Scrapy Python 教學：網頁爬蟲實戰指南

還記得我第一次想從電商網站抓商品資料的時候，手邊只有 Python、一杯咖啡，還有一個想做 Amazon 價格追蹤器的夢。結果沒想到，原本以為的小專案，最後卻變成一堆複雜的 XPath 選擇器、分頁處理的麻煩，還有數不清的 debug。只要你有用程式碼處理過網頁資料，應該都懂那種又期待又挫折的感覺——「怎麼會搞這麼複雜？」

其實現在，網頁爬蟲早就不是資料科學家或工程師的專利。無論你是業務、電商經理、行銷人員，還是任何想把網路資訊變成商業洞察的人，都會需要這項技能。根據，而且還在持續成長。雖然 Python 和 Scrapy 這類框架依然是大規模、客製化爬蟲的首選，但對新手來說，入門門檻真的不低。所以這篇教學我會用 Amazon 的實際案例，帶你一步步認識 Scrapy——同時也會介紹一個更簡單、完全不用寫程式的 AI 工具：。

什麼是 Scrapy Python？你的網頁爬蟲神隊友

先從基礎開始。Scrapy 是一套專門為網頁爬取和資料擷取設計的開源 Python 框架。你可以把它想像成一個超強工具箱，讓你打造自訂的「蜘蛛」（Scrapy 對爬蟲的稱呼），自動瀏覽網站、追蹤連結、處理分頁，還能大規模擷取結構化資料。

那 Scrapy 跟 Python 的 requests、BeautifulSoup 有什麼差別？這兩個函式庫適合做簡單、一次性的抓取，但 Scrapy 則是為大規模、複雜專案設計的，像是：

抓取上千頁（例如整個電商商品目錄）
自動追蹤連結、處理分頁
非同步處理資料，速度超快
可重複、結構化地清理與匯出資料

簡單說，Scrapy 就像網頁爬蟲界的瑞士刀——功能強大又彈性高，但對新手來說也有點嚇人。

為什麼選 Scrapy Python 來做網頁爬蟲？

那為什麼開發者和資料團隊都愛用 Scrapy？這裡幫你整理幾個重點：

應用場景	Scrapy 優勢	商業價值
價格監控	處理分頁、非同步請求、可排程	及時掌握競爭對手動態、彈性調整價格
商品目錄擷取	追蹤連結、擷取結構化資料	建立商品資料庫、支援數據分析
競品分析	可擴展、對網站變動有韌性	追蹤趨勢、新品、庫存狀態
市場調查	模組化資料清理/轉換流程	匯總評論、情感分析

Scrapy 的非同步引擎（基於 Twisted）可以同時抓很多頁，速度又快又能擴展。它的模組化設計讓你能自訂邏輯（像是代理、User-Agent、資料清理等）。而Pipeline 則能讓你彈性處理、驗證、匯出資料——不管是 CSV、JSON 還是資料庫都沒問題。

如果你本來就會 Python，Scrapy 絕對是超強工具。但說真的，對一般商業用戶來說，學習曲線不算友善。

Scrapy 1.jpeg

Scrapy Python 環境安裝與設定

準備動手實作了嗎？以下是 Scrapy 的安裝步驟：

1. 安裝 Scrapy

先確認你已經安裝 Python 3.9 以上版本。然後在終端機輸入：

pip install scrapy

檢查安裝是否成功：

scrapy version

如果你用的是 Windows 或 Anaconda，建議建立虛擬環境，避免相依性衝突。Scrapy 支援 Windows、macOS、Linux。

2. 建立 Scrapy 專案

我們來建立一個叫 amazonscraper 的新專案：

scrapy startproject amazonscraper

你會看到這樣的資料夾結構：

amazonscraper/
├── scrapy.cfg
├── amazonscraper/
│   ├── __init__.py
│   ├── items.py
│   ├── pipelines.py
│   ├── middlewares.py
│   ├── settings.py
│   └── spiders/

這些檔案的用途：

scrapy.cfg：專案設定（通常不用動）
items.py：定義資料模型（像商品名稱、價格等）
pipelines.py：資料清理、驗證、匯出
middlewares.py：進階設定（如代理、標頭）
settings.py：調整 Scrapy 行為（如併發數、延遲等）
spiders/：實際爬蟲邏輯

如果你已經覺得有點複雜，別擔心，這裡就是很多非工程師會卡住的地方。

打造 Python 爬蟲：用 Scrapy 擷取 Amazon 商品資料

我們用 Amazon 搜尋結果做個實戰範例。（提醒：Amazon 不允許爬蟲，且有嚴格的反爬措施，僅供學習參考！）

1. 建立 Spider

在 spiders/ 資料夾下建立 amazon_spider.py：

import scrapy

class AmazonSpider(scrapy.Spider):
    name = "amazon_example"
    allowed_domains = ["amazon.com"]
    start_urls = ["https://www.amazon.com/s?k=smartphones"]

    def parse(self, response):
        products = response.xpath("//div[@data-component-type='s-search-result']")
        for product in products:
            yield {
                'name': product.xpath(".//span[@class='a-size-medium a-color-base a-text-normal']/text()").get(),
                'price': product.xpath(".//span[@class='a-price-whole']/text()").get(),
                'rating': product.xpath(".//span[@aria-label]/text()").get()
            }
        next_page = response.xpath("//li[@class='a-last']/a/@href").get()
        if next_page:
            yield scrapy.Request(url=response.urljoin(next_page), callback=self.parse)

這段程式碼做了什麼？

從 Amazon 搜尋「smartphones」的頁面開始
用 XPath 擷取每個商品的名稱、價格、評分
找到「下一頁」連結，自動翻頁繼續抓

2. 執行爬蟲

在專案根目錄下執行：

scrapy crawl amazon_example -o products.json

Scrapy 會自動爬所有搜尋結果頁，並把資料存成 JSON 檔。

處理分頁與動態內容

Scrapy 內建分頁與連結追蹤功能，非常強大。但如果遇到 JavaScript 動態載入的內容（像無限滾動、彈窗評論），Scrapy 只能看到靜態 HTML。這時就要結合 Selenium 或 Splash 等工具，這又是另一個進階主題了。

用 Scrapy Python 處理與匯出資料

資料抓下來後，通常還要清理和匯出：

Pipeline：在 pipelines.py 裡寫 Python 類別，進行資料清理、驗證、轉換（像價格轉數字、刪除不完整資料、甚至串接翻譯 API）
匯出：Scrapy 可直接用 -o 參數匯出 CSV、JSON、XML。要匯出到 Google Sheets 等，則需額外寫程式或用第三方套件。

想做情感分析或自動翻譯？就得自己串接外部 API 或 Python 函式庫，Scrapy 並沒有內建這些功能。

隱藏的成本：Scrapy Python 對商業用戶的挑戰

老實說，Scrapy 雖然很強，但對非技術背景的用戶並不友善。常見的困難有：

學習曲線超陡：你得懂 Python、HTML、XPath/CSS 選擇器、Scrapy 專案結構，光是上手就可能花好幾天
安裝與環境問題：Python 安裝、相依性管理、錯誤排查都很麻煩，尤其在 Windows 上
沒有視覺化介面：一切都靠寫程式，不能直接點選網頁元素
維護負擔大：網站一改版，爬蟲就壞了，得自己修
沒有內建 AI 功能：想翻譯、摘要、情感分析都要自己寫額外程式

Scrapy 2.jpeg

快速比較如下：

挑戰	Scrapy (Python)	商業用戶需求
需要寫程式	是	最好不用寫程式
設定時間	幾小時到幾天	幾分鐘內完成
維護	持續（網站變動就要修）	最低維護成本
資料匯出	CSV/JSON（需手動整合）	直接匯出到 Excel/Sheets/Notion
AI 功能	無（需自行串接）	內建翻譯/情感分析

如果你是行銷、業務、營運人員，Scrapy 可能就像用大砲打小鳥，太大材小用了。

Thunderbit：Scrapy Python 的無程式碼替代方案

這時候，就超級實用。以我多年自動化工具開發經驗來說，大多數商業用戶其實根本不想寫程式——他們只想快點拿到資料。

Thunderbit 是一款人工智慧網頁爬蟲，以 Chrome 擴充功能形式提供。專為不懂程式的用戶設計，能夠：

幾個點擊就能從任何網站抓資料
用自然語言描述需求（像「商品名稱、價格、評分」）
自動處理分頁與子頁面
一鍵匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion
即時翻譯、摘要、情感分析

完全不需要 Python、不用選擇器、也不用擔心維護。

Thunderbit 就是為追求效率的商業用戶設計，讓 AI 幫你搞定所有繁瑣細節。

Thunderbit vs. Scrapy Python：功能對比

直接來個對照表：

比較項目	Scrapy (Python)	Thunderbit (AI 工具)
所需技能	Python、HTML、選擇器	無需技術背景，點選＋自然語言
安裝/設定時間	幾小時（安裝、寫程式、除錯）	幾分鐘（安裝 Chrome 擴充、登入）
資料結構化	手動定義 items、pipeline	AI 自動辨識欄位、建議欄位
分頁/子頁面	需寫程式	一鍵啟用，AI 自動處理
翻譯	需自寫程式或串接 API	內建，直接切換「翻譯」
情感分析	需外部函式庫/API	內建，新增「情感」欄位即可
匯出選項	CSV/JSON（需手動匯入 Sheets/Excel）	一鍵匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion
維護	網站變動需手動修正	AI 可自動適應小幅變動
規模	適合大規模、長期專案	適合快速任務、中小規模（數百/數千筆）
成本	免費（但需投入大量人力）	免費方案＋付費（起價 $9/月，省下大量時間與精力）

什麼時候該選 Scrapy Python，什麼時候該用 Thunderbit？

我的建議如下：

適合用 Scrapy 的情境：
- 你是開發者或有工程團隊
- 需要抓上萬頁、建立長期自動化流程
- 網站結構複雜、需高度自訂邏輯
- 你想完全掌控（不怕維護）
適合用 Thunderbit 的情境：
- 你不會寫程式（或不想寫）
- 需要快速取得資料，無論是一次性還是定期任務
- 需要內建翻譯、情感分析、資料增強
- 重視速度與彈性勝過極致自訂