新手入門：用 Playwright 進行網頁爬蟲的完整指南

在電商圈競爭這麼激烈的時代，想要活下去，掌握競爭對手的價格、追蹤新品上市、分析顧客評論早就不是加分題，而是基本生存條件。以前這些數據蒐集，常常得靠一堆複雜工具、雜亂的 Excel 表，甚至還要硬著頭皮去看工程師寫的 Python 腳本。現在情況不一樣了，像 Playwright 這種瀏覽器自動化工具，讓網頁爬蟲變得更強大，但對多數商務夥伴來說，技術門檻還是有點高。好消息是，隨著 AI 工具像 這樣的出現，就算你完全不會寫程式，也能在幾分鐘內把需要的資料抓下來。

這篇文章會帶你快速認識 Playwright 網頁爬蟲（用 eBay 當例子），解析新手常遇到的難題，還會介紹 Thunderbit 人工智慧網頁爬蟲，讓你不用寫一行程式碼也能輕鬆搞定數據蒐集，特別適合銷售、行銷、營運等只想拿到資料、不想變 Python 工程師的你。

Playwright 是什麼？新手快速入門

先從頭說明：Playwright 到底是什麼？

Playwright 是 Microsoft 推出的瀏覽器自動化框架。你可以把它想像成瀏覽器的遙控器，而且還能寫程式控制，支援多種瀏覽器（Chromium、Firefox、WebKit）和語言（Python、JavaScript/Node.js、Java、C#）。用 Playwright，你可以自動點按鈕、填表單，甚至抓到那些要等 JavaScript 載入才會出現的動態內容。

為什麼這對網頁爬蟲很重要？傳統像 requests、BeautifulSoup 這類工具只適合靜態網頁，遇到現代動態網站就沒轍。Playwright 則能搞定這些互動元素，模擬真人操作。就像請了一個永遠不喊累、也不會跟你討加薪的機器人助理。

那 Playwright 跟 Selenium、Puppeteer 有什麼差別？

• Selenium：自動化界的老大哥，支援多語言，但操作比較繁瑣、速度慢。
• Puppeteer：Google 推出的工具，專攻 Chromium，速度快但只支援 Chrome/Chromium。
• Playwright：天生跨瀏覽器，速度比 Selenium 快，API 現代又好用，已經成為很多自動化和爬蟲專案的首選（）。

為什麼用 Playwright 做網頁爬蟲？

那對銷售、營運或電商夥伴來說，Playwright 有什麼吸引人的地方？

Playwright 的優勢有：

• 輕鬆搞定 JavaScript 網站：像 eBay 這種商品資料動態載入的網站也能抓。
• 自動化用戶操作：能自動點「下一頁」、滾動、篩選，甚至登入，完全模擬真人行為。
• 支援無頭模式：瀏覽器在背景執行，不會干擾你螢幕。
• 內建智慧等待：自動等內容載入再抓資料，減少錯誤和麻煩（）。

實戰案例：

假設你經營電商，想追蹤 eBay 筆電價格。用 Playwright，你可以自動搜尋「laptop」，批次抓取所有商品名稱和價格，還能自動翻頁。這些數據能幫你做動態定價，不怕競爭對手突然降價搶市（）。

常見商業應用：

• 價格監控：即時追蹤競爭對手，調整自家價格。
• 商品目錄擷取：建立或更新自家商品清單。
• 競品分析：掌握熱賣商品、庫存狀況、行銷手法。
• 名單蒐集：從目錄或市集抓賣家聯絡資訊。

自動化價格監控的企業，平均營收提升 5–25%（）。

Playwright Python 安裝與入門

接下來，帶你一步步用 Python 安裝 Playwright。放心，流程很簡單。

1. 事前準備

你需要：

• Python 3.7 以上（用 python --version 檢查）
• pip（Python 套件管理工具）

2. 安裝 Playwright 和瀏覽器引擎

打開終端機或命令提示字元，輸入：

1pip install playwright
2python -m playwright install

這樣就會安裝 Playwright 和所需的瀏覽器（Chromium、Firefox、WebKit）。準備自動化囉！

3. Hello World 範例

讓我們自動開啟瀏覽器並造訪 eBay：

1from playwright.sync_api import sync_playwright
2with sync_playwright() as p:
3    browser = p.chromium.launch(headless=True)  # 無頭模式
4    page = browser.new_page()
5    page.goto("https://www.ebay.com/")
6    print(page.title())
7    browser.close()

執行後，終端機會顯示 eBay 首頁標題。恭喜你，已經完成第一個自動化瀏覽器任務！

常見安裝問題排解

再好的工具也可能遇到小狀況。常見 Playwright 安裝問題：

• 找不到 Python 或 pip：確認 Python 已加入系統 PATH。
• 權限不足：用管理員權限執行終端機，或在 Mac/Linux 用 sudo。
• 瀏覽器引擎未安裝：確認有執行 python -m playwright install。
• 防火牆或代理問題：公司網路可能擋下載，建議換用個人網路。

遇到卡關，參考 很有幫助。

eBay 商品資料爬取實作教學

來點實戰：用 Playwright Python 抓取 eBay 商品名稱和價格。

1. 設定搜尋條件

假設我們要抓「laptop」商品。

2. 腳本範例

1from playwright.sync_api import sync_playwright
2search_term = "laptop"
3with sync_playwright() as p:
4    browser = p.chromium.launch(headless=True)
5    page = browser.new_page()
6    page.goto(f"https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw={search_term}")
7    page.wait_for_selector("h3.s-item__title")  # 等待商品載入
8    page_num = 1
9    results = []
10    while page_num <= 2:  # 以前兩頁為例
11        print(f"Scraping page {page_num}...")
12        titles = page.locator("h3.s-item__title").all_text_contents()
13        prices = page.locator("span.s-item__price").all_text_contents()
14        for title, price in zip(titles, prices):
15            results.append({"title": title, "price": price})
16            print(f"{title}  -->  {price}")
17        # 下一頁
18        next_button = page.locator("a[aria-label='Go to next search page']")
19        if next_button.count() > 0:
20            next_button.click()
21            page.wait_for_selector("h3.s-item__title")
22            page_num += 1
23            page.wait_for_timeout(2000)  # 禮貌性延遲
24        else:
25            break
26    print(f"Found {len(results)} items in total.")
27    browser.close()

這段程式在做什麼？

• 啟動無頭瀏覽器，搜尋 eBay「laptop」，等待商品載入。
• 抓取所有商品名稱和價格。
• 自動點擊「下一頁」繼續抓資料。
• 加入延遲，降低被判定為機器人的風險。

這就是 Playwright 爬蟲的基本流程：導航、等待、擷取、重複。

處理分頁與動態內容

現代電商網站常用無限滾動和動態載入。Playwright 的 wait_for_selector 很有幫助，但你還可能需要：

• 自動點「下一頁」：如上例。
• 等待 AJAX 載入：用 wait_for_selector 或 wait_for_timeout 確保資料出現。
• 處理無限滾動：自動滾動頁面，等待新資料載入。

這些都需要多嘗試和耐心調整。

應對反爬蟲機制

像 eBay 這類網站並不歡迎爬蟲，常見防禦措施有：

• 驗證碼（CAPTCHA）
• User-Agent 檢查
• 流量限制與 IP 封鎖

Playwright 能模擬真實瀏覽器，但如果要大規模爬取，還需要：

• 更換 User-Agent：讓爬蟲看起來像不同瀏覽器。
• 使用代理伺服器：變換 IP，降低被封鎖風險。
• 降低請求頻率：隨機延遲。

即使如此，大規模爬取還是有可能被擋（）。

Playwright 自動化對新手的挑戰

老實說，Playwright 很強大，但對非工程師來說並不算「傻瓜」。新手常遇到的困難包括：

• 需要寫程式：得懂 Python（或其他語言）、HTML/CSS 選擇器，還要會除錯。
• 腳本維護麻煩：網站版型一改，腳本就壞，得常常修。
• 處理動態內容不易：等待 AJAX、無限滾動、超時處理都需經驗。
• 資源消耗大：無頭瀏覽器吃 CPU、記憶體，頁數多時更明顯。
• 反爬蟲難題：解驗證碼、換代理、處理封鎖都很頭痛。

我自己也曾經為了修壞掉的選擇器、查為什麼資料抓不到而熬夜。這幾乎是每個爬蟲人的必經之路，但不是每個人都想花時間學這些。

Thunderbit：AI 驅動的無程式碼網頁爬蟲

接下來介紹新世代工具：。

Thunderbit 是專為商務用戶設計的人工智慧網頁爬蟲 Chrome 擴充套件——不管你是銷售、行銷還是營運，只要想要資料、不想寫程式，Thunderbit 都能幫你輕鬆搞定。

• 完全免寫程式：用自然語言描述你要的資料，AI 幫你處理。
• 自動結構化資料：AI 會建議欄位（像商品名稱、價格、評分），自動整理成表格。
• 一鍵匯出：資料可直接匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion。
• 內建翻譯與情感分析：想翻譯商品描述或分析評論情緒？Thunderbit 一次搞定，完全不用額外工具。
• 自動處理動態內容、分頁、子頁面：AI 會自動偵測「下一頁」、無限滾動，甚至點進子頁面。
• 支援 PDF 與圖片：不只網頁，Thunderbit 也能用 OCR 和 AI 擷取 PDF、圖片裡的資料。

就像請了一位懂多國語言、永遠不喊累的數據助理。

Thunderbit 與 Playwright 比較

以 eBay 爬蟲為例，兩者差異一看就懂：

對商務用戶來說，差異真的很明顯。用 Playwright 得學寫程式、除錯、維護腳本；用 Thunderbit 只要點幾下，就能拿到結構化資料，還能自動翻譯和情感分析，完全不用碰程式碼。

進階資料處理：Thunderbit 的翻譯與情感分析

Thunderbit 對商務團隊來說，最強大的地方在於：

假設你想分析 eBay 多國賣家的顧客評論。用 Playwright，你得：

• 先抓下評論內容。
• 寫程式串接翻譯 API。
• 再寫程式做情感分析（像用 Google Cloud Natural Language）。
• 最後把所有結果合併到一份表格。

用 Thunderbit，只要在 UI 勾選「翻譯」和「情感分析」，AI 會自動翻譯評論、標註正面/負面/中立，並整理成乾淨的表格。

實際商業效益：

• 全球市場分析：即時翻譯商品資訊或評論，掌握各地趨勢。
• 顧客回饋分類：快速發現痛點和熱門話題。
• 決策更快：無需多工具整合，直接取得可用洞察。

這種流程，以前得靠工程師、數據分析師和大量時間，現在只要幾個點擊就搞定。

什麼情境該選 Playwright，什麼時候該用 Thunderbit？

說真的，沒有絕對的答案。我的建議：

適合用 Playwright 的情境：

• 你（或團隊）有寫程式能力。
• 需要高度客製化自動化（像登入、解驗證碼、串接內部系統）。
• 追求最大彈性和控制權。
• 大規模爬取或需整合進大型軟體專案。

適合用 Thunderbit 的情境：

• 你是商務用戶，只想快速拿到資料。
• 不想寫、也不想維護程式碼。
• 需要內建翻譯、情感分析或自動結構化資料。
• 想直接匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion。
• 你的需求屬於銷售、行銷、電商營運、房仲等常見商業場景（像名單蒐集、價格監控、商品目錄擷取）。

坦白說，多數銷售和營運團隊只想要一份表格，不在乎程式技術。Thunderbit 就是為這群人設計的。

重點整理：讓網頁爬蟲真正為你的業務加分

總結一下：

• Playwright 是功能強大、彈性高的網頁爬蟲和自動化工具，適合有技術背景、追求極致控制的用戶。
• Thunderbit 則是專為商務用戶打造的人工智慧網頁爬蟲，操作簡單，從資料擷取到翻譯、情感分析都能一站完成。

如果你是喜歡鑽研技術的開發者，Playwright 絕對值得學習。但如果你在銷售、行銷、營運領域，只想快速拿到結果，Thunderbit 就是你省時省力的最佳捷徑。

想親自體驗 Thunderbit 嗎？

你可以免費安裝 ，或到 了解更多工具比較。

還在猶豫嗎？記住：最好的工具，就是能讓你輕鬆拿到想要資料、格式正確、又不會浪費整個下午（或搞壞心情）的那一個。祝你爬蟲順利！

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