在網路這個資訊爆炸的時代，不管你是做銷售、營運還是其他商業相關工作，肯定都體會過把一堆雜亂數據變成有用洞察的壓力。我看過不少團隊為了自動化數據收集而卯起來衝，像是開發潛在客戶、監控價格、做市場調查等等。說真的，沒有人想把時間浪費在手動複製貼上網站資料上，這時候網頁爬蟲就派上用場了，而 Python 也因此成為大家的首選語言。
Python 在網頁爬蟲界的高人氣不是沒原因的——根據數據，將近 都是用 Python 寫的，因為它語法簡單、函式庫超多，還有一個超熱心的社群，什麼問題都有人幫你解決。這篇教學會帶你從零開始學會用 Python 寫網頁爬蟲，從環境安裝到寫出第一支爬蟲腳本——同時也會介紹 ，讓你就算不會寫程式，也能輕鬆把資料抓下來。
什麼是網頁爬蟲？為什麼大家都愛用 Python？
先來個基本介紹。網頁爬蟲就是自動化從網站抓資料的工具——就像請一個數位小幫手幫你把網頁上的資訊搬到 Excel 裡，速度快又不會喊累。很多公司會用網頁爬蟲來做 等等。
那為什麼大家都愛用 Python 來寫網頁爬蟲？
- 超好學： Python 語法簡單，沒寫過程式也能很快上手。
- 函式庫超齊全： Requests、BeautifulSoup、Selenium、Scrapy，從簡單到複雜的網站都能搞定。
- 社群超熱絡： 有問題上 Stack Overflow 或 GitHub，幾乎都找得到答案。
- 彈性又有效率： Python 腳本好改，無論是小型任務還是大型專案都能勝任。
簡單說，Python 就是網頁爬蟲界的萬用瑞士刀——強大、靈活又親民。
商業價值：Python 網頁爬蟲怎麼幫企業賺錢
網頁爬蟲不只是技術玩具，更是推動業績成長的秘密武器。來看看企業怎麼用 Python 爬蟲搶佔先機：
| 應用場景 | Python 如何協助 | 商業效益 |
|---|---|---|
| 潛在客戶開發 | 從名錄、LinkedIn 等擷取聯絡資訊 | CRM 自動補充新鮮且精準的名單 |
| 價格監控 | 追蹤電商網站競品價格 | 實現動態定價，保持市場競爭力 |
| 市場調查 | 匯整評論、文章、社群聲量 | 把握趨勢，做出數據驅動決策 |
| 房地產資料收集 | 從多個平台擷取物件資訊 | 建立即時且完整的市場資料庫 |
| 產品目錄管理 | 擷取供應商規格與庫存數據 | 自動化庫存更新，減少人為錯誤 |
至於投資報酬率？有 顯示，自動化名單擷取每週可為招募人員省下 8 小時工時。跨產業來看，。
Python 網頁爬蟲環境快速安裝教學
要開始寫爬蟲，先把 Python 環境準備好。就算你是新手也不用怕，照著做就對了：
1. 安裝 Python
- 下載 Python： 到 下載最新版（建議 3.10 以上）。
- 加入 PATH： Windows 用戶安裝時記得勾選「Add Python to PATH」，這樣才能直接在命令列用 Python（）。
2. 建立虛擬環境
虛擬環境可以讓每個專案的函式庫互不干擾，超方便。
1# Windows
2python -m venv venv
3venv\Scripts\activate
4# Mac/Linux
5python3 -m venv venv
6source venv/bin/activate3. 選擇程式編輯器
- VS Code： 免費又輕巧，外掛多到爆。
- PyCharm： 適合大型專案，功能超完整。
- Jupyter Notebook： 超適合做資料分析和視覺化。
4. 常見問題排解
- Python 指令跑不起來？再檢查一次 PATH 設定。
- 權限問題？用管理員權限開終端機試試。
- Mac 用戶可能要先裝 Xcode Command Line Tools（
xcode-select --install）。
Python 網頁爬蟲常用函式庫推薦
Python 最強的就是函式庫多，這幾個是主流選擇：
| 函式庫 | 最適用於 | 易用性 | 速度 | 支援 JavaScript | 可擴展性 |
|---|---|---|---|---|---|
| Requests | 發送 HTTP 請求抓取網頁 | 容易 | 快速 | 否 | 良好 |
| BeautifulSoup | 解析 HTML/XML | 非常容易 | 中等 | 否 | 良好 |
| lxml | 高速解析大型 XML/HTML | 中等 | 非常快 | 否 | 良好 |
| Selenium | 操作動態、JavaScript 網站 | 中等 | 較慢 | 是（完整瀏覽器） | 普通 |
| Scrapy | 大型自動化爬蟲專案 | 中等 | 非常快 | 部分/是 | 優秀 |
- Requests：最適合單純發送 HTTP 請求。
- BeautifulSoup：語法超友善，新手解析 HTML 的好幫手。
- lxml：處理大檔案超快，但新手可能要多花點時間上手。
- Selenium：能模擬瀏覽器操作，動態網頁也能搞定。
- Scrapy：功能超完整，適合大規模、複雜的爬蟲專案。
大部分新手都會先用 Requests + BeautifulSoup 組合（）。
實戰教學：用 Python 寫出你的第一支網頁爬蟲
以電商網站商品資料為例，帶你一步步完成爬蟲：
1. 觀察網站結構
打開瀏覽器開發者工具（F12 或右鍵 > 檢查），找到你想抓的資料元素（像商品名稱、價格、評分）。這步很重要，因為你要知道程式要抓哪個區塊（）。
2. 發送 HTTP 請求
用 Requests 取得網頁內容。
1import requests
2url = "https://example.com/products"
3response = requests.get(url)
4html = response.text3. 用 BeautifulSoup 解析 HTML
擷取你需要的資料。
1from bs4 import BeautifulSoup
2soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
3products = soup.find_all("div", class_="product-card")4. 擷取並清理資料
一個一個抓出商品細節。
1data = []
2for product in products:
3 title = product.find("h2", class_="title").text.strip()
4 price = product.find("span", class_="price").text.strip()
5 rating = product.find("span", class_="rating").text.strip()
6 # 處理價格格式
7 price_num = float(price.replace("$", ""))
8 data.append({"title": title, "price": price_num, "rating": rating})5. 匯出資料到 CSV/Excel
用 Pandas 把結果存下來。
1import pandas as pd
2df = pd.DataFrame(data)
3df.to_csv("products.csv", index=False)
4df.to_excel("products.xlsx", index=False)()
這樣就能得到結構化資料，後續分析或匯入 CRM 都超方便。
處理動態內容與分頁
不是每個網站都乖乖配合。有些資料是用 JavaScript 動態載入，或分散在多個分頁。這時可以這樣做：
擷取動態內容
如果抓不到資料，可能是網站用 JavaScript 動態載入。這時可用 Selenium：
1from selenium import webdriver
2driver = webdriver.Chrome()
3driver.get("https://example.com/products")
4html = driver.page_source
5# 接著用 BeautifulSoup 解析()
處理分頁
要抓多頁資料時，迴圈處理頁碼或「下一頁」按鈕。
1for page in range(1, 6):
2 url = f"https://example.com/products?page={page}"
3 response = requests.get(url)
4 # 解析與擷取同上()
大規模專案可用 Scrapy 自動爬取數百頁（）。
匯出與應用爬取資料
資料抓下來後，該怎麼用？
- 匯出 CSV/Excel： 如上所示，Pandas 一行搞定。
- 清理與標準化： 去除重複、修正錯字、統一格式（）。
- 整合工作流程： 匯入 Salesforce、HubSpot 或其他分析工具，也能用 Python 腳本自動化。
Thunderbit：讓商業團隊也能輕鬆用 Python 網頁爬蟲
說真的，雖然 Python 很強大，但對不會寫程式的人來說還是有點門檻。這也是我們打造 的原因——這款 專為商業用戶設計，讓你不用寫一行程式也能輕鬆抓資料。
Thunderbit 怎麼幫助銷售和營運團隊？
- AI 欄位自動辨識： 一鍵「AI 建議欄位」，Thunderbit 會自動掃描頁面、推薦欄位（像名稱、價格、Email），自動設定擷取規則。
- 子頁面自動擷取： 能自動點擊每個子頁（像商品詳情、LinkedIn 個人頁），自動補充更多資訊。
- 分頁與動態內容處理： 分頁清單、無限捲動都能輕鬆搞定，完全不用寫程式。
- 即用範本： 支援熱門網站（Amazon、Zillow、Shopify 等），直接選範本一鍵擷取。
- 免費資料匯出： 可直接匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion，超方便。
- 免維護： Thunderbit 的 AI 會自動適應網站變動，不用再修爬蟲腳本。
很多用戶從「我需要這些資料但不知怎麼開始」到「資料表已經整理好」不到五分鐘。而且有 ，可以無風險體驗。
Thunderbit 結合 Python：打造最強數據收集組合
如果你是進階用戶或數據分析師，其實不用二選一——Thunderbit 跟 Python 可以一起用。我的建議流程如下：
- 用 Thunderbit 擷取資料： 先快速抓結構化資料，匯出成 CSV 或 Excel。
- 用 Python 處理： 把匯出的資料載入 Pandas，做清理、分析或自動化處理。
- 自動化流程： 定期用 Thunderbit 排程擷取，再用 Python 腳本自動處理和上傳。
這種混合方式又快又彈性，省去每次都重寫爬蟲的麻煩。
網頁爬蟲的法律與道德規範
很多人會問：網頁爬蟲到底合不合法？簡單說，只要照規矩來就沒問題。
- 遵守 robots.txt 和網站條款： 有些網站明確禁止爬蟲，開始前一定要查清楚（）。
- 不要抓個資或有版權的內容： 只擷取公開、事實性資訊。
- 控制請求頻率： 不要對伺服器造成負擔，記得加延遲、遵守速率限制（）。
- 遵守隱私法規： 如果收集 Email 或個資，務必遵守 GDPR、CCPA 等法規（）。
Thunderbit 設計上只擷取瀏覽器可見、可存取的內容，並方便用戶遵守網站規範。
Python 網頁爬蟲常見問題與最佳實踐
再厲害的爬蟲也會遇到狀況，這是我的排解清單：
- 被封鎖： 換 User-Agent、用代理伺服器、降低請求速度（）。
- 解析失敗： 再檢查 HTML 選擇器，網站版型常常會變。
- 資料缺漏： 確認內容不是動態載入（必要時用 Selenium）。
- 遇到驗證碼或登入牆： 有些網站會防爬蟲，這時可考慮手動或其他替代方案。
最佳實踐：
- 先在小範圍測試爬蟲，沒問題再擴大規模。
- 記錄錯誤並妥善處理例外狀況。
- 遵守網站規範，避免抓取敏感或受限資料。
- 程式碼要有註解、模組化，方便日後維護。
- 定期檢查與更新爬蟲，因為網站會變動（）。
結論與重點整理
用 Python 寫網頁爬蟲，能讓現代商業團隊把雜亂的網路資訊變成有用數據。重點如下：
- Python 是網頁爬蟲首選，因為好學、函式庫多、社群活躍。
- 基本流程很簡單： 觀察網站、抓網頁、解析 HTML、擷取和清理資料，最後匯出成 CSV 或 Excel。
- Thunderbit 讓非工程師也能輕鬆爬蟲，自動欄位對應、子頁擷取、資料匯出一鍵搞定。
- Thunderbit 結合 Python，兼具快速擷取和強大數據處理。
- 合法合規最重要： 遵守網站規則、不抓個資，讓你的爬蟲友善又安心。
準備好開始了嗎？不妨試著寫第一支 Python 爬蟲，或直接 ，體驗網頁資料收集的輕鬆與高效。更多技巧與深入教學，歡迎造訪 。
常見問題
1. 什麼是網頁爬蟲？為什麼 Python 這麼熱門？
網頁爬蟲是自動化擷取網站資料的技術。Python 受歡迎是因為語法簡單、函式庫強大（像 Requests、BeautifulSoup），而且新手、高手都能在龐大社群找到支援（）。
2. Python 網頁爬蟲該用哪些函式庫？
大多數專案建議用 Requests（抓網頁）和 BeautifulSoup（解析 HTML）。遇到動態或 JavaScript 網站可用 Selenium。大規模或複雜專案則推薦 Scrapy（）。
3. Thunderbit 和 Python 網頁爬蟲有什麼不同？
Thunderbit 是一款 AI 驅動的 Chrome 擴充功能，兩步驟就能擷取資料，完全免寫程式。適合想快速取得結果的商業用戶；而 Python 則適合需要高度自訂或大規模專案（）。
4. 網頁爬蟲是否合法？
只要抓取公開資料、遵守 robots.txt 和網站條款、不碰個資或版權內容，基本上是合法的。建議每次爬取前都先確認網站規定（）。
5. 如何結合 Thunderbit 與 Python 打造進階自動化？
先用 Thunderbit 快速擷取結構化資料並匯出 CSV/Excel，再用 Python（Pandas 等函式庫）進行清理、分析或自動化處理，兩者優勢兼得。
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