如何進行網站爬行？新手入門指南

網路發展的速度真的超乎想像。到了 2024 年，，而網路上的資料量更是高達，預計明年還會衝破 181 ZB。這些內容可不只是披薩菜單這麼簡單。但重點來了：其實只有大約。剩下的內容都屬於「深網」，一般搜尋根本找不到。那搜尋引擎和企業到底怎麼在這片數位叢林裡找到有用的資訊？這就要靠網頁爬蟲出馬了。

這篇指南會帶你認識什麼是網頁爬蟲、它的運作方式，以及為什麼不只是工程師，任何想善用網路資料的人都該懂。還會幫你釐清「網頁爬蟲」和「網頁爬蟲」的差別（真的不一樣！），介紹實際應用場景，並帶你看看程式碼與免寫程式的解決方案（我最推薦）。不管你是剛入門的新手，還是想提升效率的商務用戶，都能在這裡找到答案。

什麼是網頁爬蟲？網頁爬蟲的基礎概念

先從最簡單的說起。網頁爬蟲（有時也叫 spider、bot 或網站爬蟲）是一種自動化程式，會有系統地瀏覽網頁、抓取頁面內容，並沿著連結發現更多新內容。你可以把它想像成一個機器圖書館員，手上有一份書單（URL），每本書都會讀一遍，然後根據書裡的參考資料再去找更多書。爬蟲的運作方式就是這樣——只是它讀的是網頁，圖書館則是整個網際網路。

核心流程如下：

從一組網址（種子）開始
逐一拜訪每個頁面，下載內容（HTML、圖片等）
尋找頁面上的超連結，把新連結加入待抓取清單
重複以上步驟——不斷發現新頁面，擴大地圖

網頁爬蟲的主要任務是發現並整理網頁。對搜尋引擎來說，爬蟲會複製頁面內容，送回去做索引和分析。某些專用爬蟲則會針對特定資料做擷取（這時就會用到網頁爬蟲，稍後會詳細說明）。

重點整理：

網頁爬蟲的本質是探索與繪製網路地圖，而不只是單純抓資料。這也是 Google、Bing 等搜尋引擎能掌握網路全貌的基礎。

搜尋引擎怎麼運作？爬蟲的角色

那 Google（或 Bing、DuckDuckGo）到底是怎麼運作的？其實分三個步驟：爬取、索引、呈現搜尋結果（可以參考）。

我們用圖書館來比喻（畢竟大家都愛這個例子）：

爬取（Crawling）：

搜尋引擎會派出「蜘蛛機器人」（像 Googlebot）在網路上探索。它們從已知的頁面出發，抓取內容，並沿著連結發現新頁面——就像圖書館員檢查每個書架，根據書裡的參考資料找到更多書。
索引（Indexing）：

找到新頁面後，搜尋引擎會分析內容、判斷主題，並把重要資訊存進龐大的數位卡片櫃（索引庫）。不是每個頁面都會被收錄——有些被封鎖、品質太差或重複內容會被跳過。
呈現搜尋結果（Serving Results）：

當你搜尋「附近最好吃的披薩」，搜尋引擎會從索引庫找出相關頁面，根據數百個因素（關鍵字、人氣、新鮮度等）排序，最後呈現一份有條理的網頁清單給你。

小知識：

搜尋引擎不會抓取所有網頁。像是需要登入的頁面、被 robots.txt 擋住的內容，或是沒有其他網站連結的頁面，可能永遠不會被發現。所以有些企業會主動提交網址或 sitemap 給 Google。

網頁爬蟲 vs. 網頁爬蟲：有什麼不同？

這裡常常讓人搞混。很多人把「網頁爬蟲」和「網頁爬蟲」當成同一回事，但其實差異很大。

面向	網頁爬蟲（Spidering）	網頁爬蟲
目標	發現並索引盡可能多的頁面	從一個或多個網頁擷取特定資料
比喻	圖書館員為每本書建目錄	學生從幾本重點書抄筆記
產出	網址清單或頁面內容（用於索引）	結構化資料集（CSV、Excel、JSON）含目標資訊
使用者	搜尋引擎、SEO 工具、網頁存檔	銷售、行銷、研究等商業團隊
規模	超大（數百萬/數十億頁面）	精準（數十、數百或數千頁面）

。

簡單說：

網頁爬蟲重點在於發現頁面（建立網路地圖）
網頁爬蟲則是擷取你想要的資料（把資訊整理成表格）

多數商業用戶（尤其是銷售、電商、行銷）其實更需要爬蟲——也就是取得結構化資料來分析，而不是爬遍整個網路。爬蟲是搜尋引擎和大規模探索的基礎，爬蟲則專注於目標資料的擷取。

為什麼要用網頁爬蟲？企業的實際應用

網頁爬蟲不只是搜尋引擎的專利。各種規模的企業都會用爬蟲和爬蟲來挖掘洞見、減少重複勞動。以下是常見的應用場景：

應用情境	目標用戶	預期效益
名單開發	銷售團隊	自動化開發潛在客戶，快速填充 CRM
競爭情報	零售、電商	監控競爭對手價格、庫存、產品變化
SEO 與網站健檢	行銷、SEO 團隊	找出壞連結、優化網站結構
內容彙整	媒體、研究、HR	收集新聞、職缺或公開資料集
市場調查	分析師、產品團隊	大規模分析評論、趨勢或情緒

讓潛在客戶數量翻倍。
與都仰賴網頁爬蟲做決策。
網頁爬蟲能，，遠勝人工收集。

總結：如果你還沒善用網路資料，你的競爭對手很可能早就開始了。

用 Python 寫網頁爬蟲：你需要知道什麼？

如果你會寫程式，Python 絕對是打造自訂網頁爬蟲的首選語言。基本流程如下：

用 requests 取得網頁內容
用 BeautifulSoup 解析 HTML、擷取連結或資料
寫迴圈（或遞迴）自動跟隨連結，持續爬取新頁面

優點：

彈性高、完全自訂
能處理複雜邏輯、串接資料庫等

缺點：

需要程式能力
網站結構一變，維護很麻煩
反爬蟲、延遲、錯誤處理都要自己搞定

新手範例：

這是一個簡單的 Python 程式，會從抓取名言和作者：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "<http://quotes.toscrape.com/page/1/>"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

for quote in soup.find_all('div', class_='quote'):
    text = quote.find('span', class_='text').get_text()
    author = quote.find('small', class_='author').get_text()
    print(f"{text} --- {author}")

如果要爬多頁，只要加上尋找「下一頁」的邏輯，重複執行即可。

常見陷阱：

忽略 robots.txt 或爬取間隔（千萬別當壞榜樣）
被網站反爬蟲機制擋下
不小心陷入無限迴圈（像是日曆頁面永遠翻不完）

實作教學：用 Python 打造簡易網頁爬蟲

想自己動手寫程式？這裡有一個簡單的步驟說明。

步驟 1：安裝 Python 環境

先確認你有安裝 Python，然後安裝需要的函式庫：

pip install requests beautifulsoup4

如果遇到問題，檢查 Python 版本（python --version）和 pip 是否正常。

步驟 2：撰寫爬蟲核心邏輯

基本架構如下：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def crawl(url, depth=1, max_depth=2, visited=None):
    if visited is None:
        visited = set()
    if url in visited or depth > max_depth:
        return
    visited.add(url)
    print(f"Crawling: {url}")
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 擷取連結
    for link in soup.find_all('a', href=True):
        next_url = link['href']
        if next_url.startswith('http'):
            crawl(next_url, depth + 1, max_depth, visited)

start_url = "<http://quotes.toscrape.com/>"
crawl(start_url)

小技巧：

限制爬取深度，避免無限循環
記錄已拜訪網址，避免重複
尊重 robots.txt，每次請求間加上延遲（time.sleep(1)）

步驟 3：資料擷取與儲存

要儲存資料，可以寫入 CSV 或 JSON 檔：

import csv

with open('quotes.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(['Quote', 'Author'])
    # 在爬蟲迴圈內寫入：
    writer.writerow([text, author])

也可以用 Python 的 json 模組輸出 JSON 格式。