Playwright 與 Selenium：哪個更適合網頁爬蟲？

有人愛收集郵票，有人瘋迷球鞋，但如果你在 2025 年還在做銷售、行銷、電商或營運，最有可能收集的，其實是數位資料——網頁數據。這可不是小數目，企業平均每年在網頁數據收集上砸下高達 500 萬美元，網頁爬蟲早已成為從策略到客服等各部門的必備工具（）。

隨著需求暴增，兩個名字幾乎在每個 Python 爬蟲教學和商業數據專案裡都會出現：Playwright 和 Selenium。這兩套工具原本是為瀏覽器自動化測試而生，現在卻成了把網頁變成結構化數據的主流框架。不過，選哪一個，其實不只是技術問題，更關乎你實際的爬蟲需求。如果你不是工程師，或只想快點拿到結果，其實還有更簡單的方式（提示：完全不用寫 Python）。我們一起來深入了解。

從測試工具到爬蟲神器：Playwright 與 Selenium 的進化史

先來簡單介紹一下。Selenium 2004 年就問世，是瀏覽器自動化的元老級工具，最初是為 QA 測試設計，能操控 Chrome、Firefox，甚至 Internet Explorer（如果你還需要 IE 的話）。Playwright 則是 2020 年微軟推出的新星，帶來現代化的自動化體驗，可以說是 Selenium 的年輕、靈活版。

這兩款工具都能讓你用 Python 等語言寫腳本，自動開啟瀏覽器、瀏覽網頁、點擊按鈕、填寫表單，最重要的是——擷取網頁資料。雖然它們本業是自動化測試，但現在已經成為價格監控、名單收集等各種網頁爬蟲的主力（）。不只是工程師，越來越多商務用戶也開始動手嘗試。

但說到底，當你真的要抓資料時，重點就變了。你不再在意測試覆蓋率，而是怎麼穩定拿到資料、不被封鎖、別再為 Python 錯誤加班到半夜。這時，Playwright 和 Selenium 的差異就很明顯了。

核心差異：Playwright 與 Selenium 在網頁爬蟲上的比較

直接切重點：Playwright 和 Selenium 都能抓網頁資料，但各有擅長的場景。

• Selenium 是資深老將，支援幾乎所有主流瀏覽器和語言，社群龐大，特別適合結構穩定、靜態的舊型網站。
• Playwright 則是新世代，專為現代 JavaScript 動態網頁設計，內建處理登入、彈窗、無限滾動等功能，速度更快，對 Python 用戶也更友善。

不信？我們來逐項比較。

功能比較表：Playwright vs. Selenium

如何選擇：什麼時候該用 Playwright 或 Selenium？

那麼，下一個爬蟲專案該選哪一個？根據多年自動化經驗，這是我的建議：

• Selenium 適合你如果：
  • 目標網站是傳統靜態頁面，HTML 結構簡單，JavaScript 很少。
  • 需要支援特殊或舊型瀏覽器（像 IE），或要整合舊系統。
  • 喜歡龐大的社群資源和 StackOverflow 解答。
  • 你本來就熟悉 Selenium 測試流程。
• Playwright 更適合你如果：
  • 目標網站是現代動態網頁，JavaScript 多、互動性高（像電商、社群等）。
  • 需要登入、分頁、無限滾動、彈窗等複雜操作。
  • 想快速上手，減少安裝和程式碼量。
  • 不想再寫一堆 time.sleep(5)，希望工具自動處理等待。

簡單判斷法：如果你用 Selenium 抓資料時，常常遇到「怎麼還沒載入好？」的困擾，該試試 Playwright 了。

Selenium 網頁爬蟲：優勢與限制

Selenium 當然有它的價值。作為自動化元老，很多簡單爬蟲任務它都能勝任。

優勢：

• 高度相容性： 幾乎支援所有主流瀏覽器和語言。
• 生態成熟： 教學、問答、插件資源豐富。
• 靜態網站首選： 頁面結構穩定時，Selenium 表現穩定。

限制：

• 安裝繁瑣： 需下載、設定瀏覽器驅動（像 ChromeDriver），還要隨時更新，初學者常常卡關（）。
• 手動等待： 動態內容需寫大量等待語句，甚至亂塞 sleep。
• 易被偵測： 很多網站能識別 Selenium 操作，特別是在雲端伺服器上。
• 除錯有限： 沒有內建錄影或互動檢查器。

總結：Selenium 適合簡單、穩定的網站，但遇到現代互動網頁就像推石頭上山一樣吃力。

Playwright 網頁爬蟲：優勢與限制

再來談談 Playwright。以我長期使用兩者的經驗，Playwright 明顯是為了解決爬蟲痛點而生。

優勢：

• 安裝簡單： 一行 pip 安裝，指令一執行就能用，完全不用煩惱驅動。
• 動態內容處理強： 自動等待元素載入，不用猜什麼時候才抓得到資料（）。
• 隱身功能： 內建隱身模式、多用戶情境，模擬真人操作，適合同時多帳號爬取。
• 現代除錯工具： 檢查器、錄影、甚至能根據手動操作自動產生程式碼。
• 速度快、效率高： 特別適合大量頁面或多工並行爬取。

限制：

• 生態較新： 教學資源略少，但成長很快。
• 部分功能以 JS 為主： 雖然大多數功能 Python 都支援，但有時候 JS 文件更完整。

總結：只要網站有一點動態內容，或你想快速拿到結果，Playwright 幾乎都是首選。

反爬蟲對抗：哪個 Python 爬蟲更能應付現代網站？

來聊聊爬蟲界的最大難題：被封鎖。寫程式不是最難的，最難的是怎麼不被網站擋下來。

• Selenium： 預設下很容易被偵測，像是 webdriver 標記、headless user agent 等都會被網站識破。雖然有像 undetected-chromedriver 這類解法，但需要額外設定，且總是落後於反爬技術（）。
• Playwright： 內建隱身功能，自動隱藏自動化痕跡，支援多瀏覽器情境，模擬真人互動。雖然不是萬能，但初次嘗試時被封鎖的機率較低。

但現實是： 兩者都無法百分百避開反爬蟲。遇到高風險網站（像搶鞋、搶票），還是得用代理、IP 輪換，甚至解 CAPTCHA。Playwright 只是讓這一切沒那麼痛苦。

開發體驗：安裝、學習曲線與除錯

說說實際操作感受，特別是對新手或只想快速完成任務的人。

• Selenium：
  • 安裝： 先裝 Python、再裝 Selenium，還要下載對應的瀏覽器驅動，設定 PATH，版本還不能錯。很多人卡在這步比寫爬蟲還久。
  • 學習曲線： 資源多，但也有很多過時的教學和舊程式碼。
  • 除錯： 主要靠 print 和截圖，Selenium IDE 功能有限。
• Playwright：
  • 安裝： pip install playwright，再 playwright install，馬上能用。
  • 學習曲線： 文件現代化，範例多，API 設計直覺，能用文字、角色、placeholder 選取元素。
  • 除錯： 內建檢查器，可逐步執行、錄影，方便追蹤問題（）。

**如果你想快速看到成果、少花時間在安裝和除錯，Playwright 絕對勝出。**Selenium 適合已經熟悉它的用戶，或有特殊需求時使用。

實作流程：用 Playwright 或 Selenium 打造你的第一個 Python 網頁爬蟲

來看看兩者的實際操作步驟（不寫程式碼，只看流程）：

Playwright（Python）：

1. 安裝 Playwright 及瀏覽器： pip install playwright + playwright install
2. 啟動瀏覽器： 開啟 Chromium、Firefox 或 WebKit（可選擇無頭模式）。
3. 前往目標頁面： 使用 page.goto("<https://example.com>")
4. 等待內容載入： Playwright 會自動等待元素出現。
5. 擷取資料： 用直覺式選擇器（如 get_by_text、locator("span.price")）。
6. 處理分頁或子頁： 迴圈翻頁或點擊連結，Playwright 支援多頁並行。
7. 匯出資料： 存成 CSV、Excel 或資料庫。
8. 除錯： 出問題時可用檢查器或錄影追蹤。

Selenium（Python）：

1. 安裝 Selenium： pip install selenium
2. 下載瀏覽器驅動： 例如 ChromeDriver，並設定 PATH。
3. 啟動瀏覽器： 開啟 Chrome、Firefox 等。
4. 前往目標頁面： driver.get("<https://example.com>")
5. 等待內容載入： 需手動加等待（WebDriverWait），或直接用 time.sleep。
6. 擷取資料： 用 find_element 或 find_elements（CSS/XPath）。
7. 處理分頁或子頁： 需自行管理翻頁與等待時機。
8. 匯出資料： 存成 CSV、Excel 或資料庫。
9. 除錯： 主要靠手動觀察、列印 HTML 或截圖。

可以發現，Playwright 對現代網站來說更像即插即用。

不用寫程式：Thunderbit 人工智慧網頁爬蟲的無程式碼解決方案

說真的，不是每個人都想為了抓一個商品價格表或名單，去學 Python。你可能是銷售、行銷、房仲或營運，只想馬上拿到資料。這時， 就是你的神隊友。

身為 Thunderbit 共同創辦人，我很清楚許多商務用戶只想跳過寫程式，直接拿到重點。因此我們打造了一款，讓你兩下就能抓取任何網站——完全不用 Python、驅動程式或除錯。

Thunderbit 怎麼用？

1. 打開你想抓資料的網站。
2. 點選「AI 建議欄位」。 Thunderbit 的 AI 會自動分析頁面，推薦資料欄位（如商品名稱、價格、圖片、評分）。
3. 點選「開始抓取」。 立刻獲得結構化的資料表。
4. 匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion、CSV 或 JSON。 完成。

不用選擇器、不用反覆嘗試、不用寫程式。就像點外送一樣簡單（甚至比等外送還快）。

Thunderbit 有什麼獨特之處？

• 動態網站也能抓： 支援現代電商、目錄網站，甚至無限滾動、彈窗頁面。
• 自動分頁與子頁抓取： 會自動點擊商品頁或分頁，幫你一次抓齊所有資料。
• 內建反封鎖技術： 後端自動 IP 輪換與隱身技術，大幅降低被封鎖風險。
• 熱門網站模板： 一鍵抓取 Amazon、eBay、Shopify、Zillow 等（）。
• 免維護： 網站結構變動時，Thunderbit AI 會自動調整，無需重寫爬蟲。
• 可排程： 支援定時自動抓取（如每日價格監控）。
• 支援 34 種語言： 幾乎全球網站都能抓、能翻譯。

最棒的是？你完全不用懂 HTML、CSS 或 Python。只要會用瀏覽器，就能用 Thunderbit。

哪種網頁爬蟲方案最適合你？

最後用一張表快速幫你選擇：

如果你是開發者，或喜歡寫程式，Playwright 和 Selenium 都很強大。但如果你的目標是最快把資料放進試算表，Thunderbit 能幫你省下數小時甚至數天的時間。

結論：快速、穩定的網頁爬蟲，隨你選擇

網頁爬蟲已經是主流，因為企業要競爭，就必須即時掌握數據。Playwright 和 Selenium 都從測試工具進化為爬蟲框架，各有千秋。Selenium 適合靜態網站和舊系統，Playwright 則是動態、互動網頁的現代首選。

但以我多年 SaaS、自動化與 AI 經驗來說：**如果你不是為了寫程式而來，別再浪費時間在驅動、選擇器和反爬技術上。**用 ，你可以從「我要這份資料」到「Excel 檔案已到手」只需幾分鐘。

無論你是 Python 達人，還是只想拿到結果的商務用戶，都有適合你的爬蟲方案。多試幾種，找到最適合你流程的工具，記住：最好的爬蟲，就是能最快、最省事拿到你要的資料的那一個。

如果你半夜兩點還在 debug Selenium 驅動錯誤，別忘了——Thunderbit 隨時等你，兩下就能抓資料。祝你爬蟲順利！

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