Python 網頁爬蟲終極指南：2025 全面解析

讓我帶你回到我第一次嘗試用網頁爬蟲抓商業數據的那一刻。當時我窩在廚房餐桌，一邊喝咖啡一邊敲著還沒寫完的 Python 腳本，想從競爭對手網站抓商品價格。心裡想：「這應該很簡單吧？」結果最後只得到一份空白欄位一堆的 CSV，從此對那些說「用 Python 自動化就好」的人多了幾分敬畏。時光快轉到 2025 年，網頁爬蟲已經是數據驅動企業的核心工具，幫助銷售、電商、行銷、營運團隊即時掌握資訊，這些資料靠人工根本不可能收集到。

但重點來了：雖然 Python 網頁爬蟲比以前更強大，整個產業也變化超快。網頁爬蟲市場正熱得發燙——。幾乎有來提升決策品質。不過，真正的挑戰不只是寫程式，更在於選對工具、有效擴展，以及避免被一堆腳本搞到崩潰。這份終極指南會帶你認識主流 Python 網頁爬蟲函式庫（含程式範例）、實際商業應用案例，以及為什麼即使我很愛 Python，還是認為像這種無程式碼解決方案，才是 2025 年大多數企業用戶的首選。

什麼是 Python 網頁爬蟲？給非技術人的簡單說明

簡單來說，網頁爬蟲就是「自動化複製貼上」。你不用再請一堆實習生手動收集商品價格、聯絡名單或評論，而是用軟體自動瀏覽網頁、擷取你要的資料，然後匯出到試算表或資料庫。Python 網頁爬蟲，就是用 Python 腳本來做這件事——抓網頁、解析 HTML，把你想要的資訊撈出來。

你可以把它想像成一個數位小幫手，24 小時幫你逛網站、收集資料，永遠不會喊累。企業最常抓的資料類型有：價格資訊、商品細節、聯絡方式、評論、圖片、新聞文章，甚至房地產物件。雖然有些網站會提供 API，但大多數不是沒有就是限制一堆。這時網頁爬蟲就派上用場，讓你能大規模取得公開資料，就算網站上沒有「下載」按鈕也沒差。

為什麼 Python 網頁爬蟲對企業團隊超重要？

老實說，2025 年如果你的企業還沒用網頁爬蟲，真的等於白白錯過商機。原因很簡單：

自動化資料收集： 不用再人工複製貼上競爭對手網站或線上名錄的資料。
即時洞察： 隨時掌握最新價格、庫存或市場動態。
大規模擷取： 幾分鐘內就能抓上千頁資料。
投資報酬率高： 採用數據驅動策略的企業，平均。

來看看高效應用場景一覽表：

部門	應用範例	帶來的價值
銷售	從名錄抓取潛在客戶並補齊郵箱	更大、更精準的名單
行銷	追蹤競爭對手價格、促銷、評論	更聰明的行銷策略，快速調整
電商	監控商品價格、庫存、評論	動態定價、庫存預警
營運	整合供應商資料，自動產生報表	節省時間，減少人為錯誤
房地產	從多個網站收集物件資訊	更多物件、更快回應客戶

一句話總結：網頁爬蟲就是企業做出更快、更聰明決策的秘密武器。

Python 主流網頁爬蟲函式庫總覽（含程式範例）

說到 Python 網頁爬蟲，生態圈超豐富——從簡單下載網頁到全自動瀏覽器操作，通通有。每個工具都附上範例：

urllib 和 urllib3：最基礎的 HTTP 請求

這是 Python 內建的 HTTP 請求工具，功能陽春但很穩定，適合基礎任務。

import urllib3, urllib3.util
http = urllib3.PoolManager()
headers = urllib3.util.make_headers(user_agent="MyBot/1.0")
response = http.request('GET', "<https://httpbin.org/json>", headers=headers)
print(response.status)        # HTTP 狀態碼
print(response.data[:100])    # 前 100 字元內容

如果你想要零相依、完全掌控細節可以用它，但大多數情況還是推薦 requests。

requests：最受歡迎的 Python 網頁爬蟲函式庫

如果 Python 爬蟲有吉祥物，那一定是 requests。簡單、強大，幫你搞定所有 HTTP 細節。

import requests
r = requests.get("<https://httpbin.org/json>", headers={"User-Agent": "MyBot/1.0"})
print(r.status_code)      # 200
print(r.json())           # 解析後的 JSON 內容

它會自動處理 cookies、session、重導等問題，讓你專心抓資料，不用煩惱 HTTP 細節。不過 requests 只負責抓 HTML，還需要像 BeautifulSoup 這樣的解析器來提取資料。

BeautifulSoup：簡單好用的 HTML 解析與資料擷取

BeautifulSoup 是 Python 解析 HTML 的首選，容錯率高、容易上手，常和 requests 搭配。

from bs4 import BeautifulSoup
html = "<div class='product'><h2>Widget</h2><span class='price'>$19.99</span></div>"
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
title = soup.find('h2').text               # "Widget"
price = soup.find('span', class_='price').text  # "$19.99"

適合小型或中型專案，或剛入門時使用。若要處理大量資料或複雜查詢，可以考慮 lxml。

lxml 與 XPath：快速且強大的 HTML/XML 解析

如果你追求速度或想用 XPath 查詢，lxml 是你的好夥伴。

from lxml import html
doc = html.fromstring(page_content)
prices = doc.xpath("//span[@class='price']/text()")

XPath 能精準抓取資料，lxml 執行效率高，但學習曲線比 BeautifulSoup 陡峭一些。

Scrapy：大規模網頁爬蟲框架

Scrapy 是大型爬蟲專案的首選，功能齊全，類似 Django 之於網頁開發。

import scrapy

class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = "quotes"
    start_urls = ["<http://quotes.toscrape.com/>"]

    def parse(self, response):
        for quote in response.css("div.quote"):
            yield {
                "text": quote.css("span.text::text").get(),
                "author": quote.css("small.author::text").get(),
            }

Scrapy 支援非同步請求、自動跟連結、資料管線、匯出多種格式。小型腳本用不到，但要抓上千頁時無可取代。

Selenium、Playwright、Pyppeteer：動態網站資料擷取

遇到用 JavaScript 載入資料的網站，就需要瀏覽器自動化工具。Selenium 和 Playwright 是主流選擇。

Selenium 範例：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("<https://example.com/login>")
driver.find_element(By.NAME, "username").send_keys("user123")
driver.find_element(By.NAME, "password").send_keys("secret")
driver.find_element(By.ID, "submit-btn").click()
titles = [el.text for el in driver.find_elements(By.CLASS_NAME, "product-title")]

Playwright 範例：

from playwright.sync_api import sync_playwright
with sync_playwright() as p:
    browser = p.chromium.launch(headless=True)
    page = browser.new_page()
    page.goto("<https://website.com>")
    page.wait_for_selector(".item")
    data = page.eval_on_selector(".item", "el => el.textContent")

這些工具能處理人類能看到的所有內容，但速度較慢、資源消耗大。建議只在必要時使用。

MechanicalSoup、RoboBrowser、PyQuery、Requests-HTML：其他實用工具

MechanicalSoup：自動填表、導覽，基於 Requests 和 BeautifulSoup。

import mechanicalsoup
browser = mechanicalsoup.StatefulBrowser()
browser.open("<http://example.com/login>")
browser.select_form('form#loginForm')
browser["username"] = "user123"
browser["password"] = "secret"
browser.submit_selected()
page = browser.get_current_page()
print(page.title.text)

RoboBrowser：類似 MechanicalSoup，但維護較少。

PyQuery：jQuery 風格的 HTML 解析。

from pyquery import PyQuery as pq
doc = pq("<div><p class='title'>Hello</p><p>World</p></div>")
print(doc("p.title").text())      # "Hello"
print(doc("p").eq(1).text())      # "World"

Requests-HTML：結合 HTTP 請求、解析，甚至支援 JS 渲染。

from requests_html import HTMLSession
session = HTMLSession()
r = session.get("<https://example.com>")
r.html.render(timeout=20)
links = [a.text for a in r.html.find("a.story-link")]

這些工具適合需要快速處理表單、CSS 選擇器或輕量 JS 渲染的情境。

Asyncio 與 Aiohttp：加速大規模 Python 網頁爬蟲

要抓數百、數千頁時，同步請求太慢。這時 aiohttp 和 asyncio 能大幅提升效率。

import aiohttp, asyncio

async def fetch_page(session, url):
    async with session.get(url) as resp:
        return await resp.text()

async def fetch_all(urls):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch_page(session, url) for url in urls]
        return await asyncio.gather(*tasks)

urls = ["<https://example.com/page1>", "<https://example.com/page2>"]
html_pages = asyncio.run(fetch_all(urls))

這種方式能同時抓取多個頁面，大幅加快速度。

專用函式庫：PRAW（Reddit）、PyPDF2 等

PRAW：用於透過 API 抓取 Reddit 資料。

import praw
reddit = praw.Reddit(client_id='XXX', client_secret='YYY', user_agent='myapp')
for submission in reddit.subreddit("learnpython").hot(limit=5):
    print(submission.title, submission.score)

PyPDF2：擷取 PDF 文字內容。

from PyPDF2 import PdfReader
reader = PdfReader("sample.pdf")
num_pages = len(reader.pages)
text = reader.pages[0].extract_text()

其他：還有 Instagram、Twitter、OCR（Tesseract）等專用函式庫。只要你有特殊需求，幾乎都找得到對應的 Python 工具。

Python 爬蟲函式庫比較表

工具 / 函式庫	易用性	速度與規模	適用情境
Requests + BeautifulSoup	容易	中等	新手、靜態網頁、快速腳本
lxml（含 XPath）	中等	快速	大型專案、複雜解析
Scrapy	難	非常快	企業級、大型爬蟲、資料管線
Selenium / Playwright	中等	慢	JS 動態網頁、互動式網站
aiohttp + asyncio	中等	非常快	高流量、靜態頁面為主
MechanicalSoup	容易	中等	登入、表單、Session 管理
PyQuery	中等	快速	CSS 選擇器愛好者、DOM 操作
Requests-HTML	容易	變動	小型任務、輕量 JS 渲染

實戰教學：如何用 Python 打造網頁爬蟲（含範例）

以下用一個（假設的）電商網站商品列表為例，處理分頁並匯出成 CSV：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

base_url = "<https://example.com/products>"
page_num = 1
all_products = []

while True:
    url = base_url if page_num == 1 else f"{base_url}/page/{page_num}"
    print(f"Scraping page: {url}")
    response = requests.get(url, timeout=10)
    if response.status_code != 200:
        print(f"Page {page_num} returned status {response.status_code}, stopping.")
        break

    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    products = soup.find_all('div', class_='product-item')
    if not products:
        print("No more products found, stopping.")
        break

    for prod in products:
        name_tag = prod.find('h2', class_='product-title')
        price_tag = prod.find('span', class_='price')
        name = name_tag.get_text(strip=True) if name_tag else "N/A"
        price = price_tag.get_text(strip=True) if price_tag else "N/A"
        all_products.append((name, price))
    page_num += 1

print(f"Collected {len(all_products)} products. Saving to CSV...")
with open('products_data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(["Product Name", "Price"])
    writer.writerows(all_products)
print("Data saved to products_data.csv")

這段程式在做什麼？

逐頁抓取 HTML，解析商品名稱與價格，直到沒有新商品為止。
最後把結果匯出成 CSV，方便後續分析。

想直接匯出 Excel？用 pandas 就搞定：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(all_products, columns=["Product Name", "Price"])
df.to_excel("products_data.xlsx", index=False)

處理表單、登入與 Session

很多網站需要登入或送出表單，這樣做：

用 requests 維持 Session：

session = requests.Session()
login_data = {"username": "user123", "password": "secret"}
session.post("<https://targetsite.com/login>", data=login_data)
resp = session.get("<https://targetsite.com/account/orders>")

用 MechanicalSoup：

import mechanicalsoup
browser = mechanicalsoup.StatefulBrowser()
browser.open("<http://example.com/login>")
browser.select_form('form#login')
browser["user"] = "user123"
browser["pass"] = "secret"
browser.submit_selected()

Session 能幫你保留登入狀態，方便連續抓取多頁。

抓取動態內容與 JavaScript 載入的資料

如果資料不在 HTML（檢查原始碼只看到空 div），就要用瀏覽器自動化。

Selenium 範例：

from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

driver.get("<http://examplesite.com/dashboard>")
WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'stats-table')))
html = driver.page_source

或者直接找出 JS 呼叫的 API，用 requests 抓 JSON，速度更快。

匯出資料：CSV、Excel、資料庫等

CSV： 用 Python 內建 csv 模組（如上例）。
Excel： 用 pandas 或 openpyxl。

Google Sheets： 用 gspread 函式庫。

import gspread
gc = gspread.service_account(filename="credentials.json")
sh = gc.open("My Data Sheet")
worksheet = sh.sheet1
worksheet.clear()
worksheet.append_row(["Name", "Price"])
for name, price in all_products:
    worksheet.append_row([name, price])

資料庫： SQL 用 sqlite3、pymysql、psycopg2 或 SQLAlchemy；NoSQL 用 pymongo（MongoDB）。

Python 網頁爬蟲 vs. 現代無程式碼方案：為什麼 2025 年 Thunderbit 是首選？

來談談最現實的問題：維護。自己寫爬蟲很有成就感——直到你要同時抓 100 個網站，每個網站都各有怪癖，偏偏在你要交報告前一晚全數掛點。這種情況我經歷過，真的會讓人白頭。

這也是我推薦的原因。2025 年，對企業用戶來說它有以下優勢：

完全免寫程式： Thunderbit 提供視覺化介面，只要點選「AI 建議欄位」、調整欄位、按下「抓取」就完成。不用寫 Python、不用除錯、不用查 Stack Overflow。
輕鬆擴展到上萬頁： 想抓 1 萬筆商品？Thunderbit 雲端引擎自動處理，你不用盯著腳本跑。
零維護負擔： 如果你要追蹤 100 個競品網站，維護 100 支 Python 腳本會讓人崩潰。Thunderbit 只要選用或微調範本，AI 會自動適應版面變化。
支援子頁面與分頁： Thunderbit 能自動跟連結、處理分頁，甚至能進一步抓取每個商品的詳細頁面。
即時範本： 針對熱門網站（如 Amazon、Zillow、LinkedIn 等）有現成範本，一鍵就能取得資料。
免費資料匯出： 可直接匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion，完全免費。

簡單說，如果你只想要資料，Thunderbit 就像你的專屬數據管家。如果你是愛鑽研的開發者，Python 當然還是你的樂園——但有時候，還是想快點搞定。

Python 網頁爬蟲的道德與法律最佳實踐

網頁爬蟲很強大，但也要有責任感。以下是合規又有職業道德的做法：

檢查 robots.txt： 尊重網站允許抓取的範圍。
閱讀服務條款： 有些網站明確禁止爬蟲，違規可能被封鎖甚至吃官司。
控制請求頻率： 不要狂轟伺服器，適當延遲。
避免抓取個資： 電子郵件、電話等個人資料要特別小心，注意 GDPR、CCPA 等法規。
不要繞過反機器人機制： 遇到 CAPTCHA 或嚴格封鎖時，請三思而後行。
標註資料來源： 若公開分析結果，請註明資料出處。

想了解更多法律議題，可參考及。

延伸學習資源（課程、文件、社群）

想更深入？這裡是我精選的學習資源：

官方文件：
書籍：
- 《Web Scraping with Python》（Ryan Mitchell 著）
- 《用 Python 自動化無聊事》（Al Sweigart 著）
線上教學：
影音教學：
- Corey Schafer 的 YouTube 頻道
社群：

當然，想體驗無程式碼爬蟲，也可以參考或。

結論與重點整理：2025 年如何選擇最適合的網頁爬蟲方案？

Python 網頁爬蟲 功能強大又彈性高。喜歡寫程式、追求完全掌控且不怕維護負擔，這是很棒的選擇。
Python 幾乎有對應所有需求的函式庫——靜態頁、動態內容、表單、API、PDF 等等。
但對大多數企業用戶來說，維護一堆腳本很痛苦。 如果你想快速、大規模取得資料，又不想學電腦科學，選就對了。
Thunderbit 的 AI 無程式碼介面，讓你幾個點擊就能抓取任何網站、處理子頁面與分頁，資料匯出也超方便，完全不需要寫 Python。
道德與法律很重要： 請務必遵守網站政策、尊重隱私，負責任地抓取資料。

不管你是 Python 達人，還是只想輕鬆拿到資料，2025 年的工具都比以前更好用。我的建議？兩種方法都試試，找到最適合你的工作流程，讓機器人幫你做重複瑣事——只要記得讓它們有禮貌。

如果你已經受夠修復壞掉的腳本，不妨試試。你的未來自己（還有咖啡存量）一定會感謝你。

想看更多？參考或的實戰教學與最新策略。

體驗人工智慧網頁爬蟲