Python 網頁爬蟲全攻略：從零開始到實戰應用

說真的，當我第一次自己寫出網頁爬蟲時，真的有種像是開啟新世界大門的感覺。以前那種為了找銷售名單或比價，得一行一行複製貼上的日子，瞬間就成為過去式。其實，學會用 Python 寫網頁爬蟲，對想把網路重複工作自動化的你來說，絕對是個重要的里程碑。尤其對商務工作者來說，這甚至能決定你週五晚上是在跟 Excel 奮戰，還是能準時下班去跟朋友聚餐。

這篇教學會帶你一步步用 Python 寫出自己的網頁爬蟲，還有實用的範例程式碼。最後，我也會介紹一個更簡單的選擇——直接用 ，兩下點擊就能搞定，完全不用寫程式。不管你是 Python 愛好者，還是只想輕鬆拿到資料，都能找到最適合你的方法。

Python 網頁爬蟲是什麼？快速入門

先來聊聊基本觀念。網頁爬蟲，其實就是一種自動化從網站收集資料的小幫手。你可以把它想像成一個永遠不會喊累的機器人，幫你做那些重複又無聊的複製貼上工作。

一個網頁爬蟲通常會做這幾件事：

• 連上網頁（就像你平常用瀏覽器一樣）
• 擷取你要的資料（像是商品名稱、價格、聯絡方式）
• 把資料整理成結構化格式（例如 Excel 表格或 JSON 檔）

Python 會成為主流語言，是因為它語法簡單、函式庫又多，根本就是程式界的瑞士刀。事實上，。

基本流程大致如下：

1. 取得網頁內容（抓 HTML）
2. 解析 HTML，找到你要的資料
3. 把結果存到你想要的地方

就像做蛋糕：先備好食材（HTML），挑出精華（資料），最後端上桌（匯出）。

為什麼商務團隊需要網頁爬蟲？

網頁爬蟲早就不是工程師的專利。現在，不管是銷售、行銷、電商、房仲，甚至任何需要即時網路資訊來決策的行業，都離不開網頁爬蟲。根據統計，，而且每年還以 28% 的速度成長。這代表有超大的商機和資料紅利。

來看看幾個實際商業應用：

一句話總結：網頁爬蟲能大幅節省時間、減少人工作業，還能讓你領先競爭對手。如果你還在手動複製貼上，競爭者可能早就用自動化超車你了。

寫網頁爬蟲前的準備：工具與基礎技能

在開始寫程式之前，先來看看你需要準備哪些工具。

基本配備

• 安裝 Python： 下載最新版（），並確保終端機能執行 python。
• 程式編輯器： VS Code、PyCharm 或 Notepad++ 都可以。我自己最愛 VS Code，因為對 Python 支援超友善。
• 虛擬環境： 雖然不是必備，但強烈建議用 python -m venv venv 建立虛擬環境，管理套件更方便。

重要 Python 套件

• Requests： 用來抓網頁內容（）。
• BeautifulSoup： 解析 HTML、搜尋標籤（）。
• Selenium： 處理 JavaScript 動態載入的網站（）。

安裝指令：

1pip install requests beautifulsoup4 lxml selenium

基本 HTML 概念

不用變成網頁工程師，但要會用瀏覽器的「檢查元素」功能。右鍵點網頁，選「檢查」，就能看到 DOM 結構。這裡就是你要找的標籤和 class 名稱（）。

手把手教學：用 Python 寫出你的第一個網頁爬蟲

現在來實作一個簡單的網頁爬蟲。這裡以抓取商品列表或新聞標題為例，你也可以依照需求調整。

建立 Python 專案環境

先建立資料夾並啟動虛擬環境：

1mkdir my-scraper
2cd my-scraper
3python -m venv venv
4# 啟動虛擬環境：
5# Windows：
6venv\Scripts\activate
7# macOS/Linux：
8source venv/bin/activate

安裝所需套件：

1pip install requests beautifulsoup4 lxml

建立 scraper.py 檔案並打開編輯。

抓取並解析網頁內容

以 為例，先抓取 HTML：

1import requests
2from bs4 import BeautifulSoup
3url = "https://news.ycombinator.com/"
4response = requests.get(url)
5if response.status_code == 200:
6    html_content = response.content
7else:
8    print(f"Request failed with status {response.status_code}")
9    exit()

用 BeautifulSoup 解析 HTML：

1soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser")
2print(soup.title.string)  # 應該會印出 "Hacker News"

擷取你要的資料

假設你想抓所有新聞標題及連結。檢查網頁後會發現，每個標題都在 <a class="storylink"> 標籤內。

1stories = soup.find_all('a', class_='storylink')
2data = []
3for story in stories:
4    title = story.get_text()
5    link = story['href']
6    data.append({"title": title, "url": link})
7    print(title, "->", link)

如果是抓商品資訊，則找 <div class="product-item">，並擷取裡面的欄位。範例如下：

1products = soup.find_all('div', class_='product-item')
2for prod in products:
3    name = prod.find('h2').get_text()
4    price = prod.find('span', class_='price').get_text()
5    url = prod.find('a')['href']
6    data.append({"name": name, "price": price, "url": url})

將資料存成 CSV 或 JSON

最後，把資料匯出，方便後續分析。

匯出成 CSV：

1import csv
2with open("output.csv", mode="w", newline="", encoding="utf-8") as f:
3    writer = csv.writer(f)
4    writer.writerow(["Title", "URL"])
5    for item in data:
6        writer.writerow([item["title"], item["url"]])

匯出成 JSON：

1import json
2with open("output.json", mode="w", encoding="utf-8") as f:
3    json.dump(data, f, indent=2)

打開 Excel 或文字編輯器，你就能看到自動化產出的資料，省下大把手動整理的時間。

進階技巧：處理分頁與動態內容

現實中的網站通常不只一頁，這時就要用進階技巧。

分頁處理

如果網站用網址參數分頁（像 ?page=2），可以用迴圈自動抓多頁：

1base_url = "https://example.com/products?page="
2for page_num in range(1, 6):
3    url = base_url + str(page_num)
4    resp = requests.get(url)
5    if resp.status_code != 200:
6        break
7    soup = BeautifulSoup(resp.content, "html.parser")
8    # 繼續擷取資料

()

如果是「下一頁」按鈕，則要找出連結並自動跳轉：

1url = "https://example.com/products"
2while url:
3    resp = requests.get(url)
4    soup = BeautifulSoup(resp.content, "html.parser")
5    # 擷取資料
6    next_link = soup.find('a', class_='next-page')
7    if next_link and 'href' in next_link.attrs:
8        url = "https://example.com" + next_link['href']
9    else:
10        url = None

動態內容（JavaScript 載入）

如果資料不是直接在 HTML，而是由 JavaScript 動態載入，就要用 Selenium：

1from selenium import webdriver
2driver = webdriver.Chrome()
3driver.get("https://example.com/complex-page")
4driver.implicitly_wait(5)
5page_html = driver.page_source
6soup = BeautifulSoup(page_html, "html.parser")
7# 接下來照前面方式擷取資料

()

Selenium 也能自動點擊「載入更多」或自動捲動頁面。但要注意，這種方式比單純用 Requests 慢很多，也比較吃資源。

自己寫爬蟲常見的挑戰與陷阱

這裡才是真正的考驗。寫爬蟲很有成就感，但網站一改版，半夜腳本就壞掉，真的會讓人崩潰。常見問題包括：

• 網站結構變動： 網站改版或 class 名稱變了，爬蟲就失效。維護永遠是場持久戰（）。
• 反爬蟲機制： CAPTCHA、流量限制、IP 封鎖到處都是。。
• 法律與道德問題： 一定要看清楚網站的 robots.txt 和服務條款。公開資料通常沒問題，但不要抓取私人或有版權的內容（）。
• 資料品質： 抓下來的資料可能很亂，要花時間清理。
• 效能問題： 抓大量頁面時，沒用多執行緒或非同步會很慢。
• 維護負擔： 每遇到新網站或網站改版，就要修腳本，永遠修不完。

如果你熱愛挑戰，這些問題也許很有趣。但如果你只想拿到資料，這些麻煩很快就會讓人想放棄。

更聰明的選擇：Thunderbit 等人工智慧網頁爬蟲工具

這時候，就輪到 Thunderbit 登場了（腦中自帶閃電棒球帽）。多數商務用戶其實不想寫程式、也不想維護腳本，他們只想要資料，越快越好。

這也是我們打造 ，這款 。只要兩下點擊，就能抓取任何網站、PDF 或圖片資料，完全不用寫程式、也不用懂 HTML。

Thunderbit 有哪些獨特優勢？

• 兩步驟操作： 開啟網頁，點「AI 建議欄位」，再點「開始抓取」，就完成了。
• AI 智慧欄位建議： Thunderbit 會自動判斷頁面內容，推薦最適合的欄位（像商品名稱、價格、評分等）。
• 自動分頁與子頁面抓取： 能自動點擊「下一頁」或深入細節頁，讓資料更完整。
• 即時匯出資料： 一鍵匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion、CSV 或 JSON，完全免費、無需繁瑣設定。
• 多元資料型態： 可擷取信箱、電話、圖片，甚至能從 PDF 或圖片中辨識文字（內建 OCR）。
• 雲端或瀏覽器模式： 雲端一次可抓 50 頁，遇到需要登入的網站也能用瀏覽器模式。
• 免維護煩惱： AI 會自動適應網頁變動，不用再修壞掉的腳本。

Python vs. Thunderbit：功能比較

對大多數商務用戶來說，Thunderbit 是快速取得結構化資料的最佳捷徑。

什麼時候該自己寫爬蟲？什麼時候該用 AI 網頁爬蟲？

那要怎麼選擇呢？以下是我的建議：

適合自己寫爬蟲的情境：

• 需要高度自訂邏輯（像 2FA 登入、多步驟流程、跟自家系統深度整合）
• 你本身有程式能力，也喜歡動手解決問題
• 目標網站結構穩定，且你願意持續維護腳本
• 需要將爬蟲嵌入大型軟體系統
• 目標資料在登入後或 AI 工具無法支援的情境

適合用 AI 網頁爬蟲（Thunderbit）的情境：

• 不想寫程式或不想維護腳本
• 需要快速取得資料（一次性或定期任務）
• 網站經常變動或有反爬蟲機制（Thunderbit 會自動處理）
• 想要內建功能如 OCR、信箱/電話擷取、直接匯出到常用工具
• 更重視時間效益，想把精力放在分析而不是除錯

快速決策清單：

• 資料是公開的、沒複雜登入？→ Thunderbit 最適合
• 只是臨時或偶爾需要？→ Thunderbit
• 需要高度自訂或整合？→ Python 程式
• 有開發人員且熱愛寫程式？→ Python 程式
• 不想被維護困擾？→ Thunderbit

你也可以先用 Thunderbit 快速驗證，等需求變複雜再考慮自訂腳本。

想更深入了解 AI 網頁爬蟲的運作與適用時機，歡迎參考我們的。

重點整理：讓網頁爬蟲成為你的商業利器

重點如下：

• 用 Python 寫網頁爬蟲，彈性高、功能強，但學習曲線和維護成本也高
• 人工智慧網頁爬蟲如 Thunderbit，讓資料擷取變得人人可用——免寫程式、免設定，直接拿到結果
• 對大多數商務用戶來說，最快速、最省力的方式就是用 AI 工具，除非你有非常特殊的需求
• 網路資料是金礦，選對方法能幫你省下大量時間與人力

常見問答

1. 什麼是網頁爬蟲？為什麼 Python 這麼常用？

網頁爬蟲是自動化從網站收集資料的工具。Python 之所以受歡迎，是因為語法簡單、函式庫齊全（像 requests、BeautifulSoup、Selenium），很適合處理 HTML。

2. 網頁爬蟲有哪些商業應用？

企業常用網頁爬蟲來開發銷售名單、監控價格、蒐集市場情報、整合房地產資料等。這能自動化重複性資料收集，並提供即時決策依據。

3. 自己寫爬蟲會遇到哪些挑戰？

常見挑戰包括網站結構變動、反爬蟲機制（像 CAPTCHA）、法律與道德問題、資料品質不一，以及持續維護的負擔。

4. Thunderbit 的人工智慧網頁爬蟲和傳統 Python 爬蟲有什麼不同？

Thunderbit 提供免寫程式的 AI 智慧欄位建議、自動分頁、即時匯出等功能。幾乎不用設定，遇到網站變動也能自動調整，適合不會寫程式的用戶。Python 則需自行維護與開發。

5. 什麼時候該用 Thunderbit 這類 AI 爬蟲？什麼時候該自己寫？

如果你想快速、穩定地抓取公開資料，尤其是臨時或重複性任務，建議用 Thunderbit。若需要高度自訂、深度整合或抓取複雜登入資料，則建議用 Python 自行開發。

延伸閱讀：

想更深入了解網頁爬蟲，推薦以下教學：

如果你想體驗最簡單的網頁爬蟲，現在就試試看，讓你的週五晚上和資料都變得更輕鬆！