Python HTML 解析器教學：逐步操作指南

說真的，沒有人會一大早醒來就期待著把 500 筆商品價格一行一行複製貼到試算表裡。（如果你真的會，佩服你的毅力，也建議你先準備好護腕。）不管你是做業務、營運，還是想讓公司領先同業一步，應該都體會過從網站整理資料的痛苦。現在幾乎所有事都靠網路數據，自動化擷取的需求也越來越大——。

web-data-manual-vs-automated-comparison-illustration.png

我在 SaaS 和自動化領域混了好幾年，什麼奇招都看過：從 Excel 巨集到半夜兩點拼湊的 Python 腳本。這篇教學會帶你用 python html 解析器實際抓網站資料（沒錯，我們會一起擷取 IMDb 電影評分），同時也會告訴你，2025 年有更聰明的選擇——像這種 AI 工具，讓你完全不用寫程式就能直接拿到洞察。

什麼是 html 解析器？為什麼要用 Python？

先從基本的說起：html 解析器到底在幹嘛？你可以把它想像成網路世界的圖書館管理員。它會把網頁背後那堆亂七八糟的 HTML 程式碼，整理成有層次的樹狀結構。這樣你就能輕鬆挑出你要的資料——像是標題、價格、連結——不用在一堆標籤和 div 裡迷路。

Python 會是這類工作的首選語言，原因很簡單：語法好懂、入門門檻低，而且有一堆現成的網頁爬蟲和解析函式庫。事實上，，因為學起來不難，社群資源又超多。

Python html 解析器主流工具

常見的 python html 解析器有：

BeautifulSoup：經典又新手友善的選擇。
lxml：速度快、功能強大，支援進階查詢。
html5lib：能處理各種亂七八糟的 HTML，像瀏覽器一樣包容。
PyQuery：可以用 jQuery 風格選擇器，前端背景的人會很愛。
HTMLParser：Python 內建解析器，簡單但功能有限。

每個工具各有特色，但都能幫你把原始 HTML 變成結構化資料。

企業怎麼用 python html 解析器？

網頁資料擷取早就不是工程師或資料科學家的專利，對業務、營運等部門來說，這已經是日常工作的一部分。舉幾個例子：

應用場景（產業）	常見擷取資料	商業效益
價格監控（零售）	競品價格、庫存	動態定價、提升利潤 (來源)
競品產品情報	商品列表、評論、供貨狀態	發掘市場缺口、產生潛在客戶 (來源)
潛在客戶開發（B2B 業務）	公司名稱、Email、聯絡方式	自動化名單開發、擴展銷售管道 (來源)
市場情緒分析（行銷）	社群貼文、評論、評分	即時回饋、趨勢洞察 (來源)
房地產彙整	物件列表、價格、仲介資訊	市場分析、定價策略 (來源)
招募情報	候選人履歷、薪資資訊	人才搜尋、薪資比對 (來源)

簡單說：還在手動複製資料，就是在浪費時間和成本。

Python html 解析器工具箱：主流函式庫比較

來點實戰比較，以下是幾個常用 python html 解析器的優缺點，幫你選對工具：

函式庫	易用性	速度	彈性	維護需求	適合對象
BeautifulSoup	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐	⭐⭐⭐	中等	新手、雜亂 HTML
lxml	⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	中等	速度、XPath、大型文件
html5lib	⭐⭐⭐	⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	低	瀏覽器級解析、破損 HTML
PyQuery	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	中等	jQuery 愛好者、CSS 選擇器
HTMLParser	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐	低	簡單、內建任務

BeautifulSoup：新手首選

BeautifulSoup 幾乎是 HTML 解析的入門範例，語法直覺、文件齊全，對於格式雜亂的 HTML 也能輕鬆處理（）。缺點是速度比較慢，遇到大型或複雜頁面時效能有限，而且不原生支援 XPath。

lxml：速度與功能兼備

如果你追求效能或需要 XPath 查詢，lxml 是不錯的選擇（）。它基於 C 語言函式庫，速度超快，但安裝比較麻煩，學習曲線也比較高。

其他選項：html5lib、PyQuery、HTMLParser

html5lib：解析方式跟瀏覽器一樣，適合處理破損或奇怪的 HTML，但速度慢（）。
PyQuery：可以用 jQuery 風格選擇器，對前端工程師很友善（）。
HTMLParser：Python 內建，速度快、隨時可用，但功能比較陽春。

步驟一：建立 python html 解析環境

開始解析前，先把環境準備好：

安裝 Python：到下載。
安裝 pip：Python 3.4 以上通常內建，可用 pip --version 檢查。
安裝函式庫（本教學用 BeautifulSoup 和 requests）：
```
1pip install beautifulsoup4 requests lxml
```
- beautifulsoup4：HTML 解析器。
- requests：用來抓網頁。
- lxml：高效能解析器，可搭配 BeautifulSoup 使用。

確認安裝成功：

1python -c "import bs4, requests, lxml; print('All good!')"

常見問題排解：

權限錯誤可以用 pip install --user ...
Mac/Linux 可能要用 python3 和 pip3
出現 “ModuleNotFoundError” 請檢查拼字和 Python 環境

步驟二：用 Python 解析你的第一個網頁

來實作 IMDb Top 250 電影榜，抓電影名稱、年份和評分。

IMDb’s Top 250 movies.png

抓取與解析網頁

範例程式碼如下：

1import requests
2from bs4 import BeautifulSoup
3url = "<https://www.imdb.com/chart/top/>"
4resp = requests.get(url)
5soup = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser')
6# 找出所有標題與評分欄位
7title_cells = soup.find_all('td', class_='titleColumn')
8rating_cells = soup.find_all('td', class_='ratingColumn imdbRating')
9# 以前三部電影為例
10for i in range(3):
11    title_cell = title_cells[i]
12    rating_cell = rating_cells[i]
13    title = title_cell.a.text
14    year = title_cell.span.text.strip("()")
15    rating = rating_cell.strong.text if rating_cell.strong else rating_cell.text
16    print(f"{i+1}. {title} ({year}) -- Rating: {rating}")

這段程式在做什麼？

用 requests.get() 取得網頁內容
用 BeautifulSoup 解析 HTML
依 class 名稱找出 <td> 元素
取出標題、年份、評分文字

輸出結果：

11. The Shawshank Redemption (1994) -- Rating: 9.3
22. The Godfather (1972) -- Rating: 9.2
33. The Dark Knight (2008) -- Rating: 9.0

如何找出標籤與 class？

怎麼知道要用哪些標籤和 class？其實就是用瀏覽器右鍵「檢查元素」觀察 HTML 結構。像這個例子，每部電影都在 <td class="titleColumn">，評分則在 <td class="ratingColumn imdbRating">（）。

小技巧： 換網站時，先觀察 HTML 結構，找出獨特的 class 或標籤。

儲存與匯出資料

把資料存成 CSV 檔：

1import csv
2movies = []
3for i in range(len(title_cells)):
4    title_cell = title_cells[i]
5    rating_cell = rating_cells[i]
6    title = title_cell.a.text
7    year = title_cell.span.text.strip("()")
8    rating = rating_cell.strong.text if rating_cell.strong else rating_cell.text
9    movies.append([title, year, rating])
10with open('imdb_top250.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
11    writer = csv.writer(f)
12    writer.writerow(['Title', 'Year', 'Rating'])
13    writer.writerows(movies)

清理資料小撇步：

用 .strip() 去除多餘空白
用 if 處理缺漏資料
若要匯出 Excel，可以直接用 Excel 開啟 CSV，或用 pandas 寫成 .xlsx

步驟三：面對 HTML 結構變動與維護挑戰

這才是真正的考驗。網站常常會改版，有時候感覺就是故意讓爬蟲抓不到資料。如果 IMDb 把 class="titleColumn" 改成 class="movieTitle"，你的程式馬上就會失效。這種狀況我也遇過無數次。

腳本失效的常見狀況

常見問題：

找不到選擇器：指定的標籤或 class 不存在
結果為空：頁面結構變了，或內容改用 JavaScript 載入
HTTP 錯誤：網站加上反爬蟲機制

排解步驟：

檢查實際 HTML 是否跟瀏覽器看到的一樣
更新選擇器以符合新結構
如果內容是動態載入，可能要用 Selenium 這類瀏覽器自動化工具，或找 API 端點

最麻煩的是？ 如果你同時抓 10、50、甚至 500 個網站，光是修腳本就夠你忙了（）。

步驟四：手動 python html 解析的隱藏成本

假設你不只要抓 IMDb，還要抓 Amazon、Zillow、LinkedIn 等等，每個網站都要寫一份腳本。只要網站一改版，你又得回去修程式。

隱藏成本包括：

維護工時：
基礎設施：需要代理伺服器、錯誤處理、監控
效能問題：規模變大時要處理併發、速率限制等
品質控管：腳本越多，出錯機率越高

對非技術團隊來說，這種方式很快就會變得難以維護。就像請一群實習生每天複製貼上資料——只是這些實習生是 Python 腳本，而且網站一變動就「請假」。

超越 python html 解析器：AI 驅動的 Thunderbit

現在來點新鮮的。如果你能不用寫程式、不用修腳本，網站怎麼變都能直接拿到資料，會不會更輕鬆？

這就是我們打造的初衷。這款人工智慧網頁爬蟲 Chrome 擴充功能，讓你只要點兩下就能從任何網站擷取結構化資料。完全不需要 Python、腳本或煩人的維護。

python html 解析器 vs. Thunderbit：功能對比

比較面向	Python HTML 解析器	Thunderbit (方案價格)
設定時間	高（安裝、寫程式、除錯）	低（安裝擴充、點擊即可）
易用性	需會寫程式	完全免寫程式，點選操作
維護成本	高（腳本常壞）	低（AI 自動適應）
擴展性	複雜（腳本、代理、基礎設施）	內建（雲端爬取、批次作業）
資料增強	手動（需額外寫程式）	內建（標註、清理、翻譯、子頁面）

與其自己寫，不如交給 AI 幫你解決！

為什麼選擇 AI 來擷取網頁資料？

Thunderbit 的 AI 代理人會自動讀取頁面、判斷結構，網站變動時也能自動調整。就像有個永遠不喊累、也不怕 class 名稱變動的超級助理。

完全免寫程式：任何人都能用，無論業務、營運、行銷
批次爬取：1 萬頁資料幾分鐘就能搞定，省下無數除錯時間
免維護：AI 自動處理版面變動、分頁、子頁面等
資料增強：邊爬邊清理、標註、翻譯、摘要

想像一下，只要幾下點擊就能抓下 IMDb Top 250 全部電影、每部電影的詳細頁、甚至評論，而傳統 Python 腳本還卡在第 12 行報錯。

實作：用 Thunderbit 擷取 IMDb 電影評分

Thunderbit 怎麼完成同樣的 IMDb 任務？

安裝。
前往。
點擊 Thunderbit 圖示。
點選「AI 建議欄位」。 Thunderbit 會自動辨識並推薦欄位（標題、年份、評分）。
如有需要可調整欄位。
點擊「開始爬取」。 Thunderbit 會瞬間擷取全部 250 筆資料。
可匯出到 Excel、Google Sheets、Notion 或 CSV。

就這麼簡單。完全不用寫程式、不用除錯，也不會遇到「為什麼清單是空的？」的窘境。

想看實際操作？歡迎到看教學影片，或參考我們的了解更多實戰案例。

結語：選擇最適合你的網頁資料擷取工具

像 BeautifulSoup、lxml 這類 python html 解析器功能強大又免費，適合想要完全自訂、樂於寫程式的開發者。不過，隨著需求擴大，學習和維護成本也會大幅增加。

對於業務、營運、只想要資料又不想寫程式的用戶，AI 工具如絕對是效率救星。你可以大規模擷取、清理、增強網頁資料，完全免寫程式、免維護。

我的建議？ 如果你熱愛寫腳本、需要高度客製化，python 解析器很適合你。但如果你重視時間和效率，不妨試試 Thunderbit，讓 AI 幫你搞定繁瑣的工作。

想深入了解網頁爬蟲、資料擷取和 AI 自動化？歡迎瀏覽，像是或等更多教學。