在網路世界裡，數據就像是用小杯子接消防水柱一樣多到爆炸。無論你是做銷售、電商、行銷，還是單純對數據有興趣，會從網站抓資料、整理資訊，真的超級實用。更讚的是，現在根本不用會寫程式也能搞定！隨著自動化和無程式碼工具越來越普及，網頁爬蟲早就不是工程師的專利。你知道嗎？有 都靠網頁爬蟲蒐集公開資料，比價網站更影響了的購物決定。
不管你是想追蹤競爭對手價格、建立潛在客戶名單，還是想自動化那些超煩的複製貼上，學會撰寫網頁爬蟲，或直接用 這類工具，都能幫你省下大把時間，還能挖掘出新商機。接下來就從最基礎開始，帶你一步步入門，馬上動手玩玩看（完全不用裝駭客！）。
網頁爬蟲基礎：新手必懂三大觀念
先來解答大家最常問的問題：什麼是網頁爬蟲？ 其實網頁爬蟲就是一種自動化工具或腳本，會自動幫你瀏覽網頁、抓下你想要的資料。你可以把它想像成一個永遠不喊累的機器人小幫手，專門幫你做重複的複製貼上。
在開始動手前，先搞懂三個重點：
- HTTP 請求： 這是瀏覽器（還有爬蟲）拿到網頁內容的方式。你輸入網址或跑爬蟲時，其實就是發送 HTTP GET 請求給伺服器，然後伺服器回傳網頁內容（）。
- HTML 結構： 網頁是用 HTML 標記語言寫的，像
<h1>、<p>、<a>這些標籤負責排版內容。你要的資料（像商品名稱、價格、Email）都藏在這些結構裡。 - DOM（文件物件模型）： 瀏覽器載入 HTML 後，會建立一棵樹狀結構，叫 DOM。每個元素（像 div、table、連結）都是這棵樹上的節點。爬蟲會解析 HTML 變成 DOM，這樣才能快速找到、抓出你要的資料（）。
為什麼要懂這些？因為你要知道網頁怎麼組成，才能精準鎖定目標，不會像大海撈針一樣亂抓。
選擇適合你的網頁爬蟲程式語言
其實幾乎所有主流程式語言都能寫爬蟲，但對新手來說，Python 絕對是首選。原因很簡單：
- 語法超簡單： Python 看起來就像英文，不用煩惱大括號、分號那些。
- 函式庫超多：
requests（抓網頁）、BeautifulSoup（解析 HTML）這些工具，讓爬蟲變得超簡單（）。 - 社群超大： 卡關時，網路上幾乎都找得到解答。大約 來做爬蟲。
如果你本來就是網頁工程師，JavaScript（Node.js）也很不錯。像 Axios、Cheerio，甚至 Puppeteer 這種無頭瀏覽器，都能搞定動態網頁（）。
但對大多數新手來說，Python + BeautifulSoup 就像學騎腳踏車有輔助輪一樣，穩穩的，很快就能抓到資料。
實作前準備：工具安裝與環境設定
開始寫程式（或點點滑鼠）前，先把環境準備好：
- 安裝 Python： 到 下載安裝，超簡單。
- 安裝函式庫： 打開終端機，輸入：
1pip install requests beautifulsoup4 - 選編輯器： VS Code、Sublime，甚至記事本都行。
- 開啟瀏覽器開發者工具： 在網頁上右鍵選「檢查」（Chrome 或 Firefox），就能看到 HTML 結構（）。
規劃爬蟲專案的實用小技巧
- 目標明確： 先想好你要抓什麼資料（像商品名稱、價格）。
- 檢查網站結構： 用「檢查元素」找出資料在 HTML 裡的位置。
- 遵守網站規範： 記得看
robots.txt，也要尊重網站服務條款（）。負責任抓資料，才長久。
實戰教學：用 Python 撰寫網頁爬蟲
來實作一個簡單範例！我們從 這個練習網站抓書名和價格。
步驟一：設定開發環境
1from urllib.request import urlopen
2from bs4 import BeautifulSoup或用 requests：
1import requests
2from bs4 import BeautifulSoup步驟二：抓取網頁內容
1url = "http://books.toscrape.com/index.html"
2client = urlopen(url)
3page_html = client.read()
4client.close()或用 requests：
1res = requests.get(url)
2page_html = res.content步驟三：解析 HTML
1soup = BeautifulSoup(page_html, "html.parser")步驟四：定位並擷取資料
檢查網頁會發現，每本書都在一個特定 class 的 <li> 標籤裡。來抓出所有書：
1book_items = soup.findAll("li", {"class": "col-xs-6 col-sm-4 col-md-3 col-lg-3"})接著用 for 迴圈取出書名和價格：
1for book in book_items:
2 title = book.h3.a["title"]
3 price = book.find("p", {"class": "price_color"}).text
4 print(f"{title} --- {price}")步驟五：存成 CSV 檔
讓資料更好用：
1import csv
2with open("books.csv", mode="w", newline="") as f:
3 writer = csv.writer(f)
4 writer.writerow(["Book Title", "Price"])
5 for book in book_items:
6 title = book.h3.a["title"]
7 price = book.find("p", {"class": "price_color"}).text
8 writer.writerow([title, price])執行後，你的 Excel 表格就出來啦！
常見網頁爬蟲挑戰與解法
網頁爬蟲不一定每次都順利，常見問題有：
- 分頁資料： 如果資料分好幾頁，要寫迴圈自動換頁或點「下一頁」。
- 動態內容： 有些資料是 JavaScript 動態載入，這時可以用 Selenium 或 Playwright 模擬瀏覽器。
- 反爬蟲機制： 有些網站會擋機器人，建議加上真實 User-Agent、適當延遲，別太頻繁請求（）。
- 資料清理： 抓下來的資料可能很亂，可以用 Python 字串方法或 pandas 整理。
- 法律與道德： 請尊重隱私和著作權，只抓必要資料，別亂轉載（）。
遇到問題時，建議先印出你抓到的 HTML，有時會發現其實抓到的是錯誤頁或選錯元素。
無程式碼爬蟲：用 Thunderbit 快速搞定
再來介紹一個超省時的神隊友。有時候你根本不想寫程式，只想快點拿到資料。這時 就超好用。Thunderbit 是一款 AI 驅動的網頁爬蟲 Chrome 擴充功能，只要點幾下就能從任何網站抓資料，完全不用寫程式。
Thunderbit 操作流程（步驟說明）
- 安裝 ： 幾秒就能開始用，免費又簡單。
- 前往目標網站： 打開你想抓資料的網頁。
- 點 Thunderbit 圖示： 擴充功能會自動跳出操作介面。
- 用「AI 建議欄位」： Thunderbit 的 AI 會自動掃描頁面，推薦可以抓的欄位（像「商品名稱」、「價格」、「評分」），你也能用中文自訂或調整。
- 點「開始擷取」： Thunderbit 會自動抓資料，整理成表格。
- 匯出資料： 一鍵匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion，完全免費，沒有隱藏費用（）。
就這麼簡單！原本要花好幾小時寫程式、Debug 的事，現在幾分鐘就能搞定，完全不用寫一行程式碼。
Thunderbit 對新手最友善的特色
Thunderbit 不只外觀好看，還有這些讓新手超愛的功能：
- AI 建議欄位： 不知道要抓什麼？Thunderbit 會自動分析頁面，推薦適合的欄位（）。
- 子頁面自動擷取： 需要更多細節（像商品詳情、聯絡資訊）？Thunderbit 會自動點每個連結，幫你補齊資料（）。
- 即時範本： Amazon、Zillow、Shopify 等熱門網站，直接選現成範本，完全不用設定（）。
- 免費資料匯出： 支援 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion、CSV、JSON，完全免費（）。
- 排程爬蟲： 想每天自動更新資料？用中文設定排程，Thunderbit 幫你自動跑（）。
- AI 自動填表： Thunderbit 還能幫你自動填寫網頁表單，重複性工作一鍵搞定。
Thunderbit 已經有 愛用，從個人創業到企業團隊都在用。
傳統程式爬蟲 vs. Thunderbit 無程式碼爬蟲比較
| 面向 | 傳統網頁爬蟲（Python） | Thunderbit 人工智慧網頁爬蟲 |
|---|---|---|
| 易用性 | 需會寫程式、手動設定與除錯 | 完全免寫程式，自然語言描述、點選操作 |
| 設定速度 | 撰寫與測試新爬蟲需數小時甚至數天 | 幾分鐘內完成，AI 自動建議欄位並擷取 |
| 適應力 | 網站結構變動時需手動維護 | AI 可自動適應多數版面變化 |
| 維護成本 | 高，腳本需定期更新與執行 | 低，Thunderbit 自動處理更新與排程 |
| 技術門檻 | 需懂程式與 HTML/DOM 結構 | 為非技術用戶設計，用中文描述需求即可 |
| 資料處理 | 通常需手動清理與格式化 | 預設輸出結構化、乾淨的資料 |
| 彈性 | 最高，寫程式可應對各種複雜情境 | 商業應用彈性高，極少數複雜邏輯需自訂程式 |
| 成本 | 工具多為免費或低價，但時間成本高 | 免費匯出，高用量有付費方案，但大幅節省人力 |
對大多數商業用戶和新手來說，Thunderbit 的無程式碼方案是最快最方便的選擇。如果你想高度自訂或學寫程式，Python 也是很值得投資的技能。
最佳實踐：將網頁爬蟲整合進你的商業流程
資料抓下來只是第一步，重點是怎麼用：
- 直接匯出到商業工具： Thunderbit 可一鍵匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion（），不用再手動複製貼上。
- 自動化更新： 用 Thunderbit 的排程爬蟲，讓資料隨時保持最新，超適合價格監控、名單更新、市場調查等（）。
- 資料管理： 欄位命名清楚，記錄每次擷取的時間和內容，定期抽查品質。
- 合規守法： 請遵守網站政策和隱私法規，只抓必要資料並合法使用。
進階用戶還能把 Thunderbit 匯出的資料串接到 Zapier 等自動化工具，做到 CRM 更新、Email 通知或儀表板自動刷新。
重點整理：
新手入門網頁爬蟲：步驟詳解
網路世界裡的數據多到爆炸，真的像拿小杯子接消防水柱。無論你是銷售、電商、行銷，還是數據控，會抓網站資料、整理資訊，絕對是超強技能。現在不用會寫程式也能搞定！隨著自動化和無程式碼工具普及，網頁爬蟲人人都能用。其實 都靠網頁爬蟲蒐集資料，比價網站更影響了的購買決策。
不管你想追蹤競爭對手價格、建立潛在客戶名單，還是自動化複製貼上，學會撰寫網頁爬蟲，或用 這類工具，都能幫你省下大把時間，還能發現新商機。接下來就從基礎開始，帶你一步步入門，馬上動手玩玩看（不用裝駭客！）。
網頁爬蟲基礎：新手必懂三大觀念
先來解答大家最常問的問題：什麼是網頁爬蟲？ 其實網頁爬蟲就是一種自動化工具或腳本，會自動幫你瀏覽網頁、抓下你想要的資料。你可以把它想像成一個永遠不喊累的機器人小幫手，專門幫你做重複的複製貼上。
在開始動手前，先搞懂三個重點：
- HTTP 請求： 這是瀏覽器（還有爬蟲）拿到網頁內容的方式。你輸入網址或跑爬蟲時，其實就是發送 HTTP GET 請求給伺服器，然後伺服器回傳網頁內容（）。
- HTML 結構： 網頁是用 HTML 標記語言寫的，像
<h1>、<p>、<a>這些標籤負責排版內容。你要的資料（像商品名稱、價格、Email）都藏在這些結構裡。 - DOM（文件物件模型）： 瀏覽器載入 HTML 後，會建立一棵樹狀結構，叫 DOM。每個元素（像 div、table、連結）都是這棵樹上的節點。爬蟲會解析 HTML 變成 DOM，這樣才能快速找到、抓出你要的資料（）。
為什麼要懂這些？因為你要知道網頁怎麼組成，才能精準鎖定目標，不會像大海撈針一樣亂抓。
選擇適合你的網頁爬蟲程式語言
其實幾乎所有主流程式語言都能寫爬蟲，但對新手來說，Python 絕對是首選。原因很簡單：
- 語法超簡單： Python 看起來就像英文，不用煩惱大括號、分號那些。
- 函式庫超多：
requests（抓網頁）、BeautifulSoup（解析 HTML）這些工具，讓爬蟲變得超簡單（）。 - 社群超大： 卡關時，網路上幾乎都找得到解答。大約 來做爬蟲。
如果你本來就是網頁工程師，JavaScript（Node.js）也很不錯。像 Axios、Cheerio，甚至 Puppeteer 這種無頭瀏覽器，都能搞定動態網頁（）。
但對大多數新手來說，Python + BeautifulSoup 就像學騎腳踏車有輔助輪一樣，穩穩的，很快就能抓到資料。
實作前準備：工具安裝與環境設定
開始寫程式（或點點滑鼠）前，先把環境準備好：
- 安裝 Python： 到 下載安裝，超簡單。
- 安裝函式庫： 打開終端機，輸入：
1pip install requests beautifulsoup4 - 選編輯器： VS Code、Sublime，甚至記事本都行。
- 開啟瀏覽器開發者工具： 在網頁上右鍵選「檢查」（Chrome 或 Firefox），就能看到 HTML 結構（）。
規劃爬蟲專案的實用小技巧
- 目標明確： 先想好你要抓什麼資料（像商品名稱、價格）。
- 檢查網站結構： 用「檢查元素」找出資料在 HTML 裡的位置。
- 遵守網站規範： 記得看
robots.txt，也要尊重網站服務條款（）。負責任抓資料，才長久。
實戰教學：用 Python 撰寫網頁爬蟲
來實作一個簡單範例！我們從 這個練習網站抓書名和價格。
步驟一：設定開發環境
1from urllib.request import urlopen
2from bs4 import BeautifulSoup或用 requests：
1import requests
2from bs4 import BeautifulSoup步驟二：抓取網頁內容
1url = "http://books.toscrape.com/index.html"
2client = urlopen(url)
3page_html = client.read()
4client.close()或用 requests：
1res = requests.get(url)
2page_html = res.content步驟三：解析 HTML
1soup = BeautifulSoup(page_html, "html.parser")步驟四：定位並擷取資料
檢查網頁會發現，每本書都在一個特定 class 的 <li> 標籤裡。來抓出所有書：
1book_items = soup.findAll("li", {"class": "col-xs-6 col-sm-4 col-md-3 col-lg-3"})接著用 for 迴圈取出書名和價格：
1for book in book_items:
2 title = book.h3.a["title"]
3 price = book.find("p", {"class": "price_color"}).text
4 print(f"{title} --- {price}")步驟五：存成 CSV 檔
讓資料更好用：
1import csv
2with open("books.csv", mode="w", newline="") as f:
3 writer = csv.writer(f)
4 writer.writerow(["Book Title", "Price"])
5 for book in book_items:
6 title = book.h3.a["title"]
7 price = book.find("p", {"class": "price_color"}).text
8 writer.writerow([title, price])執行後，你的 Excel 表格就出來啦！
常見網頁爬蟲挑戰與解法
網頁爬蟲不一定每次都順利，常見問題有：
- 分頁資料： 如果資料分好幾頁，要寫迴圈自動換頁或點「下一頁」。
- 動態內容： 有些資料是 JavaScript 動態載入，這時可以用 Selenium 或 Playwright 模擬瀏覽器。
- 反爬蟲機制： 有些網站會擋機器人，建議加上真實 User-Agent、適當延遲，別太頻繁請求（）。
- 資料清理： 抓下來的資料可能很亂，可以用 Python 字串方法或 pandas 整理。
- 法律與道德： 請尊重隱私和著作權，只抓必要資料，別亂轉載（）。
遇到問題時，建議先印出你抓到的 HTML，有時會發現其實抓到的是錯誤頁或選錯元素。
無程式碼爬蟲：用 Thunderbit 快速搞定
現在介紹一個超省時的神隊友。有時候你根本不想寫程式，只想快點拿到資料。這時 就超好用。Thunderbit 是一款 AI 驅動的網頁爬蟲 Chrome 擴充功能，只要點幾下就能從任何網站抓資料，完全不用寫程式。
Thunderbit 操作流程（步驟說明）
- 安裝 ： 幾秒就能開始用，免費又簡單。
- 前往目標網站： 打開你想抓資料的網頁。
- 點 Thunderbit 圖示： 擴充功能會自動跳出操作介面。
- 用「AI 建議欄位」： Thunderbit 的 AI 會自動掃描頁面，推薦可以抓的欄位（像「商品名稱」、「價格」、「評分」），你也能用中文自訂或調整。
- 點「開始擷取」： Thunderbit 會自動抓資料，整理成表格。
- 匯出資料： 一鍵匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion，完全免費，沒有隱藏費用（）。
就這麼簡單！原本要花好幾小時寫程式、Debug 的事，現在幾分鐘就能搞定，完全不用寫一行程式碼。
Thunderbit 對新手最友善的特色
Thunderbit 不只外觀好看，還有這些讓新手超愛的功能：
- AI 建議欄位： 不知道要抓什麼？Thunderbit 會自動分析頁面，推薦適合的欄位（）。
- 子頁面自動擷取： 需要更多細節（像商品詳情、聯絡資訊）？Thunderbit 會自動點每個連結，幫你補齊資料（）。
- 即時範本： Amazon、Zillow、Shopify 等熱門網站，直接選現成範本，完全不用設定（）。
- 免費資料匯出： 支援 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion、CSV、JSON，完全免費（）。
- 排程爬蟲： 想每天自動更新資料？用中文設定排程，Thunderbit 幫你自動跑（）。
- AI 自動填表： Thunderbit 還能幫你自動填寫網頁表單，重複性工作一鍵搞定。
Thunderbit 已經有 愛用，從個人創業到企業團隊都在用。
傳統程式爬蟲 vs. Thunderbit 無程式碼爬蟲比較
| 面向 | 傳統網頁爬蟲（Python） | Thunderbit 人工智慧網頁爬蟲 |
|---|---|---|
| 易用性 | 需會寫程式、手動設定與除錯 | 完全免寫程式，自然語言描述、點選操作 |
| 設定速度 | 撰寫與測試新爬蟲需數小時甚至數天 | 幾分鐘內完成，AI 自動建議欄位並擷取 |
| 適應力 | 網站結構變動時需手動維護 | AI 可自動適應多數版面變化 |
| 維護成本 | 高，腳本需定期更新與執行 | 低，Thunderbit 自動處理更新與排程 |
| 技術門檻 | 需懂程式與 HTML/DOM 結構 | 為非技術用戶設計，用中文描述需求即可 |
| 資料處理 | 通常需手動清理與格式化 | 預設輸出結構化、乾淨的資料 |
| 彈性 | 最高，寫程式可應對各種複雜情境 | 商業應用彈性高，極少數複雜邏輯需自訂程式 |
| 成本 | 工具多為免費或低價，但時間成本高 | 免費匯出，高用量有付費方案，但大幅節省人力 |
對大多數商業用戶和新手來說，Thunderbit 的無程式碼方案是最快最方便的選擇。如果你想高度自訂或學寫程式，Python 也是很值得投資的技能。
最佳實踐：將網頁爬蟲整合進你的商業流程
資料抓下來只是第一步，重點是怎麼用：
- 直接匯出到商業工具： Thunderbit 可一鍵匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion（），不用再手動複製貼上。
- 自動化更新： 用 Thunderbit 的排程爬蟲，讓資料隨時保持最新，超適合價格監控、名單更新、市場調查等（）。
- 資料管理： 欄位命名清楚，記錄每次擷取的時間和內容，定期抽查品質。
- 合規守法： 請遵守網站政策和隱私法規，只抓必要資料並合法使用。
進階用戶還能把 Thunderbit 匯出的資料串接到 Zapier 等自動化工具，做到 CRM 更新、Email 通知或儀表板自動刷新。
重點整理：立即開始你的網頁爬蟲之旅
快速回顧重點：
- 打好基礎： 了解 HTTP、HTML、DOM 是入門關鍵。
- 動手寫程式： Python + BeautifulSoup 是學習爬蟲的好選擇。
- 善用無程式碼工具： Thunderbit 讓任何人都能用 AI 幾分鐘內完成資料擷取。
- 整合自動化： 直接匯出到商業工具，並設定排程自動更新。
- 選擇最適合你的方式： 兩種方法都試試，依需求、技能與時間彈性選擇。
準備好開始了嗎？想學程式可以參考 ；想快速上手，直接 ，讓 AI 幫你搞定一切。不論哪種方式，你都會驚訝於自己的效率提升！
網頁爬蟲就是你的數據超能力。不論你是寫程式還是點點滑鼠，現在都能輕鬆解鎖網路上的隱藏資料。祝你抓數據愉快！
更多教學與技巧，歡迎參考 及我們的。
常見問題
1. 不會寫程式也能做網頁爬蟲嗎？
當然可以！雖然寫程式（像 Python + BeautifulSoup）能完全自訂，但像 這種無程式碼工具，讓新手也能用自然語言和點點滑鼠輕鬆抓資料。
2. 網頁爬蟲最常遇到哪些挑戰？
分頁、動態內容（JavaScript 載入）、反爬蟲機制、資料清理等。Thunderbit 能自動處理大部分情境，手動腳本則要自己設計邏輯。
3. 網頁爬蟲是否合法？
一般來說，抓公開資料是合法的，但一定要看網站服務條款，別抓個資或有版權的內容。記得遵守 robots.txt，負責任抓資料。
4. 如何把擷取到的資料匯出到 Excel 或 Google Sheets？
Thunderbit 可免費直接匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion。用 Python 則可用 csv 模組或 pandas 等函式庫存資料。
5. 最快入門網頁爬蟲的方法是什麼？
會寫程式可以參考 ；想省時省力，直接 ，用「AI 建議欄位」幾分鐘就能開始抓資料。
延伸閱讀