如何使用 BeautifulSoup：Python 網頁爬蟲教學

網頁爬蟲這項技能，早就從以前的冷門小眾，變成現在銷售、營運、行銷人員的日常必備工具。隨著網路上的資料量爆炸成長——全球資料產生量從 2019 年到 2023 年直接暴增了快 —，難怪現在有把資料當成決策的核心。不過現實很骨感，都覺得處理非結構化資料（像是亂七八糟的 HTML）超級頭痛。我看過太多團隊為了把網站資訊整理進 Excel，結果卡在無止盡的複製貼上地獄——真的會讓人崩潰。

這時候 Python 的 BeautifulSoup 就超好用啦。這篇教學會手把手帶你用 BeautifulSoup 實作網頁爬蟲，還有一個實用的 Python Beautiful Soup 範例，讓你可以根據自己的需求彈性運用。更讚的是，我還會教你怎麼搭配，我們家的人工智慧網頁爬蟲，無論你會不會寫程式，都能大幅提升效率，拿到乾淨又結構化的資料。

什麼是 BeautifulSoup？為什麼適合做網頁爬蟲？

先從基礎開始。是一個 Python 函式庫，可以輕鬆解析 HTML 和 XML 文件。你可以把它想像成一個翻譯機：它能把網頁那堆「標籤湯」變成好操作的樹狀結構，讓你輕鬆找到、提取、處理你要的資料。不管你是要抓電商網站的商品價格、收集新聞標題，還是從商業名錄挖潛在客戶，BeautifulSoup 都是把網頁變成結構化資料的首選。

為什麼大家都愛用？首先，它對新手超級友善。BeautifulSoup 能包容亂七八糟的 HTML（畢竟網頁世界本來就很亂），而且語法簡單，幾行程式就能開始爬。再來，它有很大的用戶社群和一堆資源，遇到問題 Google 一下就有答案。

常見的 BeautifulSoup 應用場景像是：

從電商頁面抓商品名稱、價格、評分
抓新聞網站的標題、作者、發佈日期
解析表格或名錄（像公司或聯絡人清單）
從分類網站收集 email 或電話
監控網站更新（價格變動、新職缺等）

只要你的資料在靜態 HTML 裡，BeautifulSoup 就是你最可靠的網頁爬蟲夥伴。

BeautifulSoup 做網頁爬蟲的獨特優勢

市面上 Python 網頁爬蟲函式庫一堆——那為什麼要選 BeautifulSoup？它的優點有：

簡單易學： BeautifulSoup 輕量、上手快，不用搞一堆複雜框架或寫一堆樣板，非常適合新手或臨時小型爬蟲任務。
容錯力強： 能處理破損或格式亂掉的 HTML，這在現實網頁超常見。
彈性高： 不會強迫你用特定架構，只要給它 HTML 就能自由提資料。
超好整合： 能和 requests（抓網頁）、csv（存資料）、pandas（資料分析）等 Python 套件無縫搭配。

和其他工具比較：

工具	最適合用途	優點	缺點
BeautifulSoup	靜態 HTML 解析、新手入門	簡單、快速上手、容錯、彈性高	不適合 JavaScript 動態網頁
Scrapy	大型、非同步爬蟲任務	強大、可擴展、內建爬蟲架構	學習曲線較陡、設定較繁瑣
Selenium	JavaScript/動態內容	可操作 JS、填表單、點擊按鈕	執行較慢、資源消耗大

如果你剛入門或只想快速解析靜態頁面，BeautifulSoup 就像網頁爬蟲界的瑞士刀（）。遇到複雜或動態網站，可以搭配 Selenium 或 Scrapy，但 BeautifulSoup 絕對是學習網頁爬蟲的最佳起點。

BeautifulSoup 環境安裝教學

準備動手了嗎？安裝步驟如下：

安裝 Python： 到下載最新版。

建立虛擬環境（建議但不強制）：

1python -m venv venv
2source venv/bin/activate  # Windows 用 venv\Scripts\activate

安裝 BeautifulSoup 及相關套件：
```
1pip install beautifulsoup4 requests lxml html5lib
```
- beautifulsoup4：主程式庫
- requests：抓網頁
- lxml 或 html5lib：更快、更穩定的 HTML 解析器
常見問題排解：
- 如果出現 “pip not found” 錯誤，試試 pip3 或 py -m pip。
- Mac/Linux 可能要加 sudo 權限。
- Windows 請確認 Python 有加到 PATH。

測試安裝有沒有成功：

1from bs4 import BeautifulSoup
2import requests
3html = requests.get("http://example.com").text
4soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
5print(soup.title)

如果看到 <title>Example Domain</title>，就代表安裝成功（）。

Python Beautiful Soup 實戰範例

來看一個實際的 python beautiful soup 範例。假設你想抓新聞網站的最新標題，步驟如下：

1. 抓取網頁內容

1import requests
2from bs4 import BeautifulSoup
3url = "https://www.bbc.com/news"
4response = requests.get(url)
5html = response.text

2. 解析 HTML

1soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")

3. 檢查 HTML 結構

打開瀏覽器的開發者工具（右鍵→檢查），找出標題的標籤。很多新聞網站的標題會在 <h3> 標籤，還會有特定 class。

例如：

1<h3 class="gs-c-promo-heading__title">Headline Title</h3>

4. 提取資料

1headlines = soup.find_all("h3", class_="gs-c-promo-heading__title")
2for h in headlines:
3    print(h.get_text(strip=True))

這樣就能列出所有新聞標題。

5. 儲存資料到 CSV

把標題存下來，方便後續分析：

1import csv
2with open("headlines.csv", "w", newline='', encoding="utf-8") as file:
3    writer = csv.writer(file)
4    writer.writerow(["headline"])
5    for h in headlines:
6        writer.writerow([h.get_text(strip=True)])

這樣你就有一份可以直接丟進 Excel 或 Google Sheets 的 CSV 檔。

如何看懂 HTML 結構，精準抓取資料

寫程式前，記得先檢查網頁的 HTML 結構。方法如下：

開啟開發者工具： 右鍵網頁→檢查。
定位資料位置： 滑鼠移到元素上，找出包含目標資料的標籤（像標題、價格、作者）。
記下標籤和 class/id： 找像 class="product-title" 或 id="main-content" 這種獨特標示。
測試選擇器： 用 BeautifulSoup 的 .find()、.find_all() 或 .select() 方法鎖定元素。

小技巧：用 soup.prettify() 可以在 Python 主控台印出漂亮的 HTML 結構，超方便閱讀。

用 BeautifulSoup 提取並結構化資料

假設你想同時抓部落格文章的標題和作者：

1articles = soup.find_all("article")
2data = []
3for article in articles:
4    title = article.find("h2").get_text(strip=True)
5    author = article.find("span", class_="author").get_text(strip=True)
6    data.append({"title": title, "author": author})

這樣就得到一個字典清單，之後要匯出 CSV 或進一步分析都很方便。

要抓連結、圖片或其他屬性也很簡單：

1for link in soup.find_all("a"):
2    print(link.get("href"))

或圖片：

1for img in soup.find_all("img"):
2    print(img.get("src"))

資料匯出：從 Python 到 Excel 或 CSV

資料整理好後，匯出也很簡單。用 csv 模組：

1import csv
2with open("articles.csv", "w", newline='', encoding="utf-8") as file:
3    writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=["title", "author"])
4    writer.writeheader()
5    for row in data:
6        writer.writerow(row)

或你偏好 pandas：

1import pandas as pd
2df = pd.DataFrame(data)
3df.to_csv("articles.csv", index=False)
4df.to_excel("articles.xlsx", index=False)

記得用 UTF-8 編碼，避免國際資料亂碼。

實例解析：用 BeautifulSoup 抓取新聞網站資料

來看一個實戰 python beautiful soup 範例：抓新聞網站的文章標題、作者和發佈日期。

假設你想從抓文章資料：

1import requests
2from bs4 import BeautifulSoup
3import csv
4url = "https://edition.cnn.com/world"
5response = requests.get(url)
6soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
7articles = soup.find_all("article")
8data = []
9for article in articles:
10    title_tag = article.find("h3")
11    date_tag = article.find("span", class_="date")
12    author_tag = article.find("span", class_="author")
13    title = title_tag.get_text(strip=True) if title_tag else ""
14    date = date_tag.get_text(strip=True) if date_tag else ""
15    author = author_tag.get_text(strip=True) if author_tag else ""
16    data.append({"title": title, "date": date, "author": author})
17with open("cnn_articles.csv", "w", newline='', encoding="utf-8") as file:
18    writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=["title", "date", "author"])
19    writer.writeheader()
20    for row in data:
21        writer.writerow(row)

這段程式會抓最新文章，提取標題、日期和作者，並存成 CSV。你可以用這些資料做競品追蹤、趨勢分析或內容研究，完全看你的商業需求。

進階應用：結合 BeautifulSoup 與 Thunderbit

接下來聊聊怎麼讓你的爬蟲流程更順。是一款 AI 驅動的 Chrome 網頁爬蟲擴充功能，能大幅簡化資料提取流程。用 Thunderbit，你可以：

AI 智能欄位建議： Thunderbit 會自動分析頁面，推薦可提取的資料欄位，省去手動找 HTML 或調整選擇器的麻煩。
抓取子頁面： Thunderbit 能自動點擊連結，深入子頁（像商品或文章詳情頁），讓資料更完整。
一鍵匯出： 資料可直接匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion。
自動分頁處理： 支援多頁面（甚至無限滾動）資料抓取。
排程爬蟲： 可設定定期自動抓取，確保資料即時更新。

我最愛的混合工作流程是：

先用 Thunderbit： 開啟目標網站，點 Thunderbit 圖示，讓「AI 智能欄位建議」自動找出標題、作者、日期等欄位。
匯出資料： 下載成 CSV 或直接傳到 Google Sheets。
用 BeautifulSoup 進行自訂處理： 如果要進一步分析（像文字清理、去重、合併其他資料），就把匯出的 CSV 載入 Python，搭配 BeautifulSoup 或 pandas 做後處理。

這種組合讓你同時享有 Thunderbit 的 AI 速度與自動欄位偵測，還有 BeautifulSoup 的彈性與自訂能力。

速度與資料品質：為什麼要結合 Thunderbit 與 BeautifulSoup？

為什麼要兩個一起用？我的經驗是：

效率大提升： Thunderbit 可以同時平行抓數十個頁面（雲端模式下最多 50 個），資料幾分鐘就到手。
資料完整性： Thunderbit 的 AI 能適應版面變動，從複雜網站也能抓到結構化資料，減少遺漏欄位。
降低錯誤率： 不用怕 class 名稱變動導致程式壞掉，Thunderbit 的 AI 每次都會重新分析頁面。
自訂後處理： 進階需求（像篩選、翻譯、合併資料集）可以用 BeautifulSoup 和 pandas 完全掌控。

這種混合方式特別適合：

大規模名單蒐集： 用 Thunderbit 快速抓大量資料，再用 BeautifulSoup 清理和補充。
商品監控： Thunderbit 處理重複性抓取，BeautifulSoup 分析趨勢或異常。
新聞與內容追蹤： Thunderbit 快速收集文章，Python 進行情感分析或關鍵字提取。

BeautifulSoup 網頁爬蟲常見問題與排解

網頁爬蟲不可能永遠順利，常見問題和解法如下：

動態內容： 如果網站用 JavaScript 載入資料（像無限滾動、AJAX），單靠 BeautifulSoup 看不到。這時可以用 Selenium 或 Thunderbit 的瀏覽器模式。
反爬蟲機制： 有些網站會擋自動請求。可以試著自訂 User-Agent、拉長請求間隔，或用 Thunderbit 雲端爬蟲繞過簡單封鎖。
HTML 結構變動： 程式突然壞掉，通常是網站 HTML 改版。重新檢查頁面並更新選擇器。Thunderbit 的 AI 可自動適應。
資料遺漏： 取值前先檢查元素有沒有存在，屬性建議用 .get() 取代 []，避免 KeyError。
編碼問題： 存檔時請用 UTF-8，避免特殊字元亂碼。

最後，記得遵守網站的 robots.txt 和服務條款，做個有禮貌的爬蟲，不要造成對方困擾。

結論與重點整理

學會用 BeautifulSoup 做網頁爬蟲，絕對是現在資料時代最實用的技能之一。本篇 beautifulsoup 網頁爬蟲教學重點如下：

BeautifulSoup 是解析靜態 HTML、用 Python 抓結構化資料的最佳入門工具。
安裝設定超簡單——只要安裝 Python、pip 和幾個套件就好。
學會看 HTML 結構，才能精準抓到你要的資料。
匯出 CSV/Excel，讓資料馬上能用於商業分析。
結合 Thunderbit，享受 AI 欄位偵測、快速爬蟲和一鍵匯出，適合商業用戶和沒寫過程式的人。
混合工作流程（Thunderbit 批量抓取，BeautifulSoup 客製處理）兼顧速度、資料品質和彈性。

想提升你的網頁爬蟲效率，不妨兩種工具都玩玩看：先寫個簡單的 BeautifulSoup 腳本，再體驗的極速抓取。更多實用教學，歡迎來逛逛。

祝你爬蟲順利，資料永遠乾淨、結構化、隨時可用！

體驗 Thunderbit 人工智慧網頁爬蟲

常見問題

1. 什麼是 BeautifulSoup？有什麼用途？
BeautifulSoup 是一個 Python 函式庫，用來解析 HTML 和 XML 文件。它能幫你從網頁中提取資料，轉成清楚的清單或表格，非常適合做網頁爬蟲。

2. BeautifulSoup 和 Selenium、Scrapy 有什麼不同？
BeautifulSoup 適合靜態 HTML 頁面，輕量又好上手。Selenium 適合抓動態、JavaScript 網站，Scrapy 則是大型、非同步爬蟲的完整框架。新手和小型任務首選 BeautifulSoup。

3. BeautifulSoup 可以和 Thunderbit 一起用嗎？
當然可以。Thunderbit 能用 AI 快速辨識並提取網頁欄位，BeautifulSoup 則可用於自訂後處理或更深入的資料分析。

4. 用 BeautifulSoup 做網頁爬蟲常見挑戰有哪些？
常見問題包括處理動態內容、反爬蟲機制，以及 HTML 結構變動。善用 Thunderbit 的 AI 功能或瀏覽器模式，可以解決多數困難。

5. 如何把 BeautifulSoup 抓到的資料匯出成 Excel 或 CSV？
可以用 Python 內建的 csv 模組或 pandas 套件，將資料寫入 CSV 或 Excel。記得用 UTF-8 編碼，確保特殊字元正確顯示，跟試算表工具相容。

想親自體驗嗎？立刻下載，開始更聰明地抓資料。更多教學和技巧，歡迎來看看。

延伸閱讀

如何使用 BeautifulSoup：Python 網頁爬蟲教學

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