Python 網頁資料爬取新手教學：從零開始學會抓取網站數據

你有沒有試過盯著某個網站，心裡想：「如果能一鍵把這些有用的資料全都抓下來，直接丟進 Excel，那該有多爽！」而不是傻傻地花一下午在那邊複製貼上？放心，這種想法絕對不是你一個人的專利。到了 2025 年，資料爬取早就不是宅宅的專利，而是各行各業都要會的基本功。不管你是業務要找潛在客戶，還是電商經理要盯競品價格，大家都想要快速把網路上的資料抓下來。好消息是：Python 讓爬蟲變得超簡單又親民，就算你唯一寫過的程式是改 MySpace 背景，也能輕鬆上手。

這篇教學會帶你用 Python 一步步實作資料爬取，從基本觀念、靜態與動態網站的處理，到怎麼結合 這款 AI 網頁爬蟲，打造更高效的自動化流程。不管你是完全新手，還是想升級資料處理能力，都能在這裡找到實用技巧、範例程式碼，還有我多年 SaaS 跟自動化的精華心得。

什麼是網頁爬取？為什麼大家都愛用 Python？

先來聊聊基本。網頁爬取就是自動化地從網站上把資訊抓下來。簡單說，就是教電腦「看」網頁，把你要的內容（像商品價格、新聞標題、聯絡方式等）自動撈下來，省去人工整理的麻煩（參考 ）。企業會用資料爬取來做即時競品監控、市場調查、名單蒐集，甚至訓練 AI 模型（參考 ）。

那為什麼Python會是爬蟲界的霸主？首先，它語法直白、超好讀，對新手超級友善。更重要的是，Python 有超強大的生態系：requests、BeautifulSoup、Scrapy、Selenium、pandas 等函式庫，從抓網頁、解析 HTML 到資料清理、匯出，通通一條龍。難怪有大約 。

為什麼用 Python 做網頁爬取？

我玩過不少語言，但說到資料爬取，Python 永遠是新手跟進階用戶的首選。原因很簡單：

• 簡單易懂： Python 語法超直觀，寫爬蟲腳本不容易出錯，debug 也很方便（參考 ）。
• 函式庫超齊全： requests（HTTP 請求）、BeautifulSoup（HTML 解析）、Scrapy（大規模爬取）、Selenium（瀏覽器自動化）、pandas（資料分析）等，爬蟲每個環節都包辦（參考 ）。
• 社群超活躍： Python 有超多開發者，遇到問題幾乎都能在網路上找到解法。

Python 跟其他方案比起來怎麼樣？這裡有個簡單比較：

（參考 、）

對大多數商業用戶和資料愛好者來說，Python 真的就是威力、彈性、親和力三合一的最佳選擇。

Python 環境建置：資料爬取前的暖身

要開始爬資料，先把 Python 環境搞定。別擔心，這比組 IKEA 家具還簡單。

1. 安裝 Python：
去 下載最新版 Python 3。Windows 記得勾「Add Python to PATH」。Mac 可以用 Homebrew（brew install python3）。Linux 通常已內建，沒的話用 apt install python3 python3-pip（參考 ）。

2.（建議）建立虛擬環境：
讓每個專案的函式庫互不干擾。在專案資料夾下：

1python -m venv venv
2# 啟動虛擬環境：
3# Windows：
4venv\Scripts\activate
5# Mac/Linux：
6source venv/bin/activate

3. 安裝常用函式庫：
打開終端機輸入：

1pip install requests beautifulsoup4 pandas selenium lxml

• requests：發送 HTTP 請求
• beautifulsoup4：解析 HTML
• pandas：資料處理與匯出
• selenium：動態網站用（選用）
• lxml：高效 HTML/XML 解析

4. 選擇程式編輯器：

• （加裝 Python 擴充套件）：輕量、熱門、適合新手。
• ：功能完整，專為 Python 設計。
• ：互動式，適合資料分析與實驗（參考 ）。

5.（Selenium 用）安裝 WebDriver：
Selenium 需要瀏覽器驅動（像 ChromeDriver）。最簡單的方式是裝 webdriver_manager：

1pip install webdriver-manager

腳本這樣寫：

1from selenium import webdriver
2from selenium.webdriver.chrome.service import Service
3from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
4driver = webdriver.Chrome(service=Service(ChromeDriverManager().install()))

小提醒：如果 pip 指令不能用，請確認 Python 有加到 PATH，虛擬環境也有啟動。

靜態網站爬取教學：Python 實戰流程

靜態網站是爬蟲新手的最佳起點。只要你在瀏覽器「檢視原始碼」能看到資料，就能用 Python 抓下來。

這裡用 當練習：

步驟 1：抓網頁內容

1import requests
2url = "http://quotes.toscrape.com/page/1/"
3response = requests.get(url)
4html = response.text
5print(response.status_code)  # 200 代表成功

步驟 2：解析 HTML

1from bs4 import BeautifulSoup
2soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
3quotes = soup.find_all("div", class_="quote")

步驟 3：擷取資料

1for q in quotes:
2    text = q.find("span", class_="text").get_text()
3    author = q.find("small", class_="author").get_text()
4    print(f"{text} --- {author}")

步驟 4：處理分頁

1import pandas as pd
2all_data = []
3page = 1
4while True:
5    url = f"http://quotes.toscrape.com/page/{page}/"
6    resp = requests.get(url)
7    if resp.status_code != 200:
8        break
9    soup = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser')
10    quotes = soup.find_all("div", class_="quote")
11    if not quotes:
12        break
13    for q in quotes:
14        text = q.find("span", class_="text").get_text()
15        author = q.find("small", class_="author").get_text()
16        all_data.append({"quote": text, "author": author})
17    page += 1
18df = pd.DataFrame(all_data)
19df.to_csv("quotes.csv", index=False)

這樣就能一次抓下多頁資料並存成 CSV 檔，是不是超簡單？（參考 ）

小提醒： 開始爬之前，記得先看網站的 robots.txt 跟服務條款，還有適度延遲請求（像 time.sleep(1)），不要給人家伺服器添麻煩。

動態網站爬取：用 Selenium 處理 JavaScript 網頁

有些網站的資料要等 JavaScript 執行後才會出現（像無限捲動、彈窗、互動式儀表板等），這時就要用 Selenium 這種能模擬瀏覽器操作的工具。

步驟 1：啟動瀏覽器

1from selenium import webdriver
2from selenium.webdriver.common.by import By
3from selenium.webdriver.chrome.service import Service
4from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
5driver = webdriver.Chrome(service=Service(ChromeDriverManager().install()))
6driver.get("https://example.com/dynamic-products")

步驟 2：等待內容載入

1from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
2from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
3WebDriverWait(driver, 10).until(
4    EC.presence_of_element_located((By.ID, "product-list"))
5)

步驟 3：自動捲動或點擊載入更多

1import time
2last_height = driver.execute_script("return document.body.scrollHeight")
3while True:
4    driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
5    time.sleep(2)
6    new_height = driver.execute_script("return document.body.scrollHeight")
7    if new_height == last_height:
8        break
9    last_height = new_height

步驟 4：擷取資料

1products = driver.find_elements(By.CLASS_NAME, "product-item")
2data = []
3for prod in products:
4    name = prod.find_element(By.CSS_SELECTOR, "h2.product-name").text
5    price = prod.find_element(By.CSS_SELECTOR, "span.price").text
6    data.append({"name": name, "price": price})

步驟 5：儲存與結束

1import pandas as pd
2df = pd.DataFrame(data)
3df.to_csv("products.csv", index=False)
4driver.quit()

小技巧：

• 用 WebDriverWait 明確等元素出現，才不會抓不到資料（參考 ）。
• 想無頭運行（不開視窗），可以加 options.headless = True。
• 如果網站有 API，直接用 requests 抓 JSON，速度更快。

Thunderbit 結合 Python：打造高效資料自動化

有時候，就算你 Python 函式庫用到飛天，遇到結構複雜或很難搞的網站還是會頭大。這時， 就是你的救星。

Thunderbit 是一款 AI 驅動的 Chrome 網頁爬蟲擴充功能，讓你用滑鼠點一點就能抓任何網站資料，完全不用寫程式。對需要即時資料的商業用戶來說超方便，而且還能跟 Python 無縫整合，打造進階自動化流程。 Thunderbit + Python 的強大組合：

1. 用 Thunderbit 抓資料：

   • 開啟 。
   • 點「AI 建議欄位」，讓 Thunderbit AI 自動判斷要抓哪些資料。
   • 分頁、子頁、圖片、PDF 都能一鍵搞定。
   • 資料可直接匯出成 CSV、Excel、Google Sheets、Notion 或 Airtable。

2. 用 Python 分析與清理資料：

   • 用 pandas 載入匯出的檔案：

     1import pandas as pd
     2df = pd.read_csv("thunderbit_output.csv")

   • 之後就能做篩選、清理、合併、視覺化或進階分析。

3. 自動化流程：

   • Thunderbit 支援排程爬取，每天自動更新資料。
   • 結合 Python 腳本自動產生報表、發送通知或進一步處理。

為什麼要兩者搭配？ Thunderbit 幫你省下大量寫程式和 debug 的時間，特別適合處理複雜或臨時性的爬取需求。Python 則讓你能進行資料清理、分析與自動化整合。兩者合體，效率直接翻倍！（參考 ）

Python 網頁爬取常見難題與解法

爬蟲路上一定會遇到各種狀況，這裡整理常見問題跟解法：

1. 被封鎖（403/429 錯誤、驗證碼）：

• 換 User-Agent 模擬真實瀏覽器。
• 用代理伺服器輪換 IP（參考 ）。
• 請求間加延遲（time.sleep()）。
• 遵守 robots.txt 跟 crawl-delay。
• 遇到驗證碼可用 Selenium 手動處理，或考慮第三方解碼服務。

2. 動態內容抓不到：

• 用 Selenium 讓瀏覽器執行 JavaScript。
• 在瀏覽器網路面板找 API，直接抓 JSON。

3. 登入或 Session 問題：

• 用 requests.Session() 維持 cookie。
• 需要登入時可用 Selenium 自動操作。

4. 網站結構變動：

• 選穩定的選擇器（ID 比 class 穩）。
• 定期檢查並更新腳本。
• Thunderbit 的 AI 可自動適應版面變化，減少維護負擔。

5. 大量資料處理：

• 用 concurrent.futures 或 asyncio 提升效率。
• 分批寫入檔案或資料庫，避免記憶體爆掉。

（參考 、）

除錯與優化：讓爬蟲腳本更穩

遇到問題時，可以參考這份快速檢查清單：

• HTTP 404/403/429： 檢查網址、headers、請求頻率。
• 連線逾時/錯誤： 加入重試與退避機制。
• AttributeError/NoneType： 先檢查元素是否存在再取值。
• 編碼問題： 設定 response.encoding = 'utf-8' 或存檔時指定編碼。
• Selenium 找不到元素： 用明確等待，檢查選擇器。
• 記憶體不足： 分批寫檔、用生成器，或改存資料庫。
• 除錯技巧： 多用 print/log，或把 HTML 存檔檢查。

想提升效能，可以考慮用非同步請求（aiohttp）、多執行緒，或大型專案用 Scrapy 框架。但對新手來說，清楚易懂比炫技更重要。

網頁爬取的道德與法律守則

有了強大爬蟲能力，也要懂得自律。這裡有幾個合規與道德建議：

• 遵守 robots.txt 跟服務條款： 網站明確禁止就不要爬。
• 避免蒐集個資或敏感資料： 只抓公開資訊，尊重隱私。
• 禮貌爬取： 降低請求頻率，避開尖峰時段，不要造成伺服器負擔。
• 標明身份： 有需要可自訂 User-Agent 並附聯絡方式。
• 查詢法律規範： 美國等多數國家公開資料爬取通常合法，但違反 ToS 或抓私人資料可能觸法（參考 ）。
• 有 API 優先用 API： 官方 API 更穩定安全。

（參考 、）

結語與重點整理

學會用 Python 抓網頁資料，絕對是現代數據時代最實用的技能之一。重點回顧：

• Python 是網頁爬取首選，因為語法簡單、函式庫齊全、社群活躍（參考 ）。
• 靜態網站先用 requests + BeautifulSoup，動態內容再用 Selenium。
• Thunderbit 能快速搞定複雜或臨時性爬取，Python 則負責後續分析與自動化。
• 遇到困難，可以用輪換 headers、代理、延遲、錯誤處理等技巧。
• 守法合規爬取，尊重網站、避免敏感資料。

我的建議：從簡單網站開始，寫出你的第一支爬蟲，看看能抓到什麼。熟悉後，再結合 Thunderbit 跟 Python，打造更強大的自動化流程。記住：每個錯誤都是待解的謎題（Stack Overflow 永遠是你的神隊友）。

想看 Thunderbit 實際操作或學更多爬蟲技巧？歡迎逛逛 ，或訂閱我們的 看教學跟實戰分享。

祝你爬蟲順利，資料乾淨、腳本無 bug，IP 永遠不會被封！

常見問答

1. 什麼是網頁爬取？合法嗎？
網頁爬取是自動化抓網站資料的技術。抓公開資料在美國及多數國家通常合法，但要遵守網站規範、避免敏感資料，並符合隱私法規（參考 ）。

2. 為什麼大多數人用 Python 做爬蟲？
Python 對新手超友善，還有強大函式庫（requests、BeautifulSoup、Selenium、pandas）跟龐大社群支援（參考 ）。

3. 什麼時候該用 Selenium，而不是 requests/BeautifulSoup？
當資料要靠 JavaScript 載入、原始 HTML 沒有時，就要用 Selenium 模擬瀏覽器操作。

4. Thunderbit 如何與 Python 搭配？
Thunderbit 讓你用 AI 幾下滑鼠就能抓複雜或非結構化資料，匯出成 CSV/Excel/Sheets，再用 Python 做清理、分析或自動化，超省開發時間。

5. 如何避免爬蟲被封鎖？
換 User-Agent、用代理、加延遲、遵守 robots.txt，避免抓敏感或私人資料。大量爬取時可考慮防封鎖工具或服務。

想親自體驗爬蟲？馬上下載 ，感受 AI 跟 Python 結合的資料魔力。如果遇到卡關，記得：每個高手都是從第一行程式碼開始的。

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