讓我帶你回到我第一次嘗試用網頁爬蟲抓取商業數據的那一刻。當時我窩在廚房餐桌,一邊喝著咖啡,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的 CSV,從此對那些說「用 Python 自動化很簡單」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、營運團隊即時掌握那些人工根本無法取得的關鍵資訊。
但重點來了:雖然 Python 網頁爬蟲比以前更強大,整個產業也變化飛快。網頁爬蟲市場正熱得發燙——。幾乎 來提升決策效率。但真正的挑戰不只是寫程式,更在於選對工具、有效擴充,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,以及為什麼即使我熱愛 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,而是讓軟體自動瀏覽網頁、擷取你要的資料,然後匯出到試算表或資料庫。所謂 Python 網頁爬蟲,就是用 Python 腳本來完成這件事——自動抓取網頁、解析 HTML,並提取你關心的資訊。
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。企業最常抓的資料有哪些?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:即使沒有「下載」按鈕,也能大規模取得公開資料。
為什麼 Python 網頁爬蟲對企業團隊超重要?
老實說,2025 年如果你的公司還沒用網頁爬蟲,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,效率遠勝人工。
- 投資報酬率高: 採用數據驅動策略的企業,平均。
來看看各部門的高效應用場景:
部門 | 應用範例 | 帶來的價值 |
---|---|---|
銷售 | 從名錄抓取潛在客戶、補齊郵件 | 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,從簡單下載到進階瀏覽器自動化通通有。每個工具都附上範例:
urllib 和 urllib3:基礎 HTTP 請求
這是 Python 內建的 HTTP 請求工具,雖然比較陽春,但適合基礎需求。
1import urllib3, urllib3.util
2http = urllib3.PoolManager()
3headers = urllib3.util.make_headers(user_agent="MyBot/1.0")
4response = http.request('GET', "<https://httpbin.org/json>", headers=headers)
5print(response.status) # HTTP 狀態碼
6print(response.data[:100]) # 前 100 個位元組內容
如果你想減少依賴或需要細部控制,可以用這個。但大多數情況下,requests
會更方便。
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
。簡單又強大,幫你搞定所有 HTTP 細節。
1import requests
2r = requests.get("<https://httpbin.org/json>", headers={"User-Agent": "MyBot/1.0"})
3print(r.status_code) # 200
4print(r.json()) # 解析後的 JSON 內容
它能自動處理 cookies、session、重導等,讓你專心處理資料。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:輕鬆解析 HTML、提取資料
BeautifulSoup 是 Python 解析 HTML 的首選,語法超親民,新手也能輕鬆上手。
1from bs4 import BeautifulSoup
2html = "<div class='product'><h2>Widget</h2><span class='price'>$19.99</span></div>"
3soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
4title = soup.find('h2').text # "Widget"
5price = soup.find('span', class_='price').text # "$19.99"
適合小型或中型專案,或剛入門時使用。要處理大量資料或複雜查詢,可以考慮 lxml。
lxml 與 XPath:快速、強大的 HTML/XML 解析
需要速度或想用 XPath 查詢語法時,lxml 是你的好夥伴。
1from lxml import html
2doc = html.fromstring(page_content)
3prices = doc.xpath("//span[@class='price']/text()")
XPath 能精準抓資料。lxml 執行效率高,但學習曲線比 BeautifulSoup 稍微陡峭一點。
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 之於網站開發。
1import scrapy
2class QuotesSpider(scrapy.Spider):
3 name = "quotes"
4 start_urls = ["<http://quotes.toscrape.com/>"]
5 def parse(self, response):
6 for quote in response.css("div.quote"):
7 yield {
8 "text": quote.css("span.text::text").get(),
9 "author": quote.css("small.author::text").get(),
10 }
Scrapy 支援非同步請求、自動跟隨連結、資料管線、多種格式匯出。小型腳本用不到,但大規模爬取時無可取代。
Selenium、Playwright、Pyppeteer:動態網站資料擷取
遇到 JavaScript 動態載入的網站,就需要瀏覽器自動化工具。Selenium 和 Playwright 是主流選擇。
Selenium 範例:
1from selenium import webdriver
2from selenium.webdriver.common.by import By
3driver = webdriver.Chrome()
4driver.get("<https://example.com/login>")
5driver.find_element(By.NAME, "username").send_keys("user123")
6driver.find_element(By.NAME, "password").send_keys("secret")
7driver.find_element(By.ID, "submit-btn").click()
8titles = [el.text for el in driver.find_elements(By.CLASS_NAME, "product-title")]
Playwright 範例:
1from playwright.sync_api import sync_playwright
2with sync_playwright() as p:
3 browser = p.chromium.launch(headless=True)
4 page = browser.new_page()
5 page.goto("<https://website.com>")
6 page.wait_for_selector(".item")
7 data = page.eval_on_selector(".item", "el => el.textContent")
這類工具能處理人類看得到的所有內容,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:自動化表單填寫與導覽,基於 Requests 與 BeautifulSoup。
1import mechanicalsoup 2browser = mechanicalsoup.StatefulBrowser() 3browser.open("<http://example.com/login>") 4browser.select_form('form#loginForm') 5browser["username"] = "user123" 6browser["password"] = "secret" 7browser.submit_selected() 8page = browser.get_current_page() 9print(page.title.text)
-
RoboBrowser:類似 MechanicalSoup,但維護較少。
-
PyQuery:jQuery 風格的 HTML 解析。
1from pyquery import PyQuery as pq 2doc = pq("<div><p class='title'>Hello</p><p>World</p></div>") 3print(doc("p.title").text()) # "Hello" 4print(doc("p").eq(1).text()) # "World"
-
Requests-HTML:結合 HTTP 請求、解析,甚至支援 JS 渲染。
1from requests_html import HTMLSession 2session = HTMLSession() 3r = session.get("<https://example.com>") 4r.html.render(timeout=20) 5links = [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
要抓上百、上千頁時,同步請求太慢。這時可用 aiohttp
與 asyncio
進行並發爬取。
1import aiohttp, asyncio
2async def fetch_page(session, url):
3 async with session.get(url) as resp:
4 return await resp.text()
5async def fetch_all(urls):
6 async with aiohttp.ClientSession() as session:
7 tasks = [fetch_page(session, url) for url in urls]
8 return await asyncio.gather(*tasks)
9urls = ["<https://example.com/page1>", "<https://example.com/page2>"]
10html_pages = asyncio.run(fetch_all(urls))
這種方式能同時抓多個頁面,大幅提升效率。
專用函式庫:PRAW(Reddit)、PyPDF2 等
-
PRAW:用於透過 API 擷取 Reddit 資料。
1import praw 2reddit = praw.Reddit(client_id='XXX', client_secret='YYY', user_agent='myapp') 3for submission in reddit.subreddit("learnpython").hot(limit=5): 4 print(submission.title, submission.score)
-
PyPDF2:擷取 PDF 文字內容。
1from PyPDF2 import PdfReader 2reader = PdfReader("sample.pdf") 3num_pages = len(reader.pages) 4text = reader.pages[0].extract_text()
-
其他:Instagram、Twitter、OCR(Tesseract)等也有專屬 Python 函式庫。只要你有特殊需求,幾乎都找得到對應工具。
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 | 簡單 | 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 | 簡單 | 中等 | 登入、表單、Session 管理 |
PyQuery | 中等 | 快速 | 喜歡 CSS 選擇器、DOM 操作 |
Requests-HTML | 簡單 | 變動 | 小型專案、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:
1import requests
2from bs4 import BeautifulSoup
3import csv
4base_url = "<https://example.com/products>"
5page_num = 1
6all_products = []
7while True:
8 url = base_url if page_num == 1 else f"{base_url}/page/{page_num}"
9 print(f"Scraping page: {url}")
10 response = requests.get(url, timeout=10)
11 if response.status_code != 200:
12 print(f"Page {page_num} returned status {response.status_code}, stopping.")
13 break
14 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
15 products = soup.find_all('div', class_='product-item')
16 if not products:
17 print("No more products found, stopping.")
18 break
19 for prod in products:
20 name_tag = prod.find('h2', class_='product-title')
21 price_tag = prod.find('span', class_='price')
22 name = name_tag.get_text(strip=True) if name_tag else "N/A"
23 price = price_tag.get_text(strip=True) if price_tag else "N/A"
24 all_products.append((name, price))
25 page_num += 1
26print(f"Collected {len(all_products)} products. Saving to CSV...")
27with open('products_data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
28 writer = csv.writer(f)
29 writer.writerow(["Product Name", "Price"])
30 writer.writerows(all_products)
31print("Data saved to products_data.csv")
這段程式做了什麼?
- 逐頁抓取、解析商品、收集名稱與價格,沒資料時自動停止。
- 最後將結果匯出成 CSV,方便後續分析。
想直接匯出 Excel?用 pandas 就搞定:
1import pandas as pd
2df = pd.DataFrame(all_products, columns=["Product Name", "Price"])
3df.to_excel("products_data.xlsx", index=False)
處理表單、登入與 Session
很多網站需要登入或表單提交,可以這樣做:
用 requests 維持 Session:
1session = requests.Session()
2login_data = {"username": "user123", "password": "secret"}
3session.post("<https://targetsite.com/login>", data=login_data)
4resp = session.get("<https://targetsite.com/account/orders>")
用 MechanicalSoup:
1import mechanicalsoup
2browser = mechanicalsoup.StatefulBrowser()
3browser.open("<http://example.com/login>")
4browser.select_form('form#login')
5browser["user"] = "user123"
6browser["pass"] = "secret"
7browser.submit_selected()
Session 能幫你保留登入狀態,方便連續抓多頁。
抓取動態內容與 JavaScript 渲染頁面
如果資料不在 HTML 原始碼(檢視原始碼只看到空 div),就要用瀏覽器自動化。
Selenium 範例:
1from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
2from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
3driver.get("<http://examplesite.com/dashboard>")
4WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'stats-table')))
5html = driver.page_source
或者,如果能找到 JS 呼叫的 API 端點,直接用 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。
1import gspread 2gc = gspread.service_account(filename="credentials.json") 3sh = gc.open("My Data Sheet") 4worksheet = sh.sheet1 5worksheet.clear() 6worksheet.append_row(["Name", "Price"]) 7for name, price in all_products: 8 worksheet.append_row([name, price])
-
資料庫: SQL 可用 sqlite3、pymysql、psycopg2 或 SQLAlchemy;NoSQL 可用 pymongo 連接 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,但當你要同時抓 100 個網站、每個網站規則都不同,而且偏偏在報告前一天晚上全數失效時,你就知道這有多崩潰。
這也是我推薦 的原因。2025 年,對企業用戶來說,Thunderbit 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。
- 大規模擷取無壓力: 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 個競爭對手網站,維護 100 支 Python 腳本會讓人崩潰。Thunderbit 只要選擇或微調範本,AI 會自動適應版面變化。
- 支援子頁面與分頁: Thunderbit 能自動點擊連結、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(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。如果你是開發者、喜歡動手寫程式,Python 當然還是很有趣——但有時候,效率才是王道。
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: 不要對伺服器造成過大負擔,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,尤其在 GDPR 或 CCPA 規範下。
- 不要繞過反爬蟲機制: 如果網站有 CAPTCHA 或強力封鎖,請三思而後行。
- 標註資料來源: 發表分析時,記得註明資料出處。
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:
- 書籍推薦:
- 《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 YouTube 頻道
- 社群資源:
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、願意花時間維護,這是很棒的選擇。
- Python 幾乎有對應每種需求的函式庫——靜態頁、動態內容、表單、API、PDF 等都能搞定。
- 但對多數企業用戶來說,維護一堆腳本其實很痛苦。 如果你想快速、大量取得資料,又不想學程式,選 就對了。
- Thunderbit 的 AI 無程式碼介面,讓你幾個步驟就能抓取任何網站、處理分頁與子頁,資料匯出也超方便,完全不需要寫 Python。
- 道德與法律很重要: 務必遵守網站政策、尊重隱私,負責任地抓取資料。
不論你是 Python 達人,還是只想輕鬆拿到資料,2025 年的工具都比以往更好用。我的建議?兩種方法都試試,找到最適合你的流程,讓機器人幫你做重複工作——只要記得讓它們有禮貌。
如果你已經受夠腳本壞掉的惡夢,不妨試試 。未來的你(還有你的咖啡存量)一定會感謝自己。
想了解更多?參考 或 的實戰教學與最新策略。