如何撰寫網頁爬蟲：新手入門指南

網路上的資料多到爆炸，有時候真的像站在消防栓前，手上卻只拿著一個小杯子。不管你是業務、電商、行銷，還是單純喜歡數據的好奇寶寶，能夠從網站蒐集並整理資訊，本身就是一種超能力。更棒的是，你不一定要是程式高手才做得到。現在有了程式版和無程式碼工具，網頁爬取早就不是少數人的專利。事實上，BrowserCat 2024 年的產業整理指出，82% 的公司會使用網頁爬取蒐集公開資料，而且 51% 的線上購物者表示，比價網站——其背後同樣仰賴爬取技術——會影響他們的購買決策。

所以，不論你是想追蹤競爭對手價格、建立一份全新的潛在客戶名單，或是自動化那些很煩的複製貼上工作，學會如何撰寫網頁爬蟲——或直接使用像 Thunderbit 這類工具——都能幫你省下大量時間，還能挖出更多洞察。接下來，我們會從基礎概念一路帶你做到第一次實際爬取，循序漸進，讓你今天就能開始上手（不用戴黑帽連帽衫也能學會）。

網頁爬取入門：新手一定要先懂的事

什麼是資料爬取？2025 年完整做法指南 Get Started Free

先從大家最想知道的問題開始：什麼是網頁爬蟲？ 簡單來說，網頁爬蟲就是一種會自動造訪網頁並擷取特定資料的工具或程式。你可以把它想像成一位永遠不會喊累、專門幫你複製貼上的機器實習生。

不過，在把你的數據偵探魂完全釋放之前，先認識三個核心概念會很有幫助：

HTTP 請求： 瀏覽器（以及爬蟲）就是透過這種方式抓取網頁。當你輸入網址，或執行爬蟲時，其實就是向伺服器發出一個 HTTP GET 請求，而伺服器會回傳頁面內容（GeeksforGeeks）。
HTML 結構： 網頁是由 HTML 建構而成，這是一種標記語言，會用 <h1>、<p>、<a> 之類的標籤來組織內容。你要找的資料——像商品名稱、價格、電子郵件——通常就藏在這些結構裡。
DOM（文件物件模型）： 瀏覽器載入 HTML 後，會建立一個樹狀結構，這就是 DOM。每個元素（例如 div、table 或連結）都是這棵樹上的一個節點。爬蟲會先把 HTML 解析成 DOM，這樣就能更容易找到並擷取目標資訊（Scrapeless）。

這為什麼重要？因為了解網頁的組成方式，才能更精準地鎖定你真正需要的資料，不必再像瞎子摸象一樣亂找。

為你的網頁爬蟲選對程式語言

幾乎任何語言都能寫網頁爬蟲，但老實說，Python 幾乎是大家最愛，尤其對新手來說更是如此。原因如下：

語法簡單： Python 讀起來幾乎像英文，不用跟大括號或分號纏鬥。
豐富函式庫： 像 requests（負責抓取網頁）和 BeautifulSoup（負責解析 HTML）這些工具，讓爬取工作變得輕鬆許多（GeeksforGeeks）。
龐大社群： 如果你卡住了，通常別人早就把同樣的問題問過，甚至已經有答案了。Python 在 Stack Overflow、GitHub 和 Reddit 上的爬取生態系，是這類用途裡最活躍的。

JavaScript（Node.js）也是不錯的選擇，特別是你本來就是網頁開發者。搭配 Axios、Cheerio，甚至 Puppeteer 這類無頭瀏覽器，你也能處理那些動態載入、JavaScript 比重很高的網站（SerpApi）。

但對大多數新手來說，Python + BeautifulSoup 幾乎是阻力最小的路線。就像第一次學騎腳踏車先裝輔助輪一樣，穩、簡單，而且很快就能開始爬資料。

開始前的準備：寫第一個網頁爬蟲需要哪些工具

在你開始寫程式（或開始點擊）之前，先把環境準備好：

安裝 Python： 從 python.org 下載即可，大多數電腦都不會咬人。
安裝函式庫： 打開終端機，執行：
```
pip install requests beautifulsoup4
```
選擇文字編輯器： VS Code、Sublime，甚至記事本也能用。
打開瀏覽器開發者工具： 在任一網頁上按右鍵，選擇「檢查」（Chrome 或 Firefox 都有）。這能讓你直接看到 HTML 結構，像是在看網頁的內部骨架（Zapier）。

規劃爬取專案的實用建議

先設定明確目標： 你到底要什麼資料？例如商品名稱、價格。
檢查網站結構： 用「檢查元素」找出你的目標資料藏在哪個 HTML 位置。
查看網站規範： 永遠記得先看 robots.txt，並遵守網站服務條款（ScrapingBee）。負責任地爬取，才是真正的好習慣。

逐步實作：如何用 Python 撰寫網頁爬蟲

接下來我們直接來個實戰範例。這次要爬的是 Books to Scrape 上的書名與價格——這是一個很適合練習的示範網站。

步驟 1：建立你的環境

from urllib.request import urlopen
from bs4 import BeautifulSoup

或者，如果你習慣用 requests：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

步驟 2：抓取網頁內容

url = "http://books.toscrape.com/index.html"
client = urlopen(url)
page_html = client.read()
client.close()

如果你使用 requests：

res = requests.get(url)
page_html = res.content

步驟 3：解析 HTML

soup = BeautifulSoup(page_html, "html.parser")

步驟 4：找到並擷取資料

觀察頁面後，你會發現每本書都放在一個帶有特定 class 的 <li> 標籤裡。先把它們全部抓出來：

book_items = soup.findAll("li", {"class": "col-xs-6 col-sm-4 col-md-3 col-lg-3"})

接著，逐一迭代，取出書名和價格：

for book in book_items:
    title = book.h3.a["title"]
    price = book.find("p", {"class": "price_color"}).text
    print(f"{title} --- {price}")

步驟 5：存成 CSV

讓資料更實用一些：

import csv
with open("books.csv", mode="w", newline="") as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(["Book Title", "Price"])
    for book in book_items:
        title = book.h3.a["title"]
        price = book.find("p", {"class": "price_color"}).text
        writer.writerow([title, price])

執行你的程式，然後 voilà——表格檔案就準備好了！

常見的網頁爬取挑戰與應對方式

網頁爬取不總是一路順風。你可能會遇到這些狀況：

分頁： 資料分散在多個頁面？那就寫個迴圈，動態修改網址中的頁碼，或直接追蹤「下一頁」連結。
動態內容： 如果資料是透過 JavaScript 載入的，可能需要 Selenium 或 Playwright 來模擬真實瀏覽器。
反機器人機制： 有些網站會擋爬蟲。這時可以使用更貼近真實瀏覽器的 User-Agent 標頭、在請求之間加上延遲，並且不要對伺服器造成過載（Dev.to）。
資料清理： 爬下來的內容常常不夠乾淨。你可以用 Python 的字串方法或 pandas 來整理。
法律與倫理問題： 永遠尊重隱私與著作權。只抓你需要的資料，未經允許不要重新發布（Browsercat）。

如果卡住了，先把你拿到的 HTML 印出來看看——有時候你會發現自己抓到的是錯誤頁，或是選錯了 selector。

無程式碼網頁爬取：如何用 Thunderbit 快速取得結果

試用 Thunderbit Chrome 擴充功能 用 AI 只需 2 步，就能從任何網站擷取資料。 Get Started Free

現在來談談捷徑。不是每個人都想寫程式——老實說，有時候你只是想快點拿到結果。這正是 Thunderbit 派上用場的地方。Thunderbit 是一款 AI 驅動的網頁爬蟲 Chrome 擴充功能，只要幾個點擊，就能從任何網站擷取資料，完全不需要寫程式。

Thunderbit 的運作方式（逐步說明）

安裝 Thunderbit Chrome 擴充功能： 下載快速，開始使用也免費。
前往你的目標網站： 開啟有你要資料的頁面。
點擊 Thunderbit 圖示： 擴充功能會跳出來，準備幫你處理。
使用「AI 建議欄位」： Thunderbit 的 AI 會掃描頁面，推薦要擷取哪些欄位（例如「商品名稱」、「價格」、「評分」）。你也可以用自然語言新增或調整欄位。
點擊「爬取」： Thunderbit 會把資料抓下來，並整齊地顯示成表格。
匯出資料： 直接送到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion，沒有隱藏費用，也不用頭痛（Thunderbit Docs）。

免費試用 Thunderbit AI 網頁爬蟲

就這麼簡單。原本要花上好幾個小時寫程式、除錯的工作，現在幾分鐘就能完成——就算你這輩子一行程式碼都沒寫過也沒問題。

Thunderbit 對新手特別好用的功能

Thunderbit 不只是看起來厲害而已。以下這些功能，正是它成為新手最愛的原因：

AI 建議欄位： 不知道該抓哪些資料？Thunderbit 會讀取頁面並自動推薦欄位（Thunderbit Blog）。
子頁面爬取： 如果你還需要子頁面的更多資訊（例如商品詳情或聯絡資料），Thunderbit 可以自動點進每個連結，把資料補充到表格中（Thunderbit Blog）。
即用型範本： 針對 Amazon、Zillow 或 Shopify 這類熱門網站，直接選範本就能開始，完全不用設定（Thunderbit Blog）。
免費資料匯出： 可匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion、CSV 或 JSON，完全免費（Thunderbit Blog）。
排程爬取： 想每天更新資料？只要用自然語言設定排程，剩下的交給 Thunderbit（Thunderbit Blog）。
AI 自動填表： Thunderbit 甚至能幫你填寫表單——就像你的數位助理，專門處理重複性的網頁工作。

Thunderbit 受到全球超過 100,000 名使用者信賴，從個人創業者到企業團隊都在用。

傳統程式撰寫 vs. Thunderbit：網頁爬取方式比較

面向	傳統網頁爬蟲（Python）	Thunderbit AI 網頁爬蟲
易用性	需要程式能力、手動設定與除錯	不需要寫程式；以自然語言與點選介面操作
上手速度	撰寫與測試新爬蟲可能要花數小時或數天	幾分鐘即可完成——AI 會建議欄位並自動處理擷取
適應性	網站結構一變就容易壞掉，需手動更新	AI 能自動適應多數版面變動
維護成本	高——腳本需要定期更新與執行	低——Thunderbit 會處理更新與排程
技術門檻	需要程式知識，以及對 HTML/DOM 的理解	專為非技術使用者設計；只要用白話描述需求即可
資料處理	常常還需要手動清理與格式化	預設就能輸出結構化且乾淨的資料
彈性	最高——只要程式夠完整，幾乎什麼情境都能處理	對大多數商業情境都很夠用；某些複雜邏輯可能仍需自訂程式
成本	工具可能免費或低價，但時間成本高	可免費匯出；高用量需付費方案，但能省下大量時間

對大多數商務使用者和新手來說，Thunderbit 的無程式碼方式，是最快看到成果的做法。如果你需要更深度的客製化，或想學程式，Python 仍然是很值得放進技能包裡的一項能力。

最佳實務：把網頁爬取整合到你的商業工作流程中

如何用 AI 將網站資料擷取到 Excel Get Started Free

抓資料只是第一步——真正的價值，是把這些資料用起來：

直接匯出到商務工具： Thunderbit 可直接匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion（Thunderbit Blog）。不用再複製貼上，也不用手動匯入。
自動更新： 使用 Thunderbit 的排程爬取功能，讓資料保持最新——特別適合價格監控、潛在客戶清單或市場研究（Thunderbit Blog）。
整理資料： 清楚命名欄位、記錄每次爬取的內容與時間，並抽樣檢查結果品質。
合規性： 永遠尊重網站政策與隱私法規，只抓需要的資料，並以合乎倫理的方式使用。

如果你要做更進階的流程，也可以把 Thunderbit 的匯出接到 Zapier 這類自動化工具上——只要新資料進來，就能觸發 CRM 更新、寄送電子郵件通知或刷新儀表板。

重點整理：今天就開始撰寫你的網頁爬蟲

快速回顧一下重點：

先懂基礎： HTTP、HTML 與 DOM 是你的根基。
試著寫程式： Python + BeautifulSoup 是學習網頁爬取運作方式的絕佳起點。
探索無程式碼工具： Thunderbit 讓任何人——不論技術背景如何——都能在幾分鐘內用 AI 完成爬取。
整合與自動化： 直接把資料匯出到商務工具，並設定排程爬取，讓一切保持同步。
選擇最適合你的方式： 兩種方法都試試，再挑最符合你的需求、能力與時間表的那一個。

準備好開始了嗎？如果你想先從程式學起，可以跟著這份 Python 新手教學看看能抓出什麼資料。如果你想快速看到成果，直接下載 Thunderbit 的 Chrome 擴充功能，讓 AI 幫你完成重工。無論哪一種方式，你都會驚訝於自己能做到多少事，以及能省下多少時間。

立即用 Thunderbit 開始爬取

網頁爬取就是一種超能力。不論你是寫程式的人，還是喜歡點選操作的人，現在都比以往更容易挖掘網路中的隱藏資料。祝你爬取愉快！

想看更多教學與技巧，歡迎造訪 Thunderbit Blog 以及我們的新手友善教學。

常見問題

1. 我一定要會寫程式才能撰寫網頁爬蟲嗎？
不需要！雖然像 Python + BeautifulSoup 這類程式寫法能讓你擁有完全控制權，但像 Thunderbit 這種無程式碼工具，只要幾個點擊和自然語言就能完成爬取，對新手非常友善。

2. 網頁爬取最常見的挑戰有哪些？
分頁、動態內容（JavaScript 載入的資料）、反機器人機制，以及資料清理，都是最常見的問題。像 Thunderbit 這類工具可以自動處理很多狀況，但手寫腳本通常需要額外邏輯。

3. 網頁爬取合法嗎？
一般來說，抓取公開資料是合法的，但你還是要先確認網站服務條款，且避免未經許可蒐集個人資訊或受著作權保護的資料。請遵守 robots.txt，並負責任地進行爬取。

4. 我要怎麼把爬下來的資料匯出到 Excel 或 Google Sheets？
Thunderbit 可免費直接匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion。若使用 Python，可以用 csv 模組，或搭配像 pandas 這類函式庫來儲存資料。

5. 學習網頁爬取最快的方法是什麼？
對程式開發者來說，可以先試試 Python + BeautifulSoup 教學。如果你想要更快上手，請直接安裝 Thunderbit，使用「AI 建議欄位」，幾分鐘內就能開始爬取，不需要寫程式。

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