用 JavaScript 進行網頁爬蟲：完整入門教學

當我剛開始寫自動化工具的時候，真的沒想到自己會像數位考古學家一樣，花這麼多時間在研究網站的 HTML 結構。不過到了 2025 年，網路還是全世界最大、最亂的資料寶庫。不管你是業務高手、電商老闆，還是單純愛挑戰的工程師，網頁爬蟲早就變成把公開網頁變成商業價值的秘密武器。如果你跟我一樣，肯定也想過：「只靠 JavaScript，真的能自己寫出網頁爬蟲嗎？」答案是：絕對沒問題。但值不值得？我們直接來實作看看。

這篇教學會帶你從零開始，用 JavaScript 打造屬於自己的網頁爬蟲，從靜態 HTML 解析到動態渲染的網站都會教到。身為過來人，我也會分享什麼時候該放下程式碼，直接交給像 這種人工智慧工具幫你省時省力。準備好動手做了嗎？我們開始吧！

什麼是用 JavaScript 網頁爬蟲？

先從基本觀念說起。網頁爬蟲就是自動化從網站抓資料的過程。比起手動複製貼上（老實說，這比看油漆乾還無聊），你可以寫一個「爬蟲」程式，自動幫你抓網頁並提取需要的資訊。

那 JavaScript 在這裡扮演什麼角色？JavaScript 是網頁的語言，不只在瀏覽器跑，也能透過 Node.js 在你的電腦或伺服器上執行。所謂「用 JavaScript 網頁爬蟲」，通常就是用 Node.js 寫腳本，流程大致如下：

• 發送 HTTP 請求抓網頁內容
• 解析 HTML，找到你要的資料
• 有時還要自動操作瀏覽器，處理那些需要 JavaScript 動態載入的網站

網頁大致分兩種：

• 靜態頁面：資料直接寫在 HTML 裡，像簡單的商品列表。
• 動態頁面：資料要等網頁自己的 JavaScript 執行後才會出現，像無限捲動的社群牆或 AJAX 儀表板。

JavaScript 生態系的各種函式庫都能搞定這兩種情境。靜態頁面直接抓 HTML 解析，動態頁面就自動化瀏覽器，模擬真實用戶看到的內容。

為什麼用 JavaScript 網頁爬蟲對企業很重要？

說真的，沒有人會純粹為了好玩寫爬蟲（除了我週末會這樣玩）。企業會做爬蟲，是因為這能快速取得洞察、名單和競爭優勢。原因如下：

• 省時間：自動化爬蟲能在幾分鐘內收集成千上萬筆資料，省下團隊大量人工複製貼上的時間 ()。
• 決策更快更準：即時資料讓你能快速反應市場變化、調整價格、搶先發現趨勢 ()。
• 提升準確度：自動擷取大幅減少人為錯誤，資料更乾淨可靠 ()。
• 競爭情報：追蹤競爭對手價格、監控評論、分析市場趨勢，讓公開網路變成你的專屬情報室。
• 名單開發：自動建立潛在客戶名單、豐富 CRM 資料、發掘新商機，全部自動化完成。

下面這張表快速整理商業應用：

還有一個超驚人的數據： 來收集公開資料，。這早就不是小眾技術，而是主流商業利器。

JavaScript 網頁爬蟲環境快速建置

來點實作吧。如果你想自己寫爬蟲，先把開發環境準備好。步驟如下：

1. 安裝 Node.js（含 npm）

   到 下載 LTS 版本，這會同時安裝 Node.js 執行環境和 npm 套件管理器。

   • 驗證安裝：

     1node -v
     2npm -v

2. 建立專案資料夾

   新建一個資料夾（像 web-scraper-demo），在終端機進入該資料夾，執行：

   1npm init -y

   這會產生 package.json，方便管理套件。

3. 安裝必備函式庫

   新手包如下：

   • Axios：HTTP 請求工具
     npm install axios
   • Cheerio：類 jQuery 的 HTML 解析器
     npm install cheerio
   • Puppeteer：無頭 Chrome 自動化（動態網站用）
     npm install puppeteer
   • Playwright：多瀏覽器自動化（支援 Chromium、Firefox、WebKit）
     npm install playwright 然後執行：
     npx playwright install（下載瀏覽器執行檔）

這些工具比較如下：

靜態頁面建議用 Axios + Cheerio，動態或互動性高的網站則推薦 Puppeteer 或 Playwright ()。

用 JavaScript 打造簡易網頁爬蟲

來實作一個基本範例。假設你想從「Books to Scrape」這個靜態網站抓取書名和價格（這個網站超適合新手練習）。

步驟 1： 先用瀏覽器檢查網頁結構。你會發現每本書都在 <article class="product_pod"> 裡，書名在 <h3>，價格在 <p class="price_color">。

步驟 2： 程式碼如下：

1const axios = require('axios');
2const cheerio = require('cheerio');
3(async function scrapeBooks() {
4  try {
5    // 1. 抓取網頁 HTML
6    const { data: html } = await axios.get('http://books.toscrape.com/');
7    // 2. 用 Cheerio 解析 HTML
8    const $ = cheerio.load(html);
9    // 3. 選取並擷取目標資料
10    const books = [];
11    $('.product_pod').each((_, element) => {
12      const title = $(element).find('h3 a').attr('title');
13      const price = $(element).find('.price_color').text();
14      books.push({ title, price });
15    });
16    // 4. 輸出結果
17    console.log(books);
18  } catch (error) {
19    console.error('Scraping failed:', error);
20  }
21})();

這段程式在做什麼？

• 抓取：用 Axios 取得 HTML。
• 解析：Cheerio 載入 HTML，支援 CSS 選擇器。
• 擷取：針對每個 .product_pod，抓出書名和價格。
• 輸出：印出書籍資料陣列。

選擇器小技巧：

用瀏覽器開發者工具（右鍵→檢查）找出獨特的 class 或標籤。Cheerio 支援大多數 CSS 選擇器，能精準定位元素。

解析與資料擷取技巧

根據我的經驗，這些小撇步很實用：

• 文字與屬性：用 .text() 取內文，用 .attr('屬性名') 取屬性（像 title、href）。
• 資料型態：擷取時就清理資料，例如去除貨幣符號、轉數字、格式化日期。
• 缺漏資料：擷取前先檢查元素是否存在，避免報錯。
• 陣列處理：用 .each() 或 .map() 迴圈組成結果陣列。

資料抓下來後，可以寫入 CSV、JSON，甚至直接存進資料庫，彈性很大。

抓取動態網站：Puppeteer & Playwright 實戰

接下來挑戰更高難度的 動態網站。這類頁面資料要等 JavaScript 執行後才會出現，像社群動態牆、儀表板、或有「載入更多」按鈕的網站。

為什麼要用無頭瀏覽器？

單純 HTTP 請求只會拿到骨架 HTML。Puppeteer、Playwright 這類無頭瀏覽器能：

• 啟動真實瀏覽器（但不顯示畫面）
• 執行網頁的 JavaScript
• 等待內容載入
• 擷取渲染後的資料

Puppeteer 範例：

1const puppeteer = require('puppeteer');
2(async function scrapeQuotes() {
3  const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
4  const page = await browser.newPage();
5  await page.goto('https://quotes.toscrape.com/js/', { waitUntil: 'networkidle0' });
6  await page.waitForSelector('.quote');  // 等待 quotes 出現
7  const quotesData = await page.$$eval('.quote', quoteElements => {
8    return quoteElements.map(q => {
9      const text = q.querySelector('.text')?.innerText;
10      const author = q.querySelector('.author')?.innerText;
11      return { text, author };
12    });
13  });
14  console.log(quotesData);
15  await browser.close();
16})();

這段程式在做什麼？

• 啟動無頭 Chrome
• 進入目標頁面並等待網路活動結束
• 等待 .quote 元素出現
• 從 DOM 擷取名言與作者

Playwright 用法幾乎一樣，還支援多瀏覽器與自動等待功能，適合複雜場景 ()。

工具選擇：Puppeteer vs. Playwright

兩者都很適合動態爬蟲，選擇建議如下：

• Puppeteer：
  • 主要支援 Chrome/Chromium（部分支援 Firefox）
  • 適合只需抓 Chrome 的情境，簡單好上手
  • 社群大、外掛多（像 stealth 模式）
• Playwright：
  • 支援多瀏覽器（Chromium、Firefox、WebKit/Safari）
  • 官方支援多語言（JS、Python、.NET、Java）
  • 內建自動等待、易於處理多分頁
  • 複雜或跨瀏覽器需求首選

只抓單一網站且 Chrome 足夠，Puppeteer 最快最簡單。需跨瀏覽器或更強自動化，Playwright 更勝一籌 ()。

JavaScript 網頁爬蟲常見挑戰與解法

這裡才是真正的挑戰開始（也就是「為什麼我的爬蟲凌晨兩點突然壞掉？」）。網頁爬蟲不只是寫程式，還要面對各種障礙：

• IP 封鎖與速率限制：同一 IP 請求太多會被擋，建議用代理伺服器並輪換 ()。
• 驗證碼與機器人偵測：網站會用 CAPTCHA、指紋辨識、陷阱元素。可放慢請求速度、用 stealth 外掛或第三方解碼服務。
• 動態內容與 AJAX：有時可直接呼叫網站的 API（可從網路紀錄找出）。
• 頁面結構變動：網站常改 HTML，建議選擇器模組化，方便維護。
• 效能瓶頸：大量抓取時要用併發，但別讓自己電腦或目標網站當機。

最佳實踐：

• 請求加延遲，避免被封
• 設定真實的 user-agent
• 大規模爬蟲用代理
• 詳細記錄 log，方便除錯
• 尊重 robots.txt 與網站服務條款

記住：爬蟲永遠在追趕變化。網站會進化，反爬技術也會升級，你的腳本也要隨時調整 ()。

除錯與維護建議

• 選擇器模組化：把 CSS 選擇器集中管理，方便日後更新。
• 詳細日誌：記錄進度與錯誤，快速定位問題。
• GUI 除錯：自動化瀏覽器時可開啟畫面觀察流程。
• 錯誤處理：用 try/catch 與重試機制提升穩定性。
• 定期測試：設警示，爬蟲異常時能即時發現。
• 版本控管：用 Git 管理程式碼，方便回溯。

即使如此，維護多個自訂爬蟲還是很花時間，這也是越來越多團隊轉向 AI 無程式碼解決方案的原因。

什麼時候該考慮無程式碼方案？Thunderbit vs. JavaScript 爬蟲

說真的，不是每個人都想花週末 debug 選擇器或搞代理伺服器。這時就輪到 這類 AI 網頁爬蟲 Chrome 擴充套件登場。

Thunderbit 怎麼用？

• 安裝 Chrome 擴充套件
• 打開任一網頁，點擊「AI 建議欄位」
• Thunderbit AI 會自動讀取頁面、建議欄位並擷取資料
• 支援動態頁面、子頁、文件、PDF 等
• 一鍵匯出到 Google Sheets、Airtable、Notion 或 CSV，完全免寫程式

來看比較表：

Thunderbit AI 還能在擷取時自動摘要、分類、翻譯資料，這些功能用傳統程式要額外開發 ()。

實務情境：哪種方式適合你的團隊？

• 情境一：開發者，複雜專案

  你要打造一個彙整多個求職網站職缺的產品，需要自訂邏輯、部署在自家伺服器。自己寫爬蟲最合適，完全掌控、可最佳化效能、直接串接後端。

• 情境二：商務團隊，急需資料

  你是行銷經理，今天就要從多個名錄抓潛在客戶名單。沒寫程式經驗，也沒時間等工程師。Thunderbit 最適合：點一點、匯出 Google Sheets，一小時內搞定 ()。

• 情境三：混合模式

  有時團隊會先用 Thunderbit 快速原型或處理臨時需求，若成為長期需求再投入自訂開發。或是工程師先寫好爬蟲，後續交給非工程師用 Thunderbit 模板維護。

怎麼選？

• 需要高度自訂、技術能力足、想完全掌控—自己寫程式。
• 追求速度、簡單、團隊協作—Thunderbit 無敵快。
• 很多團隊兩者並用：核心系統寫程式，臨時或商務需求用 Thunderbit。

資料匯出、自動化與協作：爬蟲的下一步

資料抓下來只是開始，後續怎麼用才是關鍵。

用 JavaScript 寫的爬蟲：

• 用 Node 的 fs 模組寫入 CSV/JSON
• 存進資料庫或呼叫 API（像 Google Sheets API）
• 用 cron job 或雲端函式排程自動執行
• 分享資料需傳檔案或自建儀表板

用 Thunderbit：

• 一鍵匯出 Google Sheets、Airtable、Notion 或 CSV ()
• 內建排程功能—設定好自動更新，完全免維護
• 團隊可共用模板，結果即時協作
• 內建 AI 後處理（摘要、分類、翻譯）

想像一下，每天自動抓競爭對手價格，Google Sheet 早上自動更新—不用寫程式、不用手動操作，這就是 Thunderbit 解鎖的高效流程。

重點整理：用 JavaScript 實現商業級網頁爬蟲

總結幾個重點：

• JavaScript 是強大的爬蟲工具：結合 Node.js、Axios、Cheerio、Puppeteer、Playwright，幾乎所有網站都能抓 ()。
• 商業價值才是重點：爬蟲的目的是更快決策、提升效率、搶佔競爭優勢 ()。
• 選對工具很重要：靜態頁面用輕量工具，動態頁面用無頭瀏覽器。
• 預期挑戰：IP 封鎖、驗證碼、網站變動都是日常—用代理、stealth 技巧、模組化程式碼應對。
• 維護成本不可忽視：要隨時更新腳本，或考慮 AI 工具自動適應 ()。
• 無程式碼工具 Thunderbit 加速成果：對非工程師或臨時需求，Thunderbit 的 AI、子頁爬取、一鍵匯出讓人人都能用爬蟲。
• 整合與協作很重要：確保資料能流入團隊常用工具—Google Sheets、Airtable、Notion 或 CRM。

最後提醒：

網路上充滿寶貴資料，只要懂得抓取，你就領先一步。不論是自己用 JavaScript 寫爬蟲，還是交給 Thunderbit AI 自動處理，重點是把原始資料轉化為商業價值。兩種方式都可以試試，找到最適合你的工作流程。記住：最好的爬蟲，就是能在你需要時，給你正確答案的那一個。

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常見問題

1. 什麼是 JavaScript 網頁爬蟲？它怎麼運作？

JavaScript 網頁爬蟲是指利用 Node.js、Axios、Cheerio、Puppeteer 或 Playwright 等工具，自動抓取並擷取網站資料。靜態頁面可用 HTTP 請求與 HTML 解析，動態頁面則需用無頭瀏覽器模擬用戶互動。

2. 為什麼企業要用 JavaScript 做網頁爬蟲？

網頁爬蟲能幫企業省下大量時間、減少人工、提升資料準確度，還能即時獲取競爭情報。常見應用包括名單開發、價格追蹤、市場研究、銷售自動化，是數據驅動決策的利器。

3. JavaScript 爬蟲常用哪些工具與函式庫？

• Axios：抓取靜態頁面的 HTTP 請求工具。
• Cheerio：解析與查詢靜態 HTML。
• Puppeteer：自動化 Chrome，擷取動態內容。
• Playwright：多瀏覽器自動化，功能強大。

4. 什麼時候該用 Thunderbit，而不是自己寫 JavaScript 爬蟲？

當你想快速、免寫程式抓取資料，不想維護腳本時，Thunderbit 是最佳選擇。適合商務團隊、臨時專案、協作需求。Thunderbit 能處理動態內容、子頁，並直接匯出到 Google Sheets、Airtable 等工具。

5. JavaScript 網頁爬蟲最大挑戰有哪些？怎麼解決？

常見挑戰有 IP 封鎖、驗證碼、頁面結構變動、效能限制。可用代理、stealth 外掛、瀏覽器自動化、模組化程式碼與重試機制解決。或直接用 Thunderbit，讓 AI 幫你自動避開這些障礙。