網路世界每天都在爆炸性成長，數據量大到讓人一早還沒喝咖啡就腦袋打結——據說每天新增的資訊高達 。在這樣的資訊洪流裡，企業都想搶先把雜亂的數據變成有用的洞察，不管是開發新客戶、盯緊競爭對手，還是追蹤市場趨勢。但說真的，沒有人有空一頁頁手動複製貼上資料。這時候，強大的 python 網頁爬蟲就像救星一樣登場——它能自動在網路上幫你爬資料，讓你可以把時間花在更重要的事（比如再來一杯咖啡）。
我這幾年幫團隊自動化資料蒐集，深刻體會到 python 網頁爬蟲對工作效率的巨大提升。不過我也知道，不是每個人都想寫程式，或是想面對被封鎖、網站結構變動這些麻煩。所以這篇教學會帶你一步步用傳統方式打造自己的 python 網頁爬蟲，同時也會介紹像 這種 AI 工具，讓你只要點幾下滑鼠就能輕鬆抓資料。不管你是喜歡自己寫程式，還是只想快速拿到結果，都能找到最適合你的方法。
什麼是 python 網頁爬蟲？你的自動化資料小助手
簡單來說，python 網頁爬蟲就是一個小程式（或說「機器人」），能自動瀏覽網頁幫你抓資料。你可以把它想像成數位實習生——不會喊累、不會要求加薪，也不怕重複性工作。在網頁自動化領域，常常會聽到這幾個詞：
- 爬行器（Spider / Crawler）： 負責「探索」網站，從一個頁面一路沿著連結找到更多頁面，就像圖書館員一本本檢查書。
- 網頁爬蟲（Web Scraper）： 負責「記錄」重點，把你要的資訊（像商品價格、聯絡方式）整理成結構化資料。
實際上，大多數商業應用都會兩者一起用：爬行器負責找頁面，爬蟲負責抓資料。所謂「python 網頁爬蟲」通常就是同時具備這兩種功能的腳本——既能自動瀏覽，也能抓重點。
如果你不懂技術，可以把網頁爬蟲想成超強的複製貼上機器人。你只要下個指令（「去這個網站，把所有商品名稱和價格抓下來」），它就能自動幫你完成繁瑣的工作，讓你專心分析結果。
為什麼企業用戶需要 python 網頁爬蟲？
自動化網路資料蒐集不只是技術宅的專利，更是企業提升競爭力的秘密武器。以下是各行各業常見的應用場景：
| 應用場景 | 爬蟲能做什麼 | 商業效益 |
|---|---|---|
| 銷售名單開發 | 從名錄或社群網站抓取姓名、Email、電話 | 幾分鐘內自動填滿 CRM，省時又高效 |
| 價格與商品監控 | 擷取競爭對手價格、商品資訊、庫存狀態 | 動態調整價格，快速回應市場 |
| 市場/客戶洞察 | 收集顧客評論、社群留言、論壇貼文 | 掌握趨勢與消費者偏好 |
| 房地產物件彙整 | 從多個房仲網站整合物件（地址、價格、特色） | 一站式掌握市場全貌 |
| SEO 排名追蹤 | 定期抓取搜尋引擎關鍵字排名 | 自動化追蹤 SEO 成效 |
總結來說，網頁爬蟲能幫團隊，減少人為錯誤，還能拿到最新、最有價值的資料。現在，不自動化就等於被時代拋在後面。
開始動手：建立你的 python 網頁爬蟲環境
在開始寫爬蟲前，先把工具準備好。好消息是，Python 的環境設定超簡單。
選擇合適的 Python 版本與工具
- Python 版本： 建議用 Python 3.7 以上，因為大部分現代函式庫都需要這個版本，效能和相容性也更好。
- 程式編輯器： 不管是 Notepad、VS Code、PyCharm 還是 Jupyter Notebook 都行。我自己最愛 VS Code，簡單又有很多外掛。
- 必備函式庫：
- Requests： 負責抓網頁（就像瀏覽器的「取得網頁」）。
- BeautifulSoup (bs4)： 解析 HTML，找出你要的資料。
- Pandas（選用）： 整理資料、匯出 Excel 或 CSV。
- Scrapy（進階選用）： 適合大規模爬取。
安裝 python 網頁爬蟲工具包
快速安裝步驟如下：
- 安裝 Python： 到 下載。Mac 用戶可用 Homebrew，Windows 直接執行安裝程式。
- 打開終端機或命令提示字元。
- 安裝必要套件：
（如果要進階爬蟲可加裝 scrapy：1pip install requests beautifulsoup4 lxml pandaspip install scrapy） - 確認安裝成功：
1import requests 2from bs4 import BeautifulSoup 3print("Setup OK")
看到「Setup OK」又沒跳錯誤訊息，就代表一切搞定！
實作教學：打造你的第一個 python 網頁爬蟲
來實戰一下，以下是建立簡單 python 網頁爬蟲的步驟，從抓網頁、解析資料到儲存結果。
撰寫請求模組
首先，取得目標網頁的 HTML：
1import requests
2> This paragraph contains content that cannot be parsed and has been skipped.
3**小技巧：**
4- 記得設定真實的 User-Agent，不然網站可能會擋掉預設的 Python 標頭。
5- 檢查 status code，出現 403 或 404 可能是被擋或網址錯誤。
6- 要有禮貌！多頁爬取時記得加延遲（像 `time.sleep(1)`）。
7### 用 BeautifulSoup 解析與結構化資料
8接著，擷取你關心的資料。例如抓商品名稱和價格：
9```python
10from bs4 import BeautifulSoup
11soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser")
12products = soup.find_all("div", class_="product")
13for prod in products:
14 name = prod.find("h2", class_="name").get_text(strip=True)
15 price = prod.find("span", class_="price").get_text(strip=True)
16 print(name, "-", price)匯出成 CSV：
1import csv
2with open("products.csv", "w", newline="") as f:
3 writer = csv.writer(f)
4 writer.writerow(["Name", "Price"])
5 for prod in products:
6 name = prod.find("h2", class_="name").get_text(strip=True)
7 price = prod.find("span", class_="price").get_text(strip=True)
8 writer.writerow([name, price])或用 Pandas：
1import pandas as pd
2data = []
3for prod in products:
4 data.append({
5 "Name": prod.find("h2", class_="name").get_text(strip=True),
6 "Price": prod.find("span", class_="price").get_text(strip=True)
7 })
8df = pd.DataFrame(data)
9df.to_excel("products.xlsx", index=False)擴展到多頁資料
現實中常常遇到分頁，以下是簡單的分頁爬取範例：
1base_url = "https://example.com/products?page="
2for page in range(1, 6): # 抓第 1 到 5 頁
3 url = base_url + str(page)
4 resp = requests.get(url, headers=headers)
5 soup = BeautifulSoup(resp.text, "html.parser")
6 # ... 照前述方式擷取資料 ...
7 print(f"已抓取第 {page} 頁")或是自動點「下一頁」：
1url = "https://example.com/products"
2while url:
3 resp = requests.get(url, headers=headers)
4 soup = BeautifulSoup(resp.text, "html.parser")
5 # ... 擷取資料 ...
6 next_link = soup.find("a", class_="next-page")
7 if next_link:
8 url = "https://example.com" + next_link.get('href')
9 else:
10 url = None這樣就完成了你的第一個 python 網頁爬蟲！
進階加速：用 Thunderbit 強化你的 python 網頁爬蟲
接下來介紹更快的捷徑。寫程式雖然彈性高，但不一定最快、也不容易維護。這時候， 就是你的好幫手。Thunderbit 是一款 AI 驅動的 Chrome 擴充功能，讓你完全不用寫程式就能抓網站資料。
為什麼選 Thunderbit？
- AI 智能欄位建議： 只要點「AI 建議欄位」，Thunderbit 會自動分析頁面，推薦最適合抓的欄位（像名稱、價格、Email 等）。
- 兩步驟抓取： 選好欄位，按下「抓取」就完成。不用研究 HTML 或調整選擇器。
- 子頁面自動擷取： Thunderbit 能自動點連結（像商品詳情頁），自動補齊更多資料。
- 分頁與無限捲動： 支援多頁資料與自動載入更多項目。
- 即時匯出： 資料可直接匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion，省去繁瑣轉檔。
- 雲端爬取與排程： 可在雲端高速執行，還能設定自動排程（像每週一早上 9 點自動抓）。
- 資料型態與防封鎖： Thunderbit 在瀏覽器中執行，自然模擬真人操作，避開多數反爬蟲機制。
就像有個聰明的機器人助理，即使你不會寫程式也能輕鬆上手。
Thunderbit 與 Python 混合應用
更進一步，你可以把 Thunderbit 跟 Python 結合，打造又快又彈性的混合流程：
- 快速蒐集資料： 先用 Thunderbit 幾分鐘內抓下網站原始資料，匯出成 CSV 或 Google Sheets。
- 自訂後處理： 用 Python 進行資料分析、清理或跟其他資料源整合。像對評論做情感分析，或跟 CRM 合併。
- 自動化更新： 讓 Thunderbit 定時抓新資料，再用 Python 腳本自動處理、發送通知或報表。
這種組合讓不懂技術的同事也能收集資料，技術人員則能自動化後續流程，團隊合作更順暢。
常見問題排解：python 網頁爬蟲的挑戰與解法
再厲害的爬蟲也會遇到難題，以下是常見問題與對策：
This paragraph contains content that cannot be parsed and has been skipped.
小提醒： Thunderbit 以瀏覽器為基礎，自然處理 Cookie、JavaScript 和標頭，比較不容易被封鎖或遇到反爬蟲困擾。
應對反爬蟲與封鎖機制
網站越來越會辨識機器人，以下是降低被封鎖的技巧：
- 模擬真人行為： 設定真實標頭、用 Session、隨機延遲請求。
- 更換 IP： 大量爬取時可用代理伺服器或 VPN 分散請求。
- 善用 AI 工具： Thunderbit 這類工具能「偽裝」成正常瀏覽，大幅降低被封鎖機率。
遇到 CAPTCHA，通常代表要放慢速度、調整策略。預防勝於治療！
python 網頁爬蟲 + Thunderbit 的強大組合
這種混合方式有什麼好處？
- 80% 工作極速完成： Thunderbit 幾秒內搞定大多數爬取需求，免寫程式、超省事。
- 剩下 20% 彈性處理： 特殊邏輯、進階整合或分析可交給 Python。
- 資料品質更高： Thunderbit 的 AI 能自動適應網站變動，減少錯誤與維護負擔。
- 團隊協作無障礙： 不會寫程式的同事也能收集資料，工程師自動化後續流程，人人都能貢獻。
舉例： 假設你是電商業者，Thunderbit 每天早上自動抓競爭對手價格並匯出到 Google Sheets，Python 腳本再比對價格、發送降價通知。這就是即時情報，幾乎不用人工介入。
結語與重點整理：開啟更聰明的資料蒐集之路
打造 python 網頁爬蟲不只是技術練習，更是企業開啟資料新世界的鑰匙。透過 Python 及 Requests、BeautifulSoup 等函式庫，你能自動化繁瑣的研究、名單蒐集，搶先掌握市場動態。結合像 這類 AI 工具，更能讓你免寫程式、秒速取得成果。
重點整理：
- python 網頁爬蟲 是你的自動化資料助手，適合銷售、研究、營運等多種場景。
- 環境設定超簡單： 安裝 Python、Requests、BeautifulSoup 就能開始爬。
- Thunderbit 讓網頁爬蟲人人可用，AI 智能功能和即時匯出超方便。
- 混合流程（Thunderbit + Python）兼具速度、彈性和資料品質。
- 聰明排解問題： 尊重網站、模擬真人行為，選對工具事半功倍。
準備好開始了嗎？不妨試著寫個簡單的 python 爬蟲，或 體驗網頁爬蟲的輕鬆與高效。想深入學習，歡迎參考 更多教學與技巧。
常見問答
1. 網頁爬蟲、爬行器、爬蟲有什麼不同？
爬行器（Spider/Crawler）負責自動發現、瀏覽網頁，爬蟲（Scraper）則專門抓特定資料。大多數商業應用會同時用到兩者：先找頁面，再抓資料。
2. 用 python 網頁爬蟲一定要會寫程式嗎？
會寫基本程式有助於自訂爬蟲，但像 這類工具，完全不用寫程式也能輕鬆抓網站資料。
3. 為什麼我的 python 網頁爬蟲會被封鎖？
網站可能因預設 User-Agent、請求太頻繁、沒處理 Cookie/Session 而封鎖機器人。建議設定真實標頭、加延遲、用 Session 或瀏覽器型工具降低風險。
4. Thunderbit 和 Python 可以一起用嗎？
當然可以！Thunderbit 負責快速、免程式抓資料，Python 則負責後續分析或自動化處理。這種混合流程很適合技術程度不一的團隊。
5. 網頁爬蟲是否合法？
抓公開資料通常是合法的，但一定要查網站服務條款和 robots.txt。避免抓敏感或私人資訊，善用資料、遵守道德規範。
祝你爬蟲順利，資料永遠新鮮、結構清楚、隨時可用！
延伸閱讀