還記得我剛踏進 SaaS 和自動化領域時，「網頁爬蟲」這詞聽起來就像蜘蛛在網路上慢慢爬行。現在，網頁爬蟲早已是 Google 搜尋、比價網站等服務的幕後推手。網路就像一個不斷變化的生態圈，無論是工程師還是業務團隊，都想掌握裡面的數據。不過現實是，雖然 Python 讓寫爬蟲變得簡單許多，大部分人其實只想拿到資料，根本不想鑽研什麼 HTTP 標頭或 JavaScript 渲染的細節。
故事就在這裡變得有趣。身為 的共同創辦人，我親眼看到各行各業對網路數據的需求爆炸成長。業務團隊想要最新的潛在客戶名單，電商經理關心競爭對手的價格，行銷人員則想挖掘內容洞察。但不是每個人都有時間或興趣成為 Python 達人。所以，今天就來聊聊 python 網頁爬蟲到底是什麼、為什麼重要，以及像 Thunderbit 這類 AI 工具怎麼徹底改變商業用戶和開發者的玩法。
Python 網頁爬蟲：到底是什麼？為什麼這麼重要？
先釐清一個常見誤會：網頁爬蟲和網頁爬蟲（Web Scraper）其實不一樣。雖然大家常常混用，但兩者的角色就像掃地機器人和吸塵器——都是清理，但方式完全不同。
- 網頁爬蟲像是網路上的偵查兵，負責有系統地發現和索引網頁，會自動沿著連結一頁頁探索——就像 Googlebot 在畫網路地圖。
- 網頁爬蟲則像專業採集者，專門從網頁中抓取特定資料，例如商品價格、聯絡資訊或文章內容。
當大家說「web crawler Python」時，通常指的是用 Python 來打造這些自動化機器人，讓它們在網路上巡遊並擷取資料。Python 會成為首選，是因為它超好上手、函式庫又多，而且——說真的——沒人想用組合語言寫爬蟲。
網頁爬蟲與爬蟲的商業價值
為什麼這麼多團隊重視網頁爬蟲和資料擷取？因為網路數據就是現代的石油——而且你不用鑽井，只要寫程式（或點幾下滑鼠）。
以下是最常見的商業應用場景：
| 應用場景 | 需求對象 | 帶來的價值 |
|---|---|---|
| 潛在客戶開發 | 業務、行銷 | 從名錄、社群網站建立精準名單 |
| 競爭對手監控 | 電商、營運 | 追蹤競品價格、庫存與新品動態 |
| 商品追蹤 | 電商、零售 | 監控商品目錄變化、評論與評分 |
| SEO 分析 | 行銷、內容 | 分析關鍵字、Meta 標籤與反向連結 |
| 房地產資訊彙整 | 仲介、投資人 | 整合多來源物件資料與屋主聯絡方式 |
| 內容聚合 | 研究、媒體 | 收集文章、新聞或論壇貼文進行洞察 |
不管是技術團隊還是非技術部門都能受益。開發者可以打造大型、深度的自訂爬蟲，商業用戶則希望快速、精準地取得資料——最好不用學什麼 CSS 選擇器。
熱門 Python 網頁爬蟲函式庫：Scrapy、BeautifulSoup、Selenium
Python 在網頁爬蟲領域的受歡迎程度不是假的——這要歸功於三大經典函式庫，各有擁護者和特色。
| 函式庫 | 易用性 | 速度 | 動態內容支援 | 可擴展性 | 適合用途 |
|---|---|---|---|---|---|
| Scrapy | 中等 | 快速 | 有限 | 高 | 大型自動化爬取 |
| BeautifulSoup | 容易 | 中等 | 無 | 低 | 簡單解析、小型專案 |
| Selenium | 較難 | 慢 | 極佳 | 低-中 | JavaScript 重度互動頁面 |
來看看它們各自的優缺點。
Scrapy：全方位 Python 網頁爬蟲框架
Scrapy 就像 Python 爬蟲界的瑞士刀，專為大規模自動化爬取設計——能同時處理成千上萬頁面、支援多線程、資料導出等。
開發者愛用的原因：
- 一站式處理爬取、解析與資料導出。
- 內建多工、排程與資料管道。
- 適合需要大規模爬取與擷取的專案。
但…… Scrapy 的學習曲線不低。正如一位開發者說：「如果只是抓幾頁資料，Scrapy 可能太大材小用了。」（）你得懂選擇器、非同步處理，甚至代理與反爬蟲技巧。
Scrapy 基本流程：
- 定義 Spider（爬蟲邏輯）。
- 設定資料處理管道。
- 執行爬取並導出資料。
如果你要像 Google 一樣大規模爬網，Scrapy 是好夥伴；但如果只是想抓個 email 名單，可能太複雜了。
BeautifulSoup：簡單輕量的網頁解析
BeautifulSoup 是網頁解析的入門首選，專注於 HTML、XML 解析，適合初學者或小型專案。
受歡迎的原因：
- 超容易上手。
- 靜態頁面資料擷取很方便。
- 適合快速撰寫小工具。
但…… BeautifulSoup 本身不會「爬」，只會解析。你還需要搭配 requests 取得網頁內容，並自己寫邏輯處理分頁或連結跳轉（）。
如果你剛開始接觸網頁爬蟲，BeautifulSoup 是很好的起點，但別期待它能處理 JavaScript 或大規模專案。
Selenium：動態與 JavaScript 頁面的利器
Selenium 是瀏覽器自動化的王者，能操控 Chrome、Firefox、Edge，模擬點擊、填表單，甚至渲染 JavaScript 動態內容。
強大之處：
- 能像真人一樣與網頁互動。
- 支援動態內容與 AJAX 載入資料。
- 必備於需要登入或模擬用戶操作的網站。
但…… Selenium 執行速度慢、資源消耗大。每開一頁就啟動一個完整瀏覽器，若大規模爬取會拖慢系統（）。還要管理瀏覽器驅動、等待動態內容載入，維護起來也很麻煩。
遇到對一般爬蟲設下重重關卡的網站，Selenium 就是你的救星。
用 Python 寫網頁爬蟲的挑戰
接下來聊聊 Python 網頁爬蟲不那麼光鮮亮麗的一面。我曾經花過無數時間在除錯選擇器、對抗反爬蟲機制。以下是幾大難題：
- JavaScript 渲染： 現代網站多半動態載入內容，Scrapy 和 BeautifulSoup 無法直接取得，需額外工具輔助。
- 代理與反爬蟲： 很多網站不歡迎爬蟲，你得輪換代理、偽裝用戶代理，甚至解決驗證碼。
- 程式維護： 網站版型常常變動，你精心寫的爬蟲可能一夜之間失效，得不斷調整選擇器或邏輯。
- 多工與擴展性： 要爬成千上萬頁面，需管理非同步請求、錯誤處理與資料管道。
- 學習門檻： 對非技術人員來說，光是安裝 Python 和函式庫就很頭痛，更別說處理分頁或登入流程。
有工程師形容，寫自訂爬蟲常常像是在「研究選擇器配置的博士論文」——這可不是一般業務或行銷人員想碰的事（）。
人工智慧網頁爬蟲 vs. Python 網頁爬蟲：商業用戶的新選擇
如果你只想要資料，不想煩惱技術細節？這時就輪到人工智慧網頁爬蟲登場了。這類工具（像 ）專為商業用戶設計，利用 AI 讀取網頁、推薦擷取欄位，還能自動處理分頁、子頁、反爬蟲等繁瑣流程。
快速比較如下：
| 功能 | Python 網頁爬蟲 | 人工智慧網頁爬蟲（Thunderbit） |
|---|---|---|
| 設定方式 | 程式碼、函式庫、配置 | 兩步驟 Chrome 擴充功能 |
| 維護 | 手動更新、除錯 | AI 自動適應網站變化 |
| 動態內容 | 需 Selenium 或外掛 | 內建瀏覽器/雲端渲染 |
| 反爬蟲處理 | 代理、用戶代理 | AI 與雲端自動繞過 |
| 擴展性 | 高（需投入） | 高（雲端、平行爬取） |
| 易用性 | 給開發者 | 人人可用 |
| 資料匯出 | 程式或腳本 | 一鍵匯出到 Sheets、Airtable、Notion |
有了 Thunderbit，你不用再煩惱 HTTP 請求、JavaScript 或代理伺服器。只要點選「AI 建議欄位」，AI 會自動判斷重點資料，按下「開始抓取」就搞定。就像請了一位數據管家——而且不用穿西裝。
Thunderbit：人人都能用的次世代人工智慧網頁爬蟲
來點實際的。Thunderbit 是一款 ，讓網頁資料擷取就像點外送一樣簡單。它的亮點包括：
- AI 欄位自動偵測： Thunderbit 的 AI 會讀取頁面，自動推薦要擷取哪些欄位（不用再猜 CSS 選擇器）（）。
- 動態頁面支援： 靜態、JavaScript 重度頁面都能搞定，支援瀏覽器與雲端雙模式。
- 子頁與分頁自動化： 需要每個商品或個人資料的細節？Thunderbit 能自動點擊子頁並擷取資訊（）。
- 範本彈性高： 一個爬蟲範本可適應多種頁面結構，網站改版也不用重建。
- 反爬蟲繞過： AI 與雲端架構協助突破常見防護。
- 資料匯出： 直接匯出到 Google Sheets、Airtable、Notion，或下載 CSV/Excel——免費方案也沒設匯出門檻（）。
- AI 資料清理： 即時摘要、分類、翻譯資料，告別雜亂表格。
實際應用案例：
- 業務團隊 幾分鐘內就能從名錄或 LinkedIn 擷取潛在客戶名單。
- 電商經理 無需手動比價，輕鬆追蹤競品價格與商品變化。
- 房仲 整合多個網站的物件資訊與屋主聯絡方式。
- 行銷團隊 分析內容、關鍵字與反向連結，完全不用寫程式。
Thunderbit 的操作簡單到連我非技術背景的朋友都能上手——而且他們真的在用。只要安裝擴充功能，打開目標網站，點「AI 建議欄位」，馬上就能開始抓取。像 Amazon、LinkedIn 這類熱門網站，還有現成範本，一鍵就能搞定（）。
什麼時候該用 Python 網頁爬蟲？什麼時候該選 AI 網頁爬蟲？
那你該自己寫 python 網頁爬蟲，還是直接用 Thunderbit？我的建議如下：
| 情境 | Python 網頁爬蟲 | 人工智慧網頁爬蟲（Thunderbit） |
|---|---|---|
| 需要自訂邏輯或大規模爬取 | ✔️ | 也許（雲端模式） |
| 必須深度整合其他系統 | ✔️（需寫程式） | 有限（透過匯出） |
| 非技術用戶、想快速取得結果 | ❌ | ✔️ |
| 網站版型常變動 | ❌（需手動維護） | ✔️（AI 自動適應） |
| 動態/JS 重度網站 | ✔️（需 Selenium） | ✔️（內建支援） |
| 小型專案、預算有限 | 也許（免費但耗時） | ✔️（免費方案、無匯出門檻） |
適合選擇 Python 網頁爬蟲的情境：
- 你是開發者，需要完全掌控流程。
- 你要爬取上百萬頁面或自訂資料管道。
- 你能接受持續維護與除錯。
適合選擇 Thunderbit 的情境：
- 你想馬上拿到資料，不想花一週寫程式。
- 你是業務、電商、行銷或房仲，只想要結果。
- 你不想煩惱代理、選擇器或反爬蟲問題。
還不確定？這裡有個快速檢查表：
- 你熟悉 Python 和網頁技術嗎？如果是，試試 Scrapy 或 Selenium。
- 你只想快速、乾淨地拿到資料？Thunderbit 就是你的好幫手。
結語：選對工具，輕鬆解鎖網路數據
在這個數據驅動的時代，網頁爬蟲與資料擷取已經是不可或缺的技能。但說真的，不是每個人都想成為爬蟲高手。像 Scrapy、BeautifulSoup、Selenium 這些 Python 工具雖然很強大，但學習曲線高、維護也很花時間。
這也是我對人工智慧網頁爬蟲（像 ）特別有感的原因。我們打造 Thunderbit，就是希望讓每個人都能輕鬆取得網路數據，不再只是開發者的專利。有了 AI 欄位偵測、動態頁面支援、無需寫程式的流程，任何人都能在幾分鐘內抓到所需資料。
不管你是愛寫程式的開發者，還是只想拿到資料的商業用戶，都有適合你的工具。評估自己的需求、技術熟悉度和時程。如果想體驗資料擷取有多簡單，——你和你的試算表都會感謝自己。
想深入了解？歡迎參考 上更多教學，例如 或 。祝你爬網愉快，資料滿載！
常見問題
1. Python 網頁爬蟲和網頁爬蟲有什麼不同？
Python 網頁爬蟲專門用來有系統地探索、索引網頁，會自動沿著超連結發現網站結構；網頁爬蟲則是從這些頁面中擷取你想要的特定資料，例如價格或 email。爬蟲負責地圖繪製，爬蟲則負責收集重點。兩者常常搭配使用，完成端到端的資料擷取流程。
2. 建立網頁爬蟲最推薦哪些 Python 函式庫？
常見選擇有 Scrapy、BeautifulSoup 和 Selenium。Scrapy 適合大規模、可擴展專案；BeautifulSoup 入門友善，適合靜態頁面；Selenium 擅長處理 JavaScript 動態網站，但速度較慢。選擇哪個工具，取決於你的技術背景、內容型態與專案規模。
3. 有沒有不用寫 Python 爬蟲程式就能抓資料的簡單方法？
有的——Thunderbit 是一款 AI 驅動的 Chrome 擴充功能，讓任何人只需兩步驟就能抓取網頁資料。無需寫程式、無需安裝環境。它會自動偵測欄位、處理分頁與子頁，並能一鍵匯出到 Sheets、Airtable 或 Notion。非常適合業務、行銷、電商或房仲團隊，快速取得乾淨資料。
延伸閱讀：