如何用 Python 從網站擷取資料

網路上資料多到爆炸，到了 2025 年，大家都知道，誰能最快、最有效率地拿到關鍵資訊，誰就能在市場上搶得先機。不管你是做銷售、電商、營運還是市場調查，能夠大規模、隨時隨地擷取網站資料，已經是企業競爭的秘密武器。Python 會這麼受歡迎，就是因為它有超多強大的函式庫，功能又齊全又好上手，根據 都用它來抓網頁資料。

不過，現在有個新趨勢：雖然 Python 是抓網站資料的萬用工具，但像 這種零程式碼工具也越來越夯，讓完全不會寫程式的人也能輕鬆抓、清理、整理網頁資料。這篇文章會帶你一次看懂兩種世界：經典 Python 工具（Requests、Beautiful Soup、Selenium、Scrapy、Pandas），還有 Thunderbit 怎麼幫你效率大提升。我會分享實用程式碼、商業應用場景，還有一些實戰經驗。準備好了嗎？我們開始吧！

「Python 從網站抓取資料」到底是什麼？

簡單說，「python pull data from website」就是用 Python 腳本自動從網頁抓資料，把亂七八糟的 HTML 變成乾淨、結構化的資訊。這就是所謂的網頁爬蟲。你不用再一個一個複製貼上商品價格、聯絡方式或評論，Python 會自動幫你搞定。

你會遇到兩種網站：

• 靜態網站： 所有內容都直接寫在 HTML 裡，從「檢視原始碼」看到的就是全部。這種網站超好抓，只要下載 HTML 再解析就行。
• 動態網站： 內容是靠 JavaScript 在頁面載入後才顯示，像是無限捲動、即時價格更新，或是點按鈕才出現的內容。這種網站要用進階工具，例如 Selenium 模擬瀏覽器，或找出網站背後的 API（）。

常見的爬取目標有商品資訊表格、潛在客戶名單、價格、評論、圖片等等。不管你是要建立名單、追蹤競爭對手價格，還是收集市場聲量，Python 都能讓網路變成你的專屬資料庫。

為什麼企業都愛用 Python 擷取網站資料？

實際來看，為什麼這麼多企業都在用網頁資料擷取？下面這些應用場景和帶來的商業價值，絕對讓你心動：

總結來說，不管你用 Python 還是 Thunderbit，網頁資料擷取都能讓團隊更快行動、做出更聰明的決策，還能自動化原本超花時間的重複工作。難怪 ，而且還在狂飆。

Python 網頁資料擷取必備工具

Python 會紅，就是因為它的工具生態系超強。下面這些是最常用的工具，還有適合的情境：

實務上，最常見的組合是：簡單任務用 Requests + Beautiful Soup，遇到動態網站用 Selenium，大規模爬取用 Scrapy，想要快速又簡單就用 Thunderbit。

步驟一：用 Python Requests 抓網頁資料

先從最基本的開始。Requests 是 Python 抓網頁的主力工具。用法超簡單：

1. 安裝 Requests：

   1pip install requests

2. 抓取網頁：

   1import requests
   2url = "https://example.com/products"
   3response = requests.get(url)
   4if response.status_code == 200:
   5    html_content = response.text
   6else:
   7    print(f"Failed to retrieve data: {response.status_code}")

   ()

3. 常見問題排解：

   • 加入 headers 模擬瀏覽器：

     1headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
     2response = requests.get(url, headers=headers)

   • 用 response.raise_for_status() 處理錯誤
   • 如果 API 回傳 JSON：data = response.json()

Requests 適合靜態頁面或 API。如果你發現資料抓不到，通常是 JavaScript 動態載入，這時就要用 Selenium。

步驟二：用 Beautiful Soup 解析網頁內容

抓到 HTML 後，Beautiful Soup 幫你把重點資料撈出來。步驟如下：

1. 安裝 Beautiful Soup：

   1pip install beautifulsoup4

2. 解析 HTML：

   1from bs4 import BeautifulSoup
   2soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')

3. 提取資料：

   • 找出所有商品卡片：

     1for product in soup.select('div.product-card'):
     2    name = product.select_one('.product-name').text.strip()
     3    price = product.select_one('.product-price').text.strip()
     4    print(name, price)

   • 解析表格：

     1for row in soup.find_all('tr'):
     2    cells = row.find_all('td')
     3    # 依需求提取欄位資料

小技巧：

• 用瀏覽器開發者工具找對的選擇器。
• 用 .get_text() 或 .text 取得文字。
• 資料可能缺漏時要加判斷（像 if price_elem else "N/A"）。

Requests + Beautiful Soup 是靜態網站爬蟲的黃金組合，簡單又穩定。

步驟三：用 Selenium 處理動態內容

遇到 JavaScript 動態載入的網站，就要用能模擬真實用戶操作的工具——Selenium。

1. 安裝 Selenium：

   1pip install selenium

   下載對應的瀏覽器驅動（像 ChromeDriver），並設定好路徑。

2. 自動化瀏覽器操作：

   1from selenium import webdriver
   2driver = webdriver.Chrome()
   3driver.get("https://example.com/products")
   4products = driver.find_elements_by_class_name("product-card")
   5for prod in products:
   6    print(prod.text)
   7driver.quit()

3. 處理登入與點擊：

   1driver.get("https://site.com/login")
   2driver.find_element_by_name("username").send_keys("myuser")
   3driver.find_element_by_name("password").send_keys("mypassword")
   4driver.find_element_by_id("login-button").click()

4. 等待動態內容載入：

   1from selenium.webdriver.common.by import By
   2from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
   3from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
   4WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, "data-row")))

5. 無頭模式（不開視窗）：

   1options = webdriver.ChromeOptions()
   2options.add_argument("--headless")
   3driver = webdriver.Chrome(options=options)

Selenium 功能超強，但比較重，適合一定要模擬瀏覽器操作的網站。

步驟四：用 Scrapy 大規模抓取資料

如果你要爬數百、數千頁，Scrapy 就是你的好夥伴。

1. 安裝 Scrapy：

   1pip install scrapy
   2scrapy startproject myproject

2. 建立爬蟲：

   1import scrapy
   2class ProductsSpider(scrapy.Spider):
   3    name = "products"
   4    start_urls = ["https://example.com/category?page=1"]
   5    def parse(self, response):
   6        for product in response.css("div.product-card"):
   7            yield {
   8                'name': product.css(".product-title::text").get().strip(),
   9                'price': product.css(".price::text").get().strip(),
   10            }
   11        next_page = response.css("a.next-page::attr(href)").get()
   12        if next_page:
   13            yield response.follow(next_page, self.parse)

3. 執行爬蟲：

   1scrapy crawl products -o products.csv

Scrapy 支援非同步、速度快，適合全站爬取或複雜分頁。

步驟五：用 Thunderbit 強化資料擷取效率

接下來介紹 ，這款零程式碼人工智慧網頁爬蟲，讓商業用戶也能輕鬆上手。

• AI 智能欄位建議： Thunderbit 會自動分析頁面，推薦最適合擷取的欄位，完全不用自己找 HTML。
• 支援動態頁面： Thunderbit 看到的內容跟你一樣，JavaScript、無限捲動、登入頁都能搞定。
• 子頁面爬取： 可以自動點每個項目的詳細頁，資料更完整。
• 內建範本： Amazon、Zillow、Shopify 等熱門網站有現成範本，直接套用超方便。
• 一鍵提取器： 想抓頁面上的所有 Email 或電話？Thunderbit 一鍵就搞定。
• 排程與雲端爬取： 支援自然語言排程（像「每週一上午 9 點」），雲端同時處理最多 50 頁。
• 多元匯出： 資料可即時匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion，或下載成 CSV/JSON，完全免費無限制。

Thunderbit 超適合需要快速取得資料、又不想寫程式的團隊。你甚至可以用 Thunderbit 抓資料，再用 Python 分析，兩者搭配效果更強。

步驟六：用 Pandas 清理與分析擷取資料

不管你是用 Python 還是 Thunderbit 抓到資料，接下來就用 Pandas 來清理和分析。

1. 載入資料：

   1import pandas as pd
   2df = pd.read_csv("products.csv")
   3print(df.head())

2. 清理資料：

   • 移除重複值：

     1df = df.drop_duplicates()

   • 處理缺漏值：

     1df = df.fillna("N/A")

   • 格式標準化（像價格）：

     1df['price'] = df['price'].str.replace('$','').str.replace(',','').astype(float)

3. 分析資料：

   • 查看統計數據：

     1print(df.describe())

   • 依類別分組：

     1avg_price = df.groupby('category')['price'].mean()
     2print(avg_price)

Pandas 是把雜亂網頁資料變成商業洞察的萬用工具。

步驟七：組織與儲存擷取資料，方便團隊應用

資料清理好後，接下來就是讓團隊能方便使用。

• CSV/Excel： 用 df.to_csv("out.csv", index=False) 或 df.to_excel("out.xlsx") 超方便分享。
• Google Sheets： 可以用 或 Python 的 gspread 套件。
• 資料庫： 大型資料可用 df.to_sql() 存進 SQL 資料庫。
• 自動化： 設定腳本或 Thunderbit 排程，讓資料自動更新。
• 最佳實踐： 記得加上時間戳記、欄位說明，敏感資料要控管權限。

重點是根據團隊需求選擇儲存方式——小型專案用試算表，大型專案用資料庫。

Thunderbit vs. Python 程式碼：哪種方式適合你的團隊？

來比較一下：

小建議： Thunderbit 適合快速取得成果、賦能商業團隊；Python 則適合需要高度自訂或大規模自動化的情境。很多團隊會兩者一起用——先用 Thunderbit 驗證、快速抓資料，再用 Python 自動化或擴展。

網頁資料擷取的實際商業應用

來看看各行業怎麼玩這些工具：

• 電商： John Lewis 。
• 銷售團隊： 每月自動抓 3,000+ 筆名單，每位業務每週省下 8 小時 ())，不用再人工搜尋。
• 市場調查： 行銷人員批次抓評論或社群貼文，做情緒分析，搶先掌握市場趨勢。
• 房地產： 經紀人自動抓物件資訊，快速發現低價物件或新商機，比等 MLS 更新還快。
• 營運自動化： 營運團隊自動化庫存檢查、報表產生，甚至抓合作夥伴或內部網站的 FAQ。

實務上，最常見流程是：Thunderbit 先抓資料，Python 清理分析，最後匯出到 Sheets 或資料庫給團隊用。

結論與重點整理

用 Python（和 Thunderbit）從網站抓資料，已經是現代企業團隊的必備技能。重點如下：

• Requests + Beautiful Soup： 靜態網站首選，快速又簡單。
• Selenium： 動態、JS 或需登入的網站。
• Scrapy： 大規模、多頁面爬取。
• Thunderbit： 零程式碼、AI 驅動，商業用戶快速上手。
• Pandas： 清理、分析、洞察資料。
• 聰明匯出： 用 CSV、Sheets 或資料庫，依團隊需求選擇。

最佳做法？根據你的技術能力和商業需求選擇工具，隨著需求成長靈活搭配。如果想體驗網頁爬蟲有多簡單，，或到 看更多教學。

祝你爬蟲順利，資料永遠乾淨、結構化、隨時可用！

常見問題

1. 用 Python 從網站抓資料最簡單的方法是什麼？
對於靜態網站，建議用 Requests 下載 HTML，再用 Beautiful Soup 解析並提取所需資料。動態網站則多半需要 Selenium。

2. 什麼情況下該用 Thunderbit 而不是 Python？
當你需要快速取得資料、不想寫程式，或要處理動態頁面、子頁面、即時匯出到 Sheets/Excel 時，Thunderbit 是最佳選擇。非常適合商業用戶或急件專案。

3. 如何處理用 JavaScript 載入資料的網站？
可以用 Selenium（或 Playwright）自動化瀏覽器，或直接用 Thunderbit 的瀏覽器/雲端模式，能自動處理 JS。

4. 擷取下來的資料怎麼清理與分析？
用 Pandas 匯入資料，去除重複、補齊缺漏、標準化格式，再用 groupby 或 describe 快速取得洞察。

5. 網頁爬蟲在商業上是否合法、安全？
一般來說，抓取公開資料是合法的，但一定要檢查網站的服務條款與 robots.txt。避免未經同意抓取個資，並尊重網站資源。Thunderbit 和 Python 都支援合規、道德的爬蟲實踐。

想提升你的資料力嗎？ 或動手寫 Python，無論哪種方式，都能讓你快速取得有價值的網頁資料。

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