如何使用 Python 寫網頁爬蟲：完整入門指南

老實說：我第一次寫網頁爬蟲時，真的有種剛解鎖超能力的感覺。以前那些花在網站上手動複製、貼上銷售名單或比價資料的時間，彷彿一下子就成了過去式。不過話說回來，對任何想把網路上那些重複又無聊的工作自動化的人來說，自己用 Python 寫網頁爬蟲，幾乎算是一種必經的成長儀式。若你是商務使用者，這件事甚至可能直接決定你週五晚上是繼續跟試算表纏鬥，還是準時去開心喝一杯。

這篇指南會一步一步帶你了解如何用 Python 寫網頁爬蟲，並附上可以直接上手的實際程式碼。接著我也會告訴你，為什麼對大多數商務團隊來說，其實有更簡單的方法——像是使用 Thunderbit 這類 AI 網頁爬蟲，兩下點擊就能完成，完全不需要寫程式。不管你是 Python 愛好者，還是只想快點拿到資料、不要被技術細節折磨，都能找到適合自己的做法。

什麼是用 Python 做網頁爬取？先從簡單概念開始

先從基本觀念說起。網頁爬取，其實就是自動從網站收集資訊的技術。你可以把它想像成派一個機器人實習生去幫你做所有複製貼上的工作——差別是這個機器人永遠不會喊累，也不會跟你要求加薪。

網頁爬蟲則是一段程式或腳本，負責：

• 存取網頁（就像瀏覽器一樣）
• 擷取特定資料（例如商品名稱、價格或聯絡資訊）
• 以結構化格式儲存資料（像是試算表或 JSON 檔）

Python 之所以是首選語言，是因為它好讀、函式庫又多，簡直就是程式界的瑞士刀。事實上，大約 70% 的開發者都會使用 Python 相關工具做網頁資料擷取。

核心流程大致如下：

1. 取得網頁內容（抓 HTML）
2. 解析 HTML，找出你要的資料
3. 把結果儲存到有用的地方

這有點像做蛋糕：先拿到材料（HTML），再挑出好料（資料），最後端上桌（匯出）。

為什麼網頁爬取對商務團隊很重要

網頁爬取不只是工程師或資料控的專利。它已經成為銷售、行銷、電商、不動產，以及任何需要新鮮且準確網頁資料來做決策的人不可或缺的工具。 替代資料市場在 2023 年的規模達到 49 億美元，而且每年還以 28% 的速度成長。這代表什麼？代表資料很多，機會也很多。

來看看一些真實的商業應用場景：

應用情境	效益	實際成果範例
銷售名單開發	自動從名錄或社群平台蒐集潛在客戶資訊	某公開案例：每位業務每週省下約 8 小時、每月產出 3,000 筆名單、3 個月內銷售成長 10 倍
價格監控	即時追蹤競品價格與庫存變化	資料蒐集時間減少 30%；透過更聰明的定價帶動 4% 銷售成長
市場情報	蒐集趨勢、情緒與競爭對手內容進行分析	超過 70% 的企業仰賴網頁爬取資料做市場情報分析
不動產資料	彙整多個網站的房源與價格資訊	業者會抓取 Zillow/Trulia 來掌握當地市場變化

重點就是：網頁爬取能節省時間、減少人工操作，還能替你建立競爭優勢。如果你現在還在手動複製貼上，那你的競爭對手很可能早就快你一步了。

開始前要準備什麼：寫網頁爬蟲需要的工具與技能

在開始寫程式之前，先看看你工具箱裡需要什麼。

基本配備

• **已安裝 Python：**下載最新版（Python 3.x），並確認你能在終端機中執行 python。
• **程式編輯器：**VS Code、PyCharm，甚至 Notepad++ 都可以。我個人偏好 VS Code，因為它對 Python 支援很好。
• **虛擬環境：**雖然不是硬性要求，但非常建議使用，方便把專案依賴整理乾淨。你可以用 python -m venv venv 建立一個。

常用 Python 函式庫

• **Requests：**用來抓取網頁內容（文件）。
• **BeautifulSoup：**用來解析 HTML、找出目標元素（文件）。
• **Selenium：**適合抓取透過 JavaScript 載入內容的網站（文件）。

安裝方式如下：

pip install requests beautifulsoup4 lxml selenium

理解 HTML

你不一定要是網頁開發者，但至少要懂得怎麼檢查頁面的 HTML。右鍵點擊並選擇「檢查」，你就能看到 DOM 結構。這裡就是你的爬蟲要鎖定標籤與 class 的地方（操作指南）。

一步一步來：如何用 Python 寫網頁爬蟲

接下來我們捲起袖子，從零做一個簡單的網頁爬蟲。我會用一個實際範例——抓取商品列表或新聞標題。你可以把做法套用到自己的情境。

建立你的 Python 環境

先建立專案資料夾並設定虛擬環境：

mkdir my-scraper
cd my-scraper
python -m venv venv
# 啟用 venv：
# Windows：
venv\Scripts\activate
# macOS/Linux：
source venv/bin/activate

安裝函式庫：

pip install requests beautifulsoup4 lxml

建立一個叫做 scraper.py 的檔案，並在編輯器中打開它。

抓取並解析網頁

先從目標網站抓取 HTML。這裡我會使用 Hacker News 當範例（很經典的爬蟲示範網站）。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://news.ycombinator.com/"
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
    html_content = response.content
else:
    print(f"Request failed with status {response.status_code}")
    exit()

接著用 BeautifulSoup 解析 HTML：

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

擷取你需要的資料

假設你想抓出所有文章標題與連結。檢查頁面後，你會發現每個標題都放在 <a class="storylink"> 標籤裡。

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

如果你要抓商品，可以找像 <div class="product-item"> 這樣的元素，再把裡面的欄位抓出來。以下是通用寫法：

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

將爬到的資料存成 CSV 或 JSON

現在把資料存起來，才能真正拿來用。

存成 CSV：

import csv

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

存成 JSON：

import json

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

打開你的 CSV 看看 Excel，或用任何文字編輯器打開 JSON——你會發現自己已經把原本要花好幾小時的人工工作自動化了。

進階一點：處理分頁與動態內容

真實世界的網站通常不只一頁而已。下面教你怎麼應付更進階的情境。

分頁處理

如果網站是用 URL 分頁（例如 ?page=2），你可以用迴圈跑不同頁碼：

base_url = "https://example.com/products?page="
for page_num in range(1, 6):
    url = base_url + str(page_num)
    resp = requests.get(url)
    if resp.status_code != 200:
        break
    soup = BeautifulSoup(resp.content, "html.parser")
    # 照前面的方法繼續擷取資料

(更多分頁技巧)

如果網站是用「下一頁」按鈕，就找出連結並一路追過去：

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

動態內容（JavaScript 渲染）

如果資料不在 HTML 裡，而是由 JavaScript 載入，那你就需要 Selenium：

from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://example.com/complex-page")
driver.implicitly_wait(5)
page_html = driver.page_source
soup = BeautifulSoup(page_html, "html.parser")
# 再照前面的方式擷取資料

(Selenium 文件)

Selenium 也能點擊「Load More」按鈕，或自動向下捲動頁面。不過要注意，它比單純使用 Requests 更慢，也更耗資源。

用 AI 寫程式助手幫你寫腳本

自從我剛開始爬資料以來，最大的變化之一就是：你不一定非得自己手寫 BeautifulSoup 或 Selenium 程式。像 Claude Code、OpenAI 的 Codex CLI，或像 Cursor 這類 IDE 的 AI coding agent，都可以把你用白話描述的需求（例如「把 Hacker News 的文章標題與連結抓成 CSV」）轉成可運作的 Python 腳本，而且用的也是前面看到的 requests + BeautifulSoup 模式。

對於一次性工作，或是先產出第一版草稿再慢慢調整，這真的很有幫助。不過在你完全依賴這條路之前，有幾個限制要先知道：

• 這些 agent 不會知道某個網站是否封鎖機器人、是否有速率限制，或是否違反使用條款。你仍然需要自己閱讀 robots.txt、遵守速率限制，並確認網站的 ToS。
• 產生出來的腳本很容易失效。agent 會根據「今天」頁面的樣子挑選 selector；但只要版面明天一改，程式還是可能壞掉。
• 對於需要登入、多步驟操作或 CAPTCHA 的網站，AI 產生的腳本通常不會直接可用。像 Browser Use 這類能驅動瀏覽器的 agent，對這些流程更接近需求，但目前仍在快速成熟中。

如果你是開發者，建議把 AI agent 當成更快的打字員，而不是完全取代你對程式內容的理解；如果你是商務使用者，根本不想看任何腳本，那下一節的無程式碼做法通常會更適合你。

自己寫爬蟲常見的坑與挑戰

接下來就是現實面了。寫網頁爬蟲很有趣——直到網站改版，你的腳本在大半夜、而且截稿前突然壞掉。以下是最常見的幾個麻煩：

• **網站結構變動：**如果網站重新設計，或 class 名稱有變，你的爬蟲可能立刻失效。維護本身就是一場持久戰（細節）。
• **反機器人機制：**CAPTCHA、速率限制、IP 封鎖無所不在。大約 43% 的企業網站使用 bot 偵測。
• **法律與倫理問題：**一定要檢查網站的 robots.txt 和使用條款。公開資料通常沒問題，但不要去抓取私密或受著作權保護的內容（法律概覽）。
• **資料品質：**爬下來的資料常常很亂，可能得清理 HTML 標籤、空白字元或斷裂文字。
• **效能：**如果要抓很多頁面，速度通常不快，除非你有用 threading 或 async 技術。
• **維護成本：**每新增一個網站、或網站只要有變動，就代表又多了一批腳本要修。這根本像打地鼠，永遠打不完。

如果你是喜歡挑戰的開發者，這些就是樂趣的一部分；但如果你只是想快點拿到資料，熱情通常很快就被消磨掉。

更聰明的選擇：像 Thunderbit 這樣的 AI 網頁爬蟲工具

用 AI 兩下就抓取任何網站資料 Get Started Free

現在輪到我戴上 Thunderbit 的帽子出場了（在我腦海裡，那是一頂閃電造型的棒球帽）。大多數商務使用者其實不想寫程式，也不想維護程式，他們只想立刻拿到資料。

這就是我們打造 Thunderbit 的原因——一款 AI 網頁爬蟲 Chrome 擴充功能，讓你只要兩下點擊，就能抓取任何網站、PDF 或圖片。不用寫程式、不用設定，也不需要懂 HTML。

Thunderbit 有什麼不一樣？

• **兩步完成設定：**打開網頁，先點「AI Suggest Fields」，再點「Scrape」，就完成了。
• **AI 欄位建議：**Thunderbit 的 AI 會讀取頁面，自動推薦最適合的欄位，例如商品名稱、價格、評分等等。
• **子頁與分頁爬取：**可自動追蹤「下一頁」連結，或深入商品詳情頁補充資料。
• **立即匯出：**可免費匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion、CSV 或 JSON，完全不用繞一堆流程。
• **豐富資料類型：**可擷取 Email、電話、圖片，甚至從 PDF 或圖片中擷取文字（內建 OCR 支援）。
• **雲端或瀏覽器爬取：**雲端模式一次可抓多達 50 頁，或使用瀏覽器模式處理需要登入的網站。
• **不用擔心維護：**AI 會自動適應版面變化，所以你不用再修壞掉的腳本。

免費試用 Thunderbit AI 網頁爬蟲

並排比較：Python vs. Thunderbit

比較項目	Python 爬蟲	Thunderbit（AI 網頁爬蟲）
設定時間	需要花數小時安裝、撰寫與除錯	幾分鐘完成——安裝擴充功能、點一點就能開始
技術門檻	高（Python、HTML、CSS、除錯）	低（點選操作，不需寫程式）
維護成本	網站一改版就得自己修	Thunderbit 的 AI 會自動適應
分頁／子頁處理	需要自己寫迴圈與邏輯	內建功能，直接開啟即可
資料類型	預設功能較基本；圖片、PDF、Email 等通常要額外開發	可一鍵擷取文字、圖片、Email、電話、PDF 等多種資料
規模與速度	受程式與資源限制	雲端模式一次抓 50 頁；登入網站可用瀏覽器模式
成本	Python 雖然免費，但你的時間不免費；基礎設施與代理伺服器也可能增加成本	提供免費方案；按年計費時，30,000 credits/年的方案為每年 288 美元（約 24 美元/月），更高方案可往上擴充（價格）
彈性與控制	可針對客製邏輯獲得最大控制權	對標準需求來說最方便

對大多數商務使用者來說，Thunderbit 就是繞過痛點、直接拿到結構化資料的捷徑。

什麼時候該自己寫網頁爬蟲，什麼時候該用 AI 網頁爬蟲？

那麼，哪種做法更適合你？我的誠實建議如下：

你應該自己寫爬蟲，如果：

• 你需要非常客製化的邏輯（例如 2FA 登入、多步驟流程，或和自家後端深度整合）。
• 你有很強的程式能力，也喜歡自己調整細節。
• 目標網站很穩定，而且你能接受日常維護腳本。
• 你需要把爬取流程整合進更大的軟體系統。
• 你要抓的資料需要登入，或 AI 工具目前還不支援。

你應該使用 AI 網頁爬蟲（Thunderbit），如果：

• 你不想寫程式，也不想維護腳本。
• 你需要資料很快到手，不論是一次性任務還是固定重複工作。
• 網站常常改版，或有反機器人機制（Thunderbit 會幫你處理）。
• 你想要內建功能，像 OCR、Email/電話擷取，或直接匯出到你常用的工具。
• 你重視時間，想把心力放在分析，而不是除錯。

給你一個快速判斷清單：

• 資料是公開的，而且沒有複雜登入？→ Thunderbit 很可能是最佳選擇。
• 這是一個一次性或臨時需求？→ Thunderbit。
• 你需要高度客製化或系統整合？→ Python 腳本。
• 你身邊有開發者，而且你也喜歡寫程式？→ Python 腳本。
• 你想避免維護地獄？→ Thunderbit。

而且別忘了，你完全可以先用 Thunderbit 快速取得成果，等需求變複雜了，再考慮投資客製化腳本。

如何用 AI 抓取任何網站 Get Started Free

如果你想更深入了解 AI 網頁爬蟲的運作方式，以及什麼時候最適合使用它，歡迎看看我們的 深度指南。

重點整理：讓網頁爬取真正幫上你的業務

最後幫你總結一下：

• 用 Python 做網頁爬取 功能強大又靈活，但也意味著學習門檻與維護成本都不低。
• 像 Thunderbit 這樣的 AI 網頁爬蟲，讓所有人都能輕鬆擷取資料——不用寫程式、也不用設定，直接拿結果。
• 對大多數商務使用者來說，最快的價值實現方式通常是使用 AI 工具，除非你真的有高度專業的需求。
• 網路上其實充滿資料寶庫，只要選對方法，就能替你省下好幾個小時，甚至好幾天的人工工作。

常見問題

1. 什麼是網頁爬取？為什麼 Python 常被用來做這件事？

網頁爬取是自動從網站收集資料的過程。Python 之所以受歡迎，是因為它易讀、函式庫支援廣泛（像 requests、BeautifulSoup 和 Selenium），而且處理 HTML 內容非常方便。

2. 網頁爬取常見的商業應用有哪些？

企業常用網頁爬取來做銷售名單開發、價格監控、市場情報蒐集，以及不動產資料彙整。它能把重複性的資料收集工作自動化，並提供即時洞察協助決策。

3. 自己寫網頁爬蟲的主要挑戰是什麼？

常見問題包括網站結構變動、CAPTCHA 等反機器人防護、法律與倫理風險、資料品質不佳，以及為了維持爬蟲正常運作而持續付出的維護成本。

4. Thunderbit 的 AI 網頁爬蟲和傳統 Python 爬蟲有什麼不同？

Thunderbit 提供無程式碼解決方案，具備 AI 欄位建議、自動分頁處理與多種匯出選項。它幾乎不需要設定，還能自動適應網站變化，非技術人員也能輕鬆使用；相較之下，Python 腳本需要程式能力與手動維護。

5. 什麼時候該用 Thunderbit 這類 AI 爬蟲，而不是自己寫？

如果你需要快速、穩定，而且不想寫程式，Thunderbit 會很適合，特別是公開資料或臨時任務。若你需要完全控制、深度整合，或要抓取複雜、需要登入限制的內容，那麼自訂 Python 爬蟲會更合適。

延伸閱讀：

如果你想更深入了解網頁爬取，歡迎參考我們其他指南：

• 什麼是資料爬取，以及 2025 年該如何操作
• 如何用 AI 抓取任何網站
• 如何用 AI 將網站資料抓到 Excel

如果你已經準備好體驗最簡單的網頁資料擷取方式，現在就下載 Thunderbit 的 Chrome 擴充功能，親自試試看吧。你的週五晚上（還有你的資料）都會感謝你。

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