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 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，每月活躍用戶達，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——曾因品牌 Pins 買過東西，而，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：

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：

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，且在職缺中的成長率達），而且在效能測試上比 Selenium 快上。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：

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， 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：

1mkdir pinterest-scraper
2cd pinterest-scraper
3python -m venv venv
4source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

安裝 Playwright 並下載 Chromium 瀏覽器執行檔：

1pip install playwright
2playwright 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：

1pinterest-scraper/
2├── scraper.py
3├── config.py
4├── output/
5│   ├── pins.json
6│   └── pins.csv
7└── images/
8    ├── board-name-1/
9    └── 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：

1USER_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：

1query = "mid century modern furniture"
2url = 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。

1import asyncio
2from playwright.async_api import async_playwright
3from config import USER_AGENT
4async def scrape_search(query, max_pins=100):
5    url = f"https://www.pinterest.com/search/pins/?q={query.replace(' ', '%20')}&rs=typed"
6    async with async_playwright() as p:
7        browser = await p.chromium.launch(headless=True)
8        page = await browser.new_page(
9            user_agent=USER_AGENT,
10            viewport={"width": 1920, "height": 1080}
11        )
12        await page.goto(url)
13        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。

1        results = []
2        pins = await page.query_selector_all("div[data-test-id='pinWrapper']")
3        for pin in pins:
4            link = await pin.query_selector("a")
5            if not link:
6                continue
7            title = await link.get_attribute("aria-label") or ""
8            href = await link.get_attribute("href") or ""
9            img = await pin.query_selector("img")
10            src = await img.get_attribute("src") if img else ""
11            results.append({
12                "title": title,
13                "url": f"https://www.pinterest.com{href}" if href.startswith("/") else href,
14                "image_url": src
15            })

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：

1import json
2import csv
3def save_json(data, filepath="output/pins.json"):
4    with open(filepath, "w", encoding="utf-8") as f:
5        json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
6def save_csv(data, filepath="output/pins.csv"):
7    if not data:
8        return
9    with open(filepath, "w", newline="", encoding="utf-8-sig") as f:
10        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=data[0].keys())
11        writer.writeheader()
12        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。

1async def scrape_board(board_url, max_pins=500):
2    async with async_playwright() as p:
3        browser = await p.chromium.launch(headless=True)
4        page = await browser.new_page(user_agent=USER_AGENT, viewport={"width": 1920, "height": 1080})
5        await page.goto(board_url)
6        await asyncio.sleep(3)
7        seen_ids = set()
8        all_pins = []
9        for scroll_round in range(100):  # 安全上限
10            pins = await page.query_selector_all("div[data-test-id='pinWrapper']")
11            new_count = 0
12            for pin in pins:
13                link = await pin.query_selector("a")
14                if not link:
15                    continue
16                href = await link.get_attribute("href") or ""
17                if href in seen_ids:
18                    continue
19                seen_ids.add(href)
20                new_count += 1
21                title = await link.get_attribute("aria-label") or ""
22                img = await link.query_selector("img")
23                src = await img.get_attribute("src") if img else ""
24                all_pins.append({
25                    "title": title,
26                    "url": f"https://www.pinterest.com{href}" if href.startswith("/") else href,
27                    "image_url": src
28                })
29            print(f"Scroll {scroll_round + 1}: 已收集 {len(all_pins)} 個唯一 pins")
30            if new_count == 0 or len(all_pins) >= max_pins:
31                break
32            prev_height = await page.evaluate("document.body.scrollHeight")
33            await page.evaluate("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight)")
34            await asyncio.sleep(2.5)
35            curr_height = await page.evaluate("document.body.scrollHeight")
36            if curr_height == prev_height:
37                break  # 沒有更多內容
38        await browser.close()
39        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

1async def scrape_profile(username):
2    url = f"https://www.pinterest.com/{username}/"
3    async with async_playwright() as p:
4        browser = await p.chromium.launch(headless=True)
5        page = await browser.new_page(user_agent=USER_AGENT, viewport={"width": 1920, "height": 1080})
6        await page.goto(url)
7        await asyncio.sleep(3)
8        # 擷取粉絲數
9        follower_el = await page.query_selector("div[data-test-id='follower-count']")
10        followers = await follower_el.inner_text() if follower_el else "N/A"
11        # 擷取 board 連結
12        board_links = await page.query_selector_all("a[href*='/" + username + "/']")
13        boards = []
14        for bl in board_links:
15            href = await bl.get_attribute("href") or ""
16            name = await bl.get_attribute("aria-label") or href.split("/")[-2]
17            if href.count("/") >= 3 and href != f"/{username}/":
18                boards.append({"name": name, "url": f"https://www.pinterest.com{href}"})
19        await browser.close()
20        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：

1import time
2import random
3async def scroll_and_collect(page, max_pins=1000, max_scrolls=200, scroll_pause=2.5):
4    seen_ids = set()
5    all_pins = []
6    no_new_count = 0
7    for i in range(max_scrolls):
8        pins = await page.query_selector_all("div[data-test-id='pinWrapper']")
9        new_this_round = 0
10        for pin in pins:
11            link = await pin.query_selector("a")
12            if not link:
13                continue
14            href = await link.get_attribute("href") or ""
15            if href in seen_ids:
16                continue
17            seen_ids.add(href)
18            new_this_round += 1
19            title = await link.get_attribute("aria-label") or ""
20            img = await link.query_selector("img")
21            src = await img.get_attribute("src") if img else ""
22            all_pins.append({
23                "title": title,
24                "url": f"https://www.pinterest.com{href}" if href.startswith("/") else href,
25                "image_url": src
26            })
27        print(f"  第 {i+1} 次捲動：{new_this_round} 個新 pins｜共 {len(all_pins)} 個唯一 pins")
28        if len(all_pins) >= max_pins:
29            print(f"  已達到 max_pins 上限（{max_pins}）。停止。")
30            break
31        if new_this_round == 0:
32            no_new_count += 1
33            if no_new_count >= 3:
34                print("  連續 3 次捲動都沒有新 pins。內容已到底。")
35                break
36        else:
37            no_new_count = 0
38        prev_height = await page.evaluate("document.body.scrollHeight")
39        await page.evaluate("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight)")
40        await asyncio.sleep(scroll_pause + random.uniform(0.5, 1.5))
41        curr_height = await page.evaluate("document.body.scrollHeight")
42        if curr_height == prev_height and new_this_round == 0:
43            print("  頁面高度未變，且沒有新 pins。很可能已經到底。")
44            break
45    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：

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：

1import requests as req
2def upgrade_image_url(url, preferred_size="originals"):
3    """將 Pinterest 圖片 URL 改寫為最高可用解析度。"""
4    sizes = ["originals", "736x", "474x", "236x"]
5    if preferred_size not in sizes:
6        preferred_size = "originals"
7    for size in sizes[sizes.index(preferred_size):]:
8        upgraded = url
9        for s in sizes:
10            upgraded = upgraded.replace(f"/{s}/", f"/{size}/")
11        try:
12            resp = req.head(upgraded, timeout=5, allow_redirects=True)
13            if resp.status_code == 200:
14                return upgraded
15        except Exception:
16            continue
17    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

1import os
2import time
3def download_images(pins, folder="images/default", delay=1.5):
4    os.makedirs(folder, exist_ok=True)
5    for i, pin in enumerate(pins):
6        img_url = upgrade_image_url(pin.get("image_url", ""), preferred_size="736x")
7        if not img_url:
8            continue
9        filename = f"pin_{i+1}.jpg"
10        filepath = os.path.join(folder, filename)
11        try:
12            resp = req.get(img_url, timeout=15)
13            if resp.status_code == 200:
14                with open(filepath, "wb") as f:
15                    f.write(resp.content)
16                print(f"  已下載 {filename}（{len(resp.content) // 1024} KB）")
17            else:
18                print(f"  {filename} 下載失敗：HTTP {resp.status_code}")
19        except Exception as e:
20            print(f"  下載 {filename} 時發生錯誤：{e}")
21        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：

1def save_jsonl(data, filepath="output/pins.jsonl"):
2    with open(filepath, "w", encoding="utf-8") as f:
3        for item in data:
4            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 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。 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——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。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 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。

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， 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 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：、、以及。你也可以查看 ，或到 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？

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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