Python Pinterest 爬蟲：『Pins、Boards 與無限捲動』

幾個月前，我們其中一位工程師在週末寫好了一支 Python 腳本，拿給我看。它原本是要替一個市場研究專案，從 Pinterest 抓取產品靈感圖片。結果他一跑，抓到的只有……16 個 pin。明明那個 board 裡有超過 2,000 個。她盯著螢幕看了一會兒，又看看我，然後說：「我覺得 Pinterest 在嘲笑我。」

這種情況並不罕見。這幾乎是我看過最多開發者在用 Python 抓 Pinterest 時遇到的挫折。你打開 requests 和 BeautifulSoup，丟一個 Pinterest URL 進去，結果只拿回零星幾筆資料，甚至只是一個空白的 HTML 骨架。原因很簡單：Pinterest 是完全由 JavaScript 渲染的單頁應用程式，單純的 HTTP 請求根本看不到真正內容。在這篇指南裡，我會帶你了解為什麼會這樣、哪些方法真的有效（Playwright、攔截內部 API，以及像 Thunderbit 這類免程式工具），並提供逐步程式碼，教你抓取 pins、boards、使用者檔案、無限捲動內容，以及高解析度圖片。不管你是想打造可上線的爬蟲，還是只是想快速抓資料，這篇文章都能幫上忙。

什麼是 Pinterest 爬蟲？

Pinterest 爬蟲是透過程式化方式從 Pinterest 擷取資料的流程，例如 pin 圖片、標題、描述、board 名稱、粉絲數與 URL。你不需要一張張手動瀏覽與儲存 pins，而是用程式（或工具）從搜尋結果、boards 或使用者檔案中大規模收集結構化資料。

截至 2025 年底，Pinterest 平台上已有超過 2400 億個 Pins，每月活躍用戶達6.19 億，是網路上最豐富的視覺資料來源之一。對企業來說，這些資料非常有價值——不管你是在追蹤產品趨勢、比較競品內容，還是建立網紅合作名單。

為什麼要用 Python 抓 Pinterest？

Pinterest 早就不只是婚禮籌備用的靈感牆了。它其實是一個很有價值的商業情報平台——85% 的每週 Pinterest 使用者曾因品牌 Pins 買過東西，而96–97% 的熱門搜尋都不是品牌詞，代表使用者有明確意圖，但未必已有品牌偏好。這對發現新機會來說非常重要，也解釋了為什麼這麼多團隊都想拿到結構化的 Pinterest 資料。

以下是不同團隊可能會需要的資料：

團隊	需要的資料	商業價值
電商營運	商品圖片、價格、流行風格	競爭性定價、依趨勢調整庫存
行銷	Board 表現、pin 互動、競品內容	內容策略、活動基準比較
業務 / 開發名單	創作者檔案、粉絲數、聯絡資訊	網紅開發、合作對象鎖定
房地產	居家佈置 pins、裝潢趨勢、空間配置	房源攝影、佈置建議
內容創作者	熱門主題、流行格式、季節性題材	內容行事曆、視覺風格研究

更關鍵的是：Pinterest 官方 API 的限制很多。你需要商業帳號、審核（甚至包含應用程式的影片示範），而且只能存取你自己的帳號資料。如果你想瀏覽公開 boards、搜尋結果或競品檔案，爬蟲才是實際可行的替代方案。這也是為什麼很多團隊會選擇 Python——或者在想省掉設定時，直接改用像 Thunderbit 這樣的免程式工具。

為什麼只用 BeautifulSoup 會在 Pinterest 上失敗（以及真正有效的方法）

如果你曾經用 requests + BeautifulSoup 抓 Pinterest，卻只拿到 16 筆資料或空白頁面，那不是你的錯覺。Pinterest 是用 React 打造的，所有內容都透過 JavaScript 動態渲染。當你用一般 HTTP 請求抓 Pinterest URL 時，伺服器只會回傳最小化的 HTML 骨架——幾個 <link>、<script> 標籤，以及 React 要掛載應用程式的空白 <div>。所有 pin 卡片、圖片、標題與網格排版，都是瀏覽器執行 JavaScript 後才注入的。

沒有 JavaScript 執行，就沒有 pins。

那到底什麼方法有效？以下是幾種主要方案的比較：

方法	支援 JavaScript？	能取得完整資料？	複雜度	適合用途
requests + BeautifulSoup	否	約 0–16 筆	低	不適合 Pinterest
Selenium / Playwright	是	是，需處理捲動	中	完整控制、Python 流程
攔截 Pinterest 內部 API	是	是，分頁 JSON	高	最大化資料量，不需瀏覽器
第三方 Scraper API	是	依服務而定	低	不想自建基礎架構的規模化需求
免程式工具（Thunderbit）	是	AI 結構化	很低	非技術使用者、快速取得結果

這篇教學我會推薦用 Playwright 作為 Python 方案。它可以渲染 JavaScript、支援模擬捲動、維護良好（GitHub 上有78,600+ 顆星，且在職缺中的成長率達年增 180%），而且在效能測試上比 Selenium 快上35–45%。如果你想走免程式路線，我也會一起介紹。

Pinterest 官方 API vs. Python 爬蟲 vs. 免程式工具：該選哪條路？

在你開始寫程式前，先問自己：真的需要自己寫嗎？以下是決策參考：

評估項目	Pinterest API	Python 爬蟲	Thunderbit（免程式）
需要審核	商業帳號 + 影片示範	不需要	不需要
可存取公開 pins/boards	有限（僅自己的資料）	完整	完整
可下載高解析度圖片	依情況而定	可以，透過 URL 解析	可以，透過圖片擷取
支援無限捲動	不適用	可以，需寫程式	自動處理
維護成本	低	高（selector 容易失效）	幾乎沒有（AI 自動調整）
匯出到 Sheets/Airtable	手動	自行撰寫程式	內建支援
設定時間	幾小時到幾天	30–60 分鐘	2 分鐘

如果你是行銷、電商營運，或任何只想把 Pinterest 資料放進試算表、又不想寫或維護 Python 腳本的人，Thunderbit 的 AI Web Scraper 會是最快的路。你只要打開任何 Pinterest 頁面，點選「AI Suggest Fields」，再按「Scrape」，就能直接匯出到 Google Sheets、Excel、Airtable 或 Notion。它的子頁面擷取功能甚至可以自動追蹤單一 pin 的連結來補齊資料。我看過完全沒寫過程式的人，在三分鐘內把 500 多個 pins 匯入 Google Sheet。

如果你想要完全掌控流程、想把爬蟲整合進 Python pipeline，或單純喜歡自己動手打造工具，那就繼續看下去。

建立 Pinterest 爬蟲的 Python 環境

• 難度： 中等
• 所需時間： 約 30–60 分鐘（含撰寫與測試）
• 你需要準備： Python 3.9+、Chrome 瀏覽器（用於測試）、終端機 / 命令列存取權限

安裝 Playwright 與相依套件

先建立專案資料夾並設定虛擬環境：

mkdir pinterest-scraper
cd pinterest-scraper
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

安裝 Playwright 並下載 Chromium 瀏覽器執行檔：

pip install playwright
playwright install chromium

你也會用到 Python 內建的 json、os 與 csv 模組來匯出資料，這些不需要額外安裝。

專案資料夾結構

我建議一開始就把架構整理好：

pinterest-scraper/
├── scraper.py
├── config.py
├── output/
│   ├── pins.json
│   └── pins.csv
└── images/
    ├── board-name-1/
    └── board-name-2/

在 config.py 裡設定你的 user agent 字串。Pinterest 會阻擋預設的無頭瀏覽器識別字串，所以要用更接近真實瀏覽器的版本：

USER_AGENT = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/133.0.0.0 Safari/537.36"

步驟 1：建立 Pinterest 搜尋 URL

把查詢字串塞進網址範本中：

query = "mid century modern furniture"
url = f"https://www.pinterest.com/search/pins/?q={query.replace(' ', '%20')}&rs=typed"

你可以把它參數化，套用到任何搜尋詞。rs=typed 這個參數會告訴 Pinterest，這個查詢是手動輸入的（不是建議詞），有時會影響結果相關性。

步驟 2：啟動無頭瀏覽器並載入頁面

下面是核心的 Playwright 設定。注意自訂 user agent——如果沒有它，Pinterest 很可能會封鎖你，或直接顯示登入牆。

import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright
from config import USER_AGENT

async def scrape_search(query, max_pins=100):
    url = f"https://www.pinterest.com/search/pins/?q={query.replace(' ', '%20')}&rs=typed"
    async with async_playwright() as p:
        browser = await p.chromium.launch(headless=True)
        page = await browser.new_page(
            user_agent=USER_AGENT,
            viewport={"width": 1920, "height": 1080}
        )
        await page.goto(url)
        await asyncio.sleep(3)  # 等待 JavaScript 渲染初始 pins

執行完後，頁面應該會載入第一批 pins，通常約 25–50 個。

步驟 3：從頁面擷取 pin 資料

Pinterest 會把每個 pin 包在 div[data-test-id='pinWrapper'] 裡。裡面會有一個連結（<a>），包含 pin 的 URL 和標題（透過 aria-label），以及一個 <img>，裡面有縮圖 URL。

        results = []
        pins = await page.query_selector_all("div[data-test-id='pinWrapper']")
        for pin in pins:
            link = await pin.query_selector("a")
            if not link:
                continue
            title = await link.get_attribute("aria-label") or ""
            href = await link.get_attribute("href") or ""
            img = await pin.query_selector("img")
            src = await img.get_attribute("src") if img else ""
            results.append({
                "title": title,
                "url": f"https://www.pinterest.com{href}" if href.startswith("/") else href,
                "image_url": src
            })

此時 results 只包含初始畫面上看得到的 pins。若要取得更多，就需要捲動——這也是最重要的部分。

步驟 4：將結果儲存成 JSON 或 CSV

擷取完成後，把資料寫入檔案，方便後續使用：

import json
import csv

def save_json(data, filepath="output/pins.json"):
    with open(filepath, "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)

def save_csv(data, filepath="output/pins.csv"):
    if not data:
        return
    with open(filepath, "w", newline="", encoding="utf-8-sig") as f:
        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=data[0].keys())
        writer.writeheader()
        writer.writerows(data)

如果你打算用 Excel 開啟 CSV，建議使用 utf-8-sig 編碼，這樣可以避免亂碼。

擷取整個 Pinterest Board 與使用者檔案

這是現有教學裡很大的缺口。我幾乎找不到任何競品文章會深入講 board 或 profile 的擷取，但這卻是論壇裡最常被問到的功能之一。大家想下載某個 board 的全部 pins、把圖片依 board 分資料夾，還想抓取使用者檔案層級的資料，例如粉絲數與 board 清單。

從 Board URL 擷取所有 Pins

Board URL 通常長這樣：https://www.pinterest.com/{username}/{board-name}/。DOM 結構和搜尋結果類似——pins 一樣包在 div[data-test-id='pinWrapper'] 裡——但你需要捲動才能把它們全部載入。

async def scrape_board(board_url, max_pins=500):
    async with async_playwright() as p:
        browser = await p.chromium.launch(headless=True)
        page = await browser.new_page(user_agent=USER_AGENT, viewport={"width": 1920, "height": 1080})
        await page.goto(board_url)
        await asyncio.sleep(3)

        seen_ids = set()
        all_pins = []

        for scroll_round in range(100):  # 安全上限
            pins = await page.query_selector_all("div[data-test-id='pinWrapper']")
            new_count = 0
            for pin in pins:
                link = await pin.query_selector("a")
                if not link:
                    continue
                href = await link.get_attribute("href") or ""
                if href in seen_ids:
                    continue
                seen_ids.add(href)
                new_count += 1
                title = await link.get_attribute("aria-label") or ""
                img = await link.query_selector("img")
                src = await img.get_attribute("src") if img else ""
                all_pins.append({
                    "title": title,
                    "url": f"https://www.pinterest.com{href}" if href.startswith("/") else href,
                    "image_url": src
                })

            print(f"Scroll {scroll_round + 1}: 已收集 {len(all_pins)} 個唯一 pins")
            if new_count == 0 or len(all_pins) >= max_pins:
                break

            prev_height = await page.evaluate("document.body.scrollHeight")
            await page.evaluate("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight)")
            await asyncio.sleep(2.5)
            curr_height = await page.evaluate("document.body.scrollHeight")
            if curr_height == prev_height:
                break  # 沒有更多內容

        await browser.close()
        return all_pins

要注意的一點是：board 頁面有時會出現一個「More Ideas」分頁，把已儲存的 pins 和演算法推薦內容分開。如果你只想抓使用者實際儲存的 pins，那麼當你碰到那個分隔區塊時，就可以停止捲動。

擷取使用者檔案：boards、粉絲數與 pins

Profile URL 長這樣：https://www.pinterest.com/{username}/。從 profile 頁面可以擷取：

• 粉絲 / 追蹤中數量： 找 div[data-test-id='follower-count']
• Board 清單： 每個 board 都是一張卡片，連到 /{username}/{board-name}/
• 總 pins 數： 有時會顯示在 profile 標頭中

async def scrape_profile(username):
    url = f"https://www.pinterest.com/{username}/"
    async with async_playwright() as p:
        browser = await p.chromium.launch(headless=True)
        page = await browser.new_page(user_agent=USER_AGENT, viewport={"width": 1920, "height": 1080})
        await page.goto(url)
        await asyncio.sleep(3)

        # 擷取粉絲數
        follower_el = await page.query_selector("div[data-test-id='follower-count']")
        followers = await follower_el.inner_text() if follower_el else "N/A"

        # 擷取 board 連結
        board_links = await page.query_selector_all("a[href*='/" + username + "/']")
        boards = []
        for bl in board_links:
            href = await bl.get_attribute("href") or ""
            name = await bl.get_attribute("aria-label") or href.split("/")[-2]
            if href.count("/") >= 3 and href != f"/{username}/":
                boards.append({"name": name, "url": f"https://www.pinterest.com{href}"})

        await browser.close()
        return {"username": username, "followers": followers, "boards": boards}

如果你想抓取某個 profile 底下所有 board 的 pins，可以把 board 清單迴圈跑一遍，對每個 board 呼叫 scrape_board()。你也可以自動把下載的圖片整理到各自的 board 資料夾中。

建立可上線使用的無限捲動處理器

這個部分決定了一支腳本是玩具還是真正可用的爬蟲。最常見的痛點——我在至少十幾個論壇討論串裡都看過——就是爬蟲只抓到 16–25 筆資料，原因不是它不會跑，而是它沒有捲得夠遠，或只是寫了固定次數的 for i in range(5): scroll() 然後祈禱它成功。

這種寫法不可靠。Pinterest 會在捲動事件觸發時，以大約 25 個 pin 為一批載入新內容。你捲五次，可能拿到 125 個 pins，也可能因為網路較慢只拿到 75 個，甚至只有 150 個，視批次大小而定。你需要更聰明的做法。

滾動直到沒有新內容的模式

以下是一個更穩健的捲動函式，它會追蹤唯一的 pin ID、使用可調整的 timeout、加入重試邏輯，並顯示進度：

import time
import random

async def scroll_and_collect(page, max_pins=1000, max_scrolls=200, scroll_pause=2.5):
    seen_ids = set()
    all_pins = []
    no_new_count = 0

    for i in range(max_scrolls):
        pins = await page.query_selector_all("div[data-test-id='pinWrapper']")
        new_this_round = 0

        for pin in pins:
            link = await pin.query_selector("a")
            if not link:
                continue
            href = await link.get_attribute("href") or ""
            if href in seen_ids:
                continue
            seen_ids.add(href)
            new_this_round += 1
            title = await link.get_attribute("aria-label") or ""
            img = await link.query_selector("img")
            src = await img.get_attribute("src") if img else ""
            all_pins.append({
                "title": title,
                "url": f"https://www.pinterest.com{href}" if href.startswith("/") else href,
                "image_url": src
            })

        print(f"  第 {i+1} 次捲動：{new_this_round} 個新 pins｜共 {len(all_pins)} 個唯一 pins")

        if len(all_pins) >= max_pins:
            print(f"  已達到 max_pins 上限（{max_pins}）。停止。")
            break

        if new_this_round == 0:
            no_new_count += 1
            if no_new_count >= 3:
                print("  連續 3 次捲動都沒有新 pins。內容已到底。")
                break
        else:
            no_new_count = 0

        prev_height = await page.evaluate("document.body.scrollHeight")
        await page.evaluate("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight)")
        await asyncio.sleep(scroll_pause + random.uniform(0.5, 1.5))
        curr_height = await page.evaluate("document.body.scrollHeight")

        if curr_height == prev_height and new_this_round == 0:
            print("  頁面高度未變，且沒有新 pins。很可能已經到底。")
            break

    return all_pins

為什麼這個設計有效：

• 依 href 去重： 每個 pin 的 URL 都是唯一的，所以我們把它當作 ID 使用。這可以避免在捲動期間 DOM 重新渲染時，重複計算同一個 pin。
• 三次無新增就停止： 如果連續三次捲動都沒有新資料，就停止。這能處理頁面還在載入、但其實已經沒有新內容的情況。
• 加入隨機抖動： 在每次捲動之間加入 0.5–1.5 秒的隨機延遲，行為會更接近真人，也能降低觸發反爬機制的機率。
• 最大捲動次數保護： 避免因為程式錯誤而陷入無限迴圈。

處理特殊狀況

• 「More Ideas」中斷： 在 board 頁面裡，Pinterest 有時會插入一個「More Ideas」區塊。如果你只想抓這個 board 真正儲存的 pins，可以偵測到這個元素後停止捲動。
• 長時間操作的限流： 如果你正在捲動一個有上千個 pins 的 board，Pinterest 可能會開始限制回應速度。若你發現捲動有時候會抓不到新資料（但不是連續三次），把 scroll_pause 調整到 5 秒以上。

取得 Pinterest 的完整解析度圖片（不是縮圖）

這點最容易讓人抓狂。你抓了一堆 pins，把圖片下載下來，結果全都是 236px 的小縮圖。論壇使用者常把它形容成「品質很糟，尺寸太小」。解法就是了解 Pinterest 的圖片 URL 結構。

了解 Pinterest 圖片 URL 路徑

Pinterest 的圖片都由 https://i.pinimg.com/{size}/{hash}.jpg 提供服務。{size} 這個區段決定解析度：

尺寸路徑	圖片尺寸	用途
/236x/	寬 236px	預設網格檢視（你最常拿到的版本）
/474x/	寬 474px	中等解析度
/736x/	寬 736px	pin 詳細頁 / 展開檢視
/originals/	原始上傳尺寸	完整解析度

工具函式：將任何 Pinterest 圖片 URL 升級到高解析度

下面這個函式會把任何 Pinterest 圖片 URL 改寫成可用的最高畫質，並附帶 fallback 邏輯：

import requests as req

def upgrade_image_url(url, preferred_size="originals"):
    """將 Pinterest 圖片 URL 改寫為最高可用解析度。"""
    sizes = ["originals", "736x", "474x", "236x"]
    if preferred_size not in sizes:
        preferred_size = "originals"

    for size in sizes[sizes.index(preferred_size):]:
        upgraded = url
        for s in sizes:
            upgraded = upgraded.replace(f"/{s}/", f"/{size}/")
        try:
            resp = req.head(upgraded, timeout=5, allow_redirects=True)
            if resp.status_code == 200:
                return upgraded
        except Exception:
            continue
    return url  # 如果都失敗，就回傳原始網址

重要提醒（截至 2025 年）： /originals/ 路徑越來越常回傳 HTTP 403 Forbidden。gallery-dl 的一個已知問題也證實了這個行為在 2025 年中期依然存在。實務上最可靠的最高解析度通常是 /736x/。我的函式會先嘗試 /originals/，失敗後自動改用 /736x/。

將圖片下載到有整理的資料夾

import os
import time

def download_images(pins, folder="images/default", delay=1.5):
    os.makedirs(folder, exist_ok=True)
    for i, pin in enumerate(pins):
        img_url = upgrade_image_url(pin.get("image_url", ""), preferred_size="736x")
        if not img_url:
            continue
        filename = f"pin_{i+1}.jpg"
        filepath = os.path.join(folder, filename)
        try:
            resp = req.get(img_url, timeout=15)
            if resp.status_code == 200:
                with open(filepath, "wb") as f:
                    f.write(resp.content)
                print(f"  已下載 {filename}（{len(resp.content) // 1024} KB）")
            else:
                print(f"  {filename} 下載失敗：HTTP {resp.status_code}")
        except Exception as e:
            print(f"  下載 {filename} 時發生錯誤：{e}")
        time.sleep(delay + random.uniform(0.3, 0.8))

下載之間記得加上節流延遲。我通常會使用 1.5–2.3 秒，並加上隨機抖動。如果不這樣做，Pinterest 幾百次請求後就可能封鎖你的 IP。

匯出你抓到的 Pinterest 資料

匯出成 CSV 或 JSON

前面我們已經說過基本做法。如果資料量很大（10,000+ 個 pins），可以考慮 JSON Lines 格式——每行一個 JSON 物件——這樣更容易串流與處理：

def save_jsonl(data, filepath="output/pins.jsonl"):
    with open(filepath, "w", encoding="utf-8") as f:
        for item in data:
            f.write(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\n")

匯出到 Google Sheets、Airtable 或 Notion

如果你想直接從 Python 把資料送到 Google Sheets，需要使用 gspread 套件和 Google Cloud service account。Airtable 可以用 pyairtable，Notion 則是 notion-client。每一種都需要 API key 設定，而且會讓整條流程變得更複雜。

或者——雖然我有點偏心，但這真的是最快的方法——你也可以用 Thunderbit 直接抓 Pinterest，然後一鍵匯出到這些目的地。沒有 API keys，沒有 service account，也不用額外寫程式。Thunderbit Chrome Extension 可以原生處理匯出。

如何避免在抓 Pinterest 時被封鎖

ScrapeOps 將 Pinterest 的反機器人系統評為6/10 的繞過難度——不算簡單，但也不是最難對付的目標。它會使用瀏覽器指紋辨識、行為分析與基於 IP 的限流。以下做法比較有效：

• 輪換 user agent： 準備一組真實 Chrome user agent 字串，每次 session 隨機選一個。
• 加入隨機延遲： 捲動與請求之間加入 2–5 秒的等待，並帶些隨機抖動。如果沒有代理，則建議拉長到 10–15 秒。
• 使用合理的視窗大小： 設定 viewport={"width": 1920, "height": 1080}，不要用太小或奇怪的尺寸。
• 大規模作業請考慮代理： 如果你要抓幾千個 pins，建議使用住宅代理輪換。沒有代理的話，幾百次請求後就可能被封。
• 注意 robots.txt： Pinterest 的 robots.txt 封鎖了大多數自動爬蟲，且有大約 180 條 disallow 規則。做合規評估時要留意。
• 避免登入後爬取： 盡量只抓登入狀態下可直接看到的公開內容。登入後抓取會帶來法律與技術風險。

如果你走免程式路線，Thunderbit 的 AI 引擎會自動處理反機器人與 CAPTCHA 挑戰，讓你少維護一大堆東西。

Pinterest 爬蟲的法律與倫理考量

這部分我會簡短帶過，因為不是本文重點，但它很重要。

Pinterest 的服務條款（第 2a 條）指出，你同意不會以未經授權的方式「scrape、collect、search、copy 或以其他方式存取 Pinterest 的資料或內容」，例如使用自動化方式（且未事先取得我們明確許可）。儘管如此，法院通常認為，抓取公開可得資料並不違反 Computer Fraud and Abuse Act——可參考 hiQ v. LinkedIn 以及 Meta v. Bright Data（2024 年 1 月），該案中法院裁定，在登出狀態下抓取公開可見資料是合法的。

幾個基本原則：

• 只抓取登出狀態下可公開瀏覽的內容
• 不要把抓來的資料用於垃圾訊息或冒充使用者
• 尊重圖片著作權——盡可能只擷取中繼資料，未經許可不要商業性重發受著作權保護的圖片
• 如果你打算把資料用於商業用途，請先諮詢律師

如果你想更深入了解法律面，請參考我們的網頁爬蟲法律影響指南。

結語：你學到了什麼，以及下一步該做什麼

現在你已經知道為什麼靜態爬取在 Pinterest 上會失敗（它是 React SPA——沒有 JavaScript，就沒有資料）、如何用 Playwright 抓搜尋結果、boards 和使用者檔案、如何建立一個能撐住實戰的無限捲動處理器，不會只抓到 16 個 pin 就停下來，以及如何拿到高解析度圖片，而不是小縮圖。

重點快速回顧：

• requests + BeautifulSoup 在 Pinterest 上行不通，別浪費時間。
• Playwright 是這項工作的最佳 Python 工具——速度快、支援完善，且能原生處理 JavaScript 渲染。
• 無限捲動 需要的是基於去重的捲動迴圈，而不是固定次數。
• 高解析度圖片 需要改寫 URL 路徑——請優先使用 /736x/（因為 /originals/ 經常回傳 403）。
• Board 與 profile 擷取 在現有教學中比較少被談到，但只要 selector 正確，其實不難。
• 如果你不想寫程式，或只想要快， Thunderbit 讓你 2 下點擊就能抓 Pinterest，並匯出到 Google Sheets、Excel、Airtable 或 Notion——完全不需要 Python。你可以透過 Chrome Extension 免費試用。

如果你正在打造 Python pipeline，本指南中的程式碼能提供穩固基礎。如果你只是需要資料，Thunderbit 會是更快的捷徑。不管哪種方式，你都不必再卡在只抓到 16 個 pin、對著空白螢幕發呆了。

想了解更多關於爬蟲與資料擷取的內容，歡迎參考我們的指南：如何用 Python 做網頁爬蟲、最佳自動化網頁爬蟲工具、以及將網站資料抓取到 Excel。你也可以查看 Thunderbit 價格頁，或到 Thunderbit YouTube 頻道 看教學影片。

常見問題

1. 可以只用 BeautifulSoup 抓 Pinterest 嗎？

單獨使用效果並不好。Pinterest 的所有內容都是透過 JavaScript 渲染，所以 requests + BeautifulSoup 只會看到空的 HTML 骨架。你需要先用 Playwright 或 Selenium 這類無頭瀏覽器把頁面渲染出來，或者直接用像 Thunderbit 這種會自動處理 JavaScript 渲染的免程式工具。

2. 一次 session 可以從 Pinterest 抓多少個 pins？

這取決於你的捲動邏輯與反機器人處理方式。使用本文的可上線無限捲動處理器（去重、timeout、重試邏輯）時，每個 board 或搜尋字詞通常可以穩定抓到數百到數千個 pins。若 board 很大，捲動與收集可能需要幾分鐘。

3. 為什麼我抓到的 Pinterest 圖片都很小？

預設情況下，Pinterest 在網格視圖中會提供 /236x/ 縮圖。若要更高解析度，請把圖片 URL 路徑改成 /736x/ 或 /originals/。不過截至 2025 年，/originals/ 越來越常回傳 403，因此 /736x/ 才是比較可靠的最高版本。

4. 抓 Pinterest 合法嗎？

根據近期法院判決（例如 hiQ v. LinkedIn、Meta v. Bright Data），抓取公開可得資料通常是被接受的，但 Pinterest 的服務條款禁止未經授權的自動化存取。請僅限公開內容，不要把資料用於垃圾訊息，尊重著作權，若是商業用途則請先諮詢法律專業人士。

5. 抓 Pinterest 最好的免程式替代方案是什麼？

Thunderbit 的 AI Web Scraper 可以在 2 次點擊內擷取 Pinterest pin 資料——包含標題、圖片、URL、描述——並內建匯出到 Google Sheets、Excel、Airtable 或 Notion。它會自動處理 JavaScript 渲染、無限捲動與反機器人挑戰，所以你完全不需要寫或維護任何程式。

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