Python 圖片爬蟲教學：完整步驟指南

網路上到處都是各種圖片，2025 年的現在，企業都在搶著蒐集每一個有價值的像素。不管你是做電商、規劃行銷，還是要訓練 AI 視覺模型，圖片資料都是超級重要的資產。我自己深有體會，只要能大量又有系統地整理圖片，決策會更精準、行銷更有力，甚至還能開創新商機。說真的，沒有人想一張一張右鍵「另存圖片」吧？這時候，python 圖片爬蟲就能幫你自動化這些瑣碎流程，讓你把時間花在分析和應用，而不是重複勞力。

Python 一直是資料處理的萬用神器，圖片爬取當然也不例外，功能強大又容易上手。現在更方便了，根本不用糾結寫程式或效率問題，像 這種 AI 工具，讓不會寫程式的人也能輕鬆抓下整個網站（連子頁面都行）的所有圖片。這篇教學會帶你從零開始打造自己的 python 圖片爬蟲，也會告訴你什麼時候該交給 AI 幫你省時省力。

什麼是 python 圖片爬蟲？

簡單來說，python 圖片爬蟲就是一種自動化工具，可以批次從網站上抓圖片。它會自動讀取網頁、解析 HTML，找到圖片標籤（像 <img src="...">），然後把圖片下載到你的電腦。就像有個數位小助手，永遠不會累，也不會被貓咪梗圖分心。

為什麼大家都愛用 Python？有三大原因：

1. 函式庫超多超齊全：Python 有很多成熟的函式庫，像 Requests（抓網頁）、BeautifulSoup（解析 HTML）、Selenium（處理動態內容），是網頁爬蟲的首選語言（）。
2. 語法簡單又彈性：Python 語法超直觀，資料處理能力又強，從爬取到分析一條龍搞定。
3. 社群資源豐富：快 70% 的爬蟲開發者都用 Python，網路上教學、論壇、範例一大堆（）。

當然，你也不一定要自己寫程式。像 這種無程式碼、AI 驅動的工具，只要幾個步驟就能完成圖片爬取，人人都能輕鬆上手。

為什麼要用 python 圖片爬蟲？商業應用全解析

那圖片爬取到底有什麼實際用途？其實應用場景超多元：

自動化的好處超明顯：用爬蟲抓 100 張圖片只要 12 分鐘，手動卻要 2 小時（）。而且全球圖像辨識市場預估 2025 年會衝到 389 億美元（），圖片資料需求只會越來越大。

python 圖片爬蟲必備函式庫

想自己動手做，這些 Python 函式庫你一定要認識：

實務上，最常見的組合是 Requests + BeautifulSoup 處理靜態頁面，遇到動態內容再加 Selenium，下載後用 Pillow 處理圖片。

Thunderbit 與傳統 python 圖片爬蟲比較

接下來介紹新世代工具：。Thunderbit 是一款 AI 驅動的 Chrome 擴充功能，讓圖片爬取變得超簡單，完全不用寫程式。

來看看 Thunderbit 跟傳統 Python 實作有什麼差別：

Thunderbit 的 圖片提取器 完全免費，一鍵就能取得頁面上所有圖片網址。進階需求時，AI 還能自動爬取子頁面、下載圖片，並直接匯出到你常用的表格或資料庫（）。

圖解教學：打造 python 圖片爬蟲

準備動手做了嗎？以下是從零開始打造 python 圖片爬蟲的步驟，會用到 Requests、BeautifulSoup，進階可加 Selenium。

步驟 1：安裝 Python 與必要函式庫

先確認你有安裝 Python 3，然後在終端機輸入：

1pip install requests beautifulsoup4 selenium pillow

如果要用 Selenium 處理動態內容，還要下載對應的 WebDriver（像 ChromeDriver），並加到系統 PATH（）。

步驟 2：檢查目標網站的圖片結構

用 Chrome 開啟目標網站，右鍵圖片選「檢查」，觀察：

• 圖片是不是在 <img src="..."> 標籤？
• 有沒有 lazy load（像 data-src 或 data-original）？
• 圖片是不是在特定容器或 class？

例如：

1<img class="product-image" src="https://www.example.com/images/item1.jpg" alt="Item 1">

如果圖片是用 JavaScript 載入或要滑動才出現，建議用 Selenium。

步驟 3：撰寫 Python 程式抓取圖片網址

這是用 Requests + BeautifulSoup 的基本範例：

1import requests
2from bs4 import BeautifulSoup
3url = "https://www.example.com/products"
4response = requests.get(url)
5if response.status_code != 200:
6    print(f"Failed to retrieve page: {response.status_code}")
7    exit()
8soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
9img_tags = soup.find_all('img')
10image_urls = []
11for img in img_tags:
12    src = img.get('src')
13    if not src:
14        continue
15    if src.startswith('http'):
16        img_url = src
17    else:
18        img_url = "https://www.example.com" + src
19    image_urls.append(img_url)
20print(f"Extracted {len(image_urls)} image URLs.")

小技巧：

• lazy load 圖片要記得檢查 data-src，有的話優先用。
• 用 urllib.parse.urljoin 處理相對路徑更穩。

步驟 4：下載並儲存圖片

接下來把圖片下載下來：

1import os
2download_folder = "scraped_images"
3os.makedirs(download_folder, exist_ok=True)
4for idx, img_url in enumerate(image_urls, start=1):
5    try:
6        img_data = requests.get(img_url).content
7    except Exception as e:
8        print(f"Error downloading {img_url}: {e}")
9        continue
10    ext = os.path.splitext(img_url)[1]
11    if ext.lower() not in [".jpg", ".jpeg", ".png", ".gif", ".webp"]:
12        ext = ".jpg"
13    filename = f"image_{idx}{ext}"
14    file_path = os.path.join(download_folder, filename)
15    with open(file_path, 'wb') as f:
16        f.write(img_data)
17    print(f"Saved {filename}")

實用建議：

• 檔名盡量有意義（像產品名稱）。
• 建議把來源網址、圖片資訊記錄到 CSV，方便追蹤。

步驟 5：（進階）用 Selenium 處理動態內容

如果圖片是 JS 載入，可以用 Selenium：

1from selenium import webdriver
2from selenium.webdriver.common.by import By
3from selenium.webdriver.chrome.options import Options
4options = Options()
5options.headless = True
6driver = webdriver.Chrome(options=options)
7driver.get(url)
8driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
9# 可以加 time.sleep(2) 等待圖片載入
10page_html = driver.page_source
11driver.quit()
12soup = BeautifulSoup(page_html, 'html.parser')
13img_tags = soup.find_all('img')
14# 後面步驟同上處理網址

Selenium 雖然比較慢，但對於需要互動或滾動才出現的圖片超級實用。

進階技巧：常見圖片爬取難題與解法

爬蟲過程難免遇到挑戰，這裡整理幾個常見問題與解法：

• 反爬蟲封鎖：加請求延遲、代理輪換，設真實 User-Agent（）。
• 驗證碼與登入：Selenium 可以協助登入，但遇到驗證碼就比較難自動化。Thunderbit 的瀏覽器模式可以手動通過驗證碼後再爬。
• 動態內容：用 Selenium 或無頭瀏覽器載入 JS 圖片。
• 資料品質：用 Pillow 過濾過小或佔位圖。
• 法律與道德：一定要檢查 robots.txt，尊重版權，只抓公開資料並合法使用（）。

Thunderbit 幫你搞定大部分技術難題，像代理輪換、瀏覽器上下文、AI 智能提取，讓你專心用資料就好。

什麼時候該用 Thunderbit 來抓圖片？

Thunderbit 適合這些情境：

• 想要快速拿到結果，不想寫程式。
• 網站有很多子頁面（像商品頁），想一次抓下所有圖片。
• 希望直接把圖片和資料匯出到 Google Sheets、Notion、Airtable。
• 常遇到反爬蟲或動態內容，不想自己處理技術細節。

Thunderbit 操作流程：

1. 安裝 。
2. 前往目標網站。
3. 點擊擴充功能，選「AI 建議欄位」—Thunderbit 會自動偵測圖片和其他欄位。
4. 點「開始爬取」，Thunderbit 會提取圖片網址（也能直接下載圖片）。
5. 一鍵匯出到 Excel、Google Sheets、Notion、Airtable，圖片直接顯示。

Thunderbit 的 完全免費、無次數限制，還有子頁面爬取和排程功能，定期任務超省時。

圖片資料如何整理與匯出？

資料管理很重要，建議這樣做：

• 資料夾結構：依來源或類別分資料夾，檔名清楚一致。
• 記錄元資料：用 CSV 記錄檔名、來源網址、alt 文字等資訊。
• 匯出選項：Thunderbit 可直接匯出到 Google Sheets、Notion、Airtable，圖片以縮圖顯示。
• 清理重複：移除重複或無用圖片（像小圖示、佔位圖）。
• 儲存空間：大量圖片可壓縮或用雲端儲存。

前期整理好，後續團隊協作或分析都更有效率。

結論與重點整理

打造 python 圖片爬蟲能大幅提升圖片資料收集效率。重點如下：

• Python 優勢：用 Requests、BeautifulSoup、Selenium 幾乎能抓任何網站的圖片，靜態動態都行。
• 商業價值：圖片爬取可用於競品分析、AI 訓練等，省時又能挖掘新洞見。
• Thunderbit 優勢：不會寫程式也能用 Thunderbit 一鍵提取圖片、爬取子頁面，直接匯出到常用工具。
• 選擇建議：需要高度自訂或整合流程，建議用 Python；追求速度、簡單、團隊協作，Thunderbit 是最佳選擇。

不管你選哪條路，記得合法合規、尊重版權，並妥善管理你的資料。想看 Thunderbit 實際操作？ 或參考 有更多教學與技巧。

祝你爬圖順利，資料都能精準、實用、即刻上手！

常見問題

1. 什麼是 python 圖片爬蟲？為什麼要用？
python 圖片爬蟲是一種自動化工具，可以批次從網站收集圖片，省下手動下載的時間，適合用於競品分析、內容策展、AI 訓練等商業應用。

2. 圖片爬蟲常用哪些 Python 函式庫？
最常用的有 Requests（抓網頁）、BeautifulSoup（解析 HTML）、Selenium（處理動態內容）、Scrapy（大規模爬取）、Pillow（下載後圖片處理）。

3. Thunderbit 跟傳統 python 圖片爬蟲有什麼不同？
Thunderbit 是 AI 驅動的 Chrome 擴充功能，完全免寫程式，可抓取網站（含子頁面）圖片，並直接匯出到 Excel、Google Sheets、Notion、Airtable。對不懂技術的人來說更快更簡單，Python 則適合需要高度自訂的開發者。

4. 如何應對反爬蟲或動態內容？
反爬蟲可以用延遲、代理輪換、設真實 User-Agent。動態內容（JS 載入圖片）可以用 Selenium 模擬瀏覽器。Thunderbit 的瀏覽器和雲端模式多數情境都能自動處理。

5. 圖片資料如何整理與匯出？
建議依來源或類別分資料夾，檔名清楚，元資料（像來源網址）記錄在 CSV 或表格。Thunderbit 可直接匯出圖片和資料到 Google Sheets、Notion、Airtable，方便團隊協作與分析。

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