd.to_datetime(df['Last Updated'], errors='coerce')

更多清理技巧可以參考。

匯出資料到 CSV 或資料庫

資料清理完後：

匯出成 CSV：

1df.to_csv('output.csv', index=False)

匯出成 Excel：

1df.to_excel('output.xlsx', index=False)

寫入 SQLite 資料庫：

1import sqlite3
2conn = sqlite3.connect('mydata.db')
3df.to_sql('mytable', conn, if_exists='replace', index=False)
4conn.close()

寫入 MySQL/PostgreSQL： 可以用：

1from sqlalchemy import create_engine
2engine = create_engine("postgresql+psycopg2://user:password@host/dbname")
3df.to_sql('products', engine, if_exists='append', index=False)

更多匯出和資料庫整合技巧，請參考。

python 網頁爬蟲常見問題與排解

再厲害的爬蟲也會遇到各種阻礙，這裡整理常見問題和解法：

IP 被封鎖 & 反爬蟲機制：
- 請求間加延遲（像 time.sleep(1)），或用 Scrapy 的 AutoThrottle。
- 輪換代理伺服器和 User-Agent。
- 如果還是被擋，可以考慮用 Selenium、Playwright 這種無頭瀏覽器，或直接用在瀏覽器內抓。
遇到 CAPTCHA 驗證：
- 有時真的很難避免。小型任務可以在 Thunderbit 手動通過驗證後繼續抓。
動態內容抓不到：
- requests/Beautiful Soup 抓不到時，可以用 Selenium 或 Playwright。
- 或觀察網頁的網路請求，找找看有沒有回傳 JSON 的 API。
需要登入的頁面：
- 用 requests 的 Session 處理 cookies。
- MechanicalSoup 或 Selenium 可以自動填寫登入表單。
編碼問題：
- 設定 response.encoding = 'utf-8'。
- BeautifulSoup 也可以用 from_encoding 參數。
解析錯誤：
- 檢查選擇器有沒有寫對，網站版型常常會變！
- 用 .get() 取值，避免 KeyError。
法律與道德考量：
- 一定要檢查網站 robots.txt 和服務條款。
- 只抓公開資料，避免個資，不要對伺服器造成太大負擔。

更多排解和最佳實踐，請參考。

總結與重點回顧

重點整理如下：

python 是網頁爬蟲首選，語法簡單、函式庫多、社群大。
Beautiful Soup 適合快速抓靜態頁面或小型任務。
Scrapy 適合大規模、自動化、穩定的資料抓取。
Thunderbit 讓 AI 零程式碼爬蟲普及，特別適合動態網站、快速原型或非技術用戶，也能跟 python 無縫整合。
pandas 讓資料清理、轉換、匯出變得超輕鬆。
一定要負責任地抓資料——遵守網站規範、避免個資、友善對待伺服器。

最好的學習方式，就是挑一個真實的資料需求開始動手。靈活運用這些工具，大膽嘗試，網路世界就是你的資料寶庫——只要帶對工具（遇到難題時，Thunderbit Chrome 擴充就是你的秘密武器）。

想獲得更多爬蟲技巧、教學和 AI 自動化流程？歡迎來或訂閱我們的。

常見問答

1. 為什麼 python 是網頁爬蟲的首選語言？
python 語法易讀、函式庫（像 Beautiful Soup、Scrapy）齊全，社群活躍，對新手友善、專業用戶也能發揮強大威力。大約都用 python 工具抓資料。

2. 什麼時候該用 Beautiful Soup，什麼時候該用 Scrapy？
小型、靜態頁面或臨時腳本用 Beautiful Soup；大規模、自動化、需要併發或資料管道時，建議用 Scrapy。

3. Thunderbit 如何輔助 python 爬蟲？
是人工智慧網頁爬蟲 Chrome 擴充，讓你不用寫程式就能抓資料，特別適合動態網站或非技術用戶。資料可以匯出 CSV，再用 pandas 進階處理。

4. 網頁爬蟲常見挑戰有哪些？怎麼解決？
常見問題有 IP 封鎖、CAPTCHA、動態內容、編碼錯誤、網站版型變動等。可以透過請求延遲、代理輪換、無頭瀏覽器、錯誤處理，或用 Thunderbit 處理複雜網站。

5. 怎麼用 python 儲存和清理抓到的資料？
用 pandas 載入資料，去除重複、處理缺漏、標準化格式，然後匯出成 CSV、Excel 或寫進資料庫。大型或長期專案建議用 SQL 資料庫方便查詢和更新。

準備好實作了嗎？馬上下載體驗無碼爬蟲，或到深入學更多 python 爬蟲技巧。祝你抓資料順利！

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