許多開發者第一次接觸網頁爬蟲，通常都是因為好奇，想要抓競爭對手網站上的商品資訊。搜尋相關工具時，BeautifulSoup 幾乎總是最早跳出來的選項之一，但剛開始摸索時難免覺得有點複雜。等你成功執行 pip install beautifulsoup4，順利抓到一個 HTML 元素（像是標題）時，那種「原來我也辦得到！」的成就感，常常就是許多 Python 新手愛上爬蟲的起點。
如果你正準備踏進網頁爬蟲的世界，BeautifulSoup 幾乎一定會是你聽到的第一個工具。這不是巧合：它簡單、強大，而且已經是 Python 網頁爬蟲領域超過十年的經典首選。這篇教學會帶你一步步用 pip 安裝 BeautifulSoup，並用實際程式碼示範基本用法，也會說明為什麼它至今仍然受到開發者和資料分析師的青睞。不過，我也會誠實分享它的限制——以及為什麼越來越多團隊（尤其是不會寫程式的人）開始轉向像 這類 AI 驅動的工具。
什麼是 BeautifulSoup？為什麼開發者還在用？
先從基礎說起：BeautifulSoup 到底是什麼？你可以把它想像成 Python 的「HTML 解析器」。你把一段 HTML 或 XML 給它，它就會幫你整理成一棵可以用 Python 搜尋、瀏覽、分析的樹狀結構。就像擁有網頁的 X 光視角——原本雜亂的標籤和屬性，瞬間變成可用的資料。
為什麼 BeautifulSoup 依然這麼受歡迎？
即使現在有很多新型爬蟲框架，BeautifulSoup 依然是大多數 Python 新手的首選。事實上，它每個月在 PyPI 上的下載量超過 。這不只是熱潮——在 Stack Overflow 上，關於「beautifulsoup」的問題超過 ，代表新手有龐大的社群和資源可以參考。
常見應用場景：
- 擷取商品資訊：像是電商網站上的名稱、價格、評分等
- 抓取新聞標題 或部落格內容，方便彙整或分析
- 解析表格或目錄：例如商家名錄、聯絡資訊等結構化資料
- 名單蒐集：從網站抓取 email 或電話
- 監控網站更新：如價格變動、新職缺上架等
BeautifulSoup 對於靜態網頁特別好用——也就是你要的資料直接寫在 HTML 裡的網站。它彈性高、容錯率強（就算 HTML 很亂也能解析），也不會強迫你照著特定框架來寫。這也是為什麼即使到了 2025 年，BeautifulSoup 依然是許多 Python 爬蟲新手的「初戀」工具（）。
pip 安裝 BeautifulSoup：最簡單的入門方式
什麼是 pip？為什麼要用它？
如果你剛接觸 Python，pip 就是用來安裝函式庫的套件管理工具，類似 Python 的 App Store。用 pip 安裝 BeautifulSoup 是最快、最穩定的方式。
小提醒：正確的套件名稱是 beautifulsoup4（不是 beautifulsoup），記得加上「4」才能安裝最新版。
安裝 BeautifulSoup 步驟
1. 檢查 Python 版本
BeautifulSoup 需要 Python 3.7 以上。你可以在終端機輸入：
1python --version或
1python3 --version2. 用 pip 安裝 beautifulsoup4
打開終端機或命令提示字元，輸入：
1pip install beautifulsoup4如果你有多個 Python 版本，可能需要：
1pip3 install beautifulsoup4Windows 也可以用：
1py -m pip install beautifulsoup43.（可選但建議）安裝解析器
BeautifulSoup 內建支援 Python 的 "html.parser"，但為了更快更準確，建議再安裝 lxml 和 html5lib：
1pip install lxml html5lib4.（可選）安裝 Requests
BeautifulSoup 只負責解析 HTML，不會自動下載網頁。大多數人會搭配 來抓取網頁內容：
1pip install requests5. 驗證安裝是否成功
在 Python 裡試試看：
1from bs4 import BeautifulSoup
2import requests
3html = requests.get("http://example.com").text
4soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
5print(soup.title)如果你看到 <title>Example Domain</title>，就代表安裝成功。
在虛擬環境中安裝 BeautifulSoup
我強烈建議每個 Python 專案都用 ，這樣可以避免套件衝突、管理更方便。
建立虛擬環境的方法：
1python -m venv venv
2# Windows：
3venv\Scripts\activate
4# macOS/Linux：
5source venv/bin/activate
6pip install beautifulsoup4 requests lxml html5lib這樣所有安裝的套件都只會存在這個專案資料夾，不會影響到其他地方。
其他安裝方式（如 Conda）
如果你用的是 ，可以這樣安裝 BeautifulSoup：
1conda install beautifulsoup4解析器則用：
1conda install lxml記得先啟動你的 conda 環境。
BeautifulSoup Python：實戰程式碼範例
來實際操作看看，以下是用 BeautifulSoup 實作的基本範例。
範例 1：抓取網頁並擷取標題
1from bs4 import BeautifulSoup
2import requests
3url = "https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language)"
4response = requests.get(url)
5soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
6# 取得網頁標題
7title_text = soup.title.string
8print("Page title:", title_text)這段程式會抓取 Python 的維基百科頁面，解析 HTML 並印出標題。
範例 2：擷取所有超連結
1links = soup.find_all('a')
2for link in links[:10]: # 只顯示前 10 筆
3 href = link.get('href')
4 text = link.get_text()
5 print(f"{text}: {href}")這會列出前 10 個連結的文字和網址。
範例 3：擷取所有標題（h2）
1headings = soup.find_all('h2')
2for h in headings:
3 print(h.get_text().strip())想抓所有 <h2> 標題？這樣就夠了。
範例 4：用 CSS 選擇器
1items = soup.select("ul.menu > li")
2for item in items:
3 print(item.get_text())select() 方法可以直接用 CSS 選擇器。
範例 5：取得屬性與巢狀標籤
1first_link = soup.find('a')
2print(first_link['href']) # 直接取值（缺少會報錯）
3print(first_link.get('href')) # 安全取值（缺少會回傳 None）範例 6：抓取所有文字內容
1text_content = soup.get_text()
2print(text_content)這會把整個網頁的純文字都抓下來，方便快速分析。
新手常用的 BeautifulSoup 操作
以下是新手最常用的幾個技巧：
-
找單一元素：
soup.find('div', class_='price') -
找所有元素：
soup.find_all('p', class_='description') -
取得文字內容：
element.get_text() -
取得屬性值：
element.get('href') -
用 CSS 選擇器：
soup.select('table.data > tr') -
處理找不到元素的情況：
1price = soup.find('span', class_='price') 2if price: 3 print(price.get_text())
語法簡單易懂，對新手很友善，就算 HTML 結構很亂也能解析（）。
BeautifulSoup 在現代網頁爬蟲的限制
接下來談談現實面。BeautifulSoup 雖然很適合靜態網頁和小型專案，但也有不少限制。
主要痛點如下：
- 需要手動寫選擇器： 你得自己讀 HTML，寫對標籤和 class 路徑。網站一改版，程式就壞了。
- 無法處理 JavaScript 動態資料： BeautifulSoup 只能看到伺服器回傳的 HTML。如果網站用 JavaScript 載入資料（像是無限捲動、動態內容），就抓不到（）。
- 沒有內建分頁或子頁面處理： 想抓多頁或點進商品詳情？都要自己寫邏輯。
- 資料常常很亂： 你抓到的資料可能有多餘空白、奇怪字元、格式不一致。
- 不適合不會寫程式的人： 如果你是業務、行銷、營運人員，不會寫 code，BeautifulSoup 上手門檻高。
- 維護麻煩： 網站一改版，程式可能悄悄失效或漏抓資料。
這些「小問題」累積起來，常常讓團隊效率大打折扣。我看過不少專案卡在爬蟲腳本要一直修、一直 debug。
為什麼越來越多團隊改用 Thunderbit 來抓取網頁資料
那有沒有更簡單的選擇？這時候 就派上用場了。Thunderbit 不是另一個 Python 套件，而是 Chrome 擴充功能，像你的 AI 網頁資料小助手。
它怎麼運作？
- 你打開想抓資料的網站
- 點「AI 建議欄位」——Thunderbit 的 AI 會自動判斷頁面上的資料欄位（如「商品名稱」、「價格」、「地點」）
- 你可以調整欄位名稱或型別
- 點「開始抓取」，Thunderbit 會自動擷取、清理並結構化資料
- 一鍵匯出到 Excel、Google Sheets、Notion、Airtable 等常用工具
完全不用寫程式、不用選擇器、不用擔心網站改版。
Thunderbit 的亮點功能：
- AI 自動辨識欄位： AI 會自動判斷你要的資料，就算 HTML 很亂也沒問題
- 支援分頁與子頁面抓取： 能自動點進商品詳情或「下一頁」
- 資料自動清理與格式化： 電話、email、圖片等都會標準化
- 不會寫程式也能用： 只要會用瀏覽器就能上手
- 免費匯出資料： 一鍵匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion，基本功能無需付費
- 定時自動抓取： 可以排程自動擷取資料，省時省力
對於商務用戶來說，這徹底改變了網頁資料擷取的方式。你不用再寫 Python 腳本，只要點一點就能拿到乾淨的資料。
Thunderbit vs. BeautifulSoup：哪個適合你？
來快速比較一下：
| 功能 | BeautifulSoup（需寫 Python 程式） | Thunderbit（免寫程式 AI 工具） |
|---|---|---|
| 安裝方式 | 需安裝 Python、pip、寫程式 | Chrome 擴充，兩步驟完成 |
| 取得資料速度 | 第一次寫腳本需數小時 | 每個網站幾分鐘搞定 |
| 支援 JavaScript | 不支援（需額外工具） | 支援（直接在瀏覽器執行） |
| 分頁/子頁面 | 需手動寫程式 | 內建，開關即可 |
| 資料清理 | 需自己寫程式 | AI 自動處理 |
| 匯出選項 | 需自己寫 CSV/Excel | 一鍵匯出到 Sheets、Notion 等 |
| 適合對象 | 開發者、愛好者 | 商務用戶、不會寫程式的人 |
| 費用 | 免費（但花時間） | 免費+付費（小量免費） |
什麼時候適合用 BeautifulSoup：
- 你熟悉 Python，想要完全自訂流程
- 你要抓的是靜態網頁，或需要複雜邏輯
- 你要把爬蟲整合進大型 Python 專案
什麼時候適合用 Thunderbit：
- 你想快速拿到資料，不想寫程式
- 你要抓的是動態（JavaScript）網站
- 你是業務、行銷、營運等非技術人員
- 你想直接把資料匯入常用商務工具
老實說，即使我是開發者，有時候也會直接用 Thunderbit，因為臨時要抓資料時不用再開一個 Python 專案，超級方便。
安裝與使用 BeautifulSoup 的實用建議
如果你決定用 BeautifulSoup，這裡有幾個實戰小技巧：
- 一定要用虛擬環境： 這樣套件不會打架，也方便管理
- 定期更新 pip 和套件： 常跑
pip install --upgrade pip和pip list --outdated - 安裝推薦的解析器：
pip install lxml html5lib，效能更好 - 程式碼要模組化： 把抓取和解析分開，方便除錯
- 遵守 robots.txt 和速率限制： 不要對網站發太多請求，可以用
time.sleep()控制 - 選擇穩定的選擇器： 避免太細的路徑，網站一改就壞
- 先下載 HTML 測試解析： 這樣不會一直重複請求網站
- 多利用社群資源： 是解決問題的好幫手
BeautifulSoup 安裝常見問題排解
遇到問題？這裡有快速檢查清單：
- 「ModuleNotFoundError: No module named bs4」
- 你有在正確的環境安裝
beautifulsoup4嗎？試試python -m pip install beautifulsoup4
- 你有在正確的環境安裝
- 安裝錯套件（裝成 beautifulsoup 而不是 beautifulsoup4）
- 先移除舊的：
pip uninstall beautifulsoup - 再安裝正確的：
pip install beautifulsoup4
- 先移除舊的：
- 解析器警告或 Unicode 錯誤
- 安裝
lxml和html5lib，並指定解析器：BeautifulSoup(html, "lxml")
- 安裝
- 找不到元素
- 資料是不是用 JavaScript 載入？BeautifulSoup 看不到。要看原始 HTML，不是瀏覽器渲染後的內容。
- pip 錯誤或權限問題
- 用虛擬環境，或試試
pip install --user beautifulsoup4 - 升級 pip：
pip install --upgrade pip
- 用虛擬環境，或試試
- Conda 問題
- 試試
conda install beautifulsoup4，或在 conda 環境裡用 pip 安裝
- 試試
還是卡住？ 和 Stack Overflow 幾乎都有解答。
結論：安裝與使用 BeautifulSoup 的重點整理
-
BeautifulSoup 是最受歡迎的 Python 網頁爬蟲函式庫，簡單、彈性高，非常適合新手
-
用 pip 安裝最方便：
1pip install beautifulsoup4 lxml html5lib requests -
建議用虛擬環境，管理更輕鬆
-
BeautifulSoup 適合靜態網頁和小型專案， 但遇到 JavaScript、分頁、維護等問題時會比較吃力
-
Thunderbit 是現代 AI 驅動的替代方案， 適合商務用戶和不會寫程式的人——免寫程式、免維護，直接拿到資料
-
選對工具最重要：
- 開發者、愛好者：BeautifulSoup 給你最大彈性
- 商務用戶、團隊：用 快速搞定
兩種方法都可以試試——有時候，最適合你的就是那個能最快解決問題的工具。
常見問答：pip 安裝 BeautifulSoup 與延伸問題
Q：beautifulsoup 和 beautifulsoup4 有什麼不同？
A：請務必安裝 beautifulsoup4——這是最新版且支援 Python 3 的套件。舊的 beautifulsoup 已經不再維護，且不相容。你會用 from bs4 import BeautifulSoup 來引用（）。
Q：需要和 BeautifulSoup 一起安裝 lxml 或 html5lib 嗎？
A：不是必須，但非常建議。這兩個解析器能讓解析速度更快、容錯更高。安裝指令：pip install lxml html5lib（）。
Q：BeautifulSoup 能抓 JavaScript 動態網頁嗎？
A：不行——BeautifulSoup 只能看到靜態 HTML。遇到 JavaScript 載入的內容，建議用 Selenium 等瀏覽器自動化工具，或直接用像 這種 AI 瀏覽器工具（）。
Q：如何移除 BeautifulSoup？
A：在終端機輸入 pip uninstall beautifulsoup4 即可（）。
Q：Thunderbit 是免費的嗎？
A：Thunderbit 採用免費+付費模式——小量使用免費，大量或進階功能需付費。你可以直接在瀏覽器免費試用（）。
如果你想了解 Thunderbit 和 BeautifulSoup 在實際應用上的差異，歡迎參考我們的。想進一步學習網頁爬蟲，也別錯過我們的和。
祝你爬蟲順利！不管你是 Python 達人還是只想把資料匯出成表格，都有合適的工具和社群等著你。