Selenium Python 網頁爬蟲入門指南

當我第一次接觸網頁爬蟲時，心裡還想說：「這應該很簡單吧？抓個 HTML 不就搞定了？」結果一路摸索下來才發現，網頁爬蟲早就變成銷售、電商、甚至市場研究等領域不可或缺的技能。網路上的資料量爆炸成長————各行各業都想從中挖掘洞見。但現實是：大多數資料都藏在動態網頁、JavaScript 或互動元件背後，傳統工具根本碰不到。

這時候，像 Selenium 這類 Python 爬蟲工具就派上用場了。Selenium Python 可以自動操作真實瀏覽器，連最難搞的動態網站也能輕鬆抓下來。不過，這條路也不是完全無痛，這篇新手教學會帶你實戰演練——以商品資料為例，讓你親眼見識 Selenium 的威力。同時，我也會介紹像這類人工智慧網頁爬蟲工具，怎麼用更快、更簡單的方式完成同樣的任務，甚至幾乎不用寫程式。

為什麼網頁爬蟲很重要？（還有動態網站到底多難搞）

先說清楚：網頁爬蟲早就不是工程師的專利，現在銷售、行銷、電商、營運等團隊都在用。想追蹤競品價格？開發潛在客戶？分析顧客評論？爬蟲就是你的秘密武器。事實上，都以價格資料為首要目標，而線上資料有 80–90% 都是非結構化——你沒辦法直接複製貼上到 Excel 就完事。

但問題來了：現代網站幾乎都是動態的。內容靠 JavaScript 載入、資料藏在按鈕後面，或是要一直往下滑才會出現。像 requests 或 BeautifulSoup 這類簡單爬蟲，只能看到靜態 HTML——就像在看永遠不會更新的報紙。如果你要的資訊必須點擊、滑動或登入後才會顯示，那你就需要一個能模擬真實用戶操作的工具。

什麼是 Selenium Python？為什麼適合做網頁爬蟲？

簡單來說，Selenium 是一套瀏覽器自動化工具。你可以用 Python 寫腳本，讓它自動操作瀏覽器——點擊、填表單、滑動頁面，甚至抓取那些互動後才出現的資料。

Selenium Python 跟傳統爬蟲有什麼不同？

Selenium Python：能自動操作真實瀏覽器（像 Chrome），執行 JavaScript，互動動態元素，還能等內容載入——就像真人一樣。
Requests/BeautifulSoup：只能抓靜態 HTML，速度快、資源省，但沒辦法處理 JavaScript 或互動內容。

你可以把 Selenium 想像成你的機器人助理：只要你指令下得清楚，它能幫你完成瀏覽器裡的所有操作，但也需要一點耐心。

什麼情境適合用 Selenium？

無限滾動頁面（像社群媒體、商品列表）
互動式篩選或下拉選單（例如在選鞋碼）
需要登入或有彈窗的內容
單頁應用程式（像 React、Vue 等）

如果只是單純抓靜態網頁內容，用 BeautifulSoup 就夠了。但遇到動態網頁，Selenium 就是你的好夥伴。

Selenium Python 環境安裝教學

在開始實作前，先把工具準備好。每一步都很簡單，完全不需要程式基礎。

1. 安裝 Python 與 Selenium

首先，確認你已經安裝 Python 3。可以到下載。檢查方式：

python --version

接著用 pip 安裝 Selenium：

pip install selenium

這樣就能取得最新版的 Selenium 套件，超簡單！

2. 下載並設定 ChromeDriver

Selenium 需要「驅動程式」來控制瀏覽器。以 Chrome 為例，就是。

查詢你的 Chrome 版本：打開 Chrome，點選選單 → 說明 → 關於 Google Chrome。
下載對應版本的 ChromeDriver：選擇跟瀏覽器版本一樣的驅動程式。
解壓縮並放置驅動程式：把 chromedriver.exe（或 Mac/Linux 對應檔案）放到系統 PATH 或專案資料夾裡。

小提醒： 有些 Python 套件像 webdriver_manager 可以自動下載驅動程式，但新手手動設定也沒問題。

3. 測試環境是否安裝成功

建立一個叫 test_selenium.py 的 Python 檔案：

from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://www.example.com")
print(driver.title)
driver.quit()

執行後，應該會看到 Chrome 自動開啟、進入，印出網頁標題，然後自動關閉。如果看到「Chrome 正由自動化測試軟體控制」的訊息，恭喜你，環境 OK！

Selenium Python 實戰：爬取商品資料

現在來實作 Selenium 爬蟲，目標是抓取的商品名稱與價格。

步驟 1：啟動瀏覽器並前往目標頁面

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://www.allbirds.com/collections/mens")

步驟 2：等待動態內容載入

動態網站不一定馬上顯示內容，需用 Selenium 的等待功能：

from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

WebDriverWait(driver, 10).until(
    EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, "div.product-card"))
)

（建議先用瀏覽器開發者工具確認 CSS Selector，這裡假設商品卡片用 div.product-card。）

步驟 3：定位元素並擷取資料

products = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, "div.product-card")
print(f"Found {len(products)} products")
data = []

for prod in products:
    name = prod.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".product-name").text
    price = prod.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".price").text
    data.append((name, price))
    print(name, "-", price)

你會看到類似這樣的輸出：

Found 24 products
Wool Runner - $110
Tree Dasher 2 - $135
...

步驟 4：將資料存成 CSV 檔

把結果寫入 CSV：

import csv
with open("allbirds_products.csv", "w", newline="") as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(["Product Name", "Price"])
    writer.writerows(data)

最後別忘了關閉瀏覽器：

driver.quit()

打開 CSV，就能看到所有商品名稱與價格，方便後續分析。

Selenium Python 常見爬蟲難題與解法

實際爬蟲過程常常遇到各種狀況，以下是幾個常見挑戰與解決方式：

等待元素載入

動態網站載入速度不一，建議用顯式等待：

WebDriverWait(driver, 10).until(
    EC.visibility_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, ".product-card"))
)

這樣可以避免腳本還沒等到資料就開始抓，導致錯誤。

處理分頁

想抓多頁資料？可以用迴圈點擊「下一頁」：

while True:
    try:
        next_btn = driver.find_element(By.LINK_TEXT, "Next")
        next_btn.click()
        WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, ".product-card")))
    except Exception:
        break  # 沒有下一頁就結束

或是遇到無限滾動頁面：

import time
last_height = driver.execute_script("return document.body.scrollHeight")
while True:
    driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
    time.sleep(2)
    new_height = driver.execute_script("return document.body.scrollHeight")
    if new_height == last_height:
        break
    last_height = new_height

處理彈窗與登入

遇到彈窗擋路？直接關閉：

driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".modal-close").click()

自動登入？填寫欄位並送出：

driver.find_element(By.ID, "email").send_keys("user@example.com")
driver.find_element(By.NAME, "login").click()

但要注意：CAPTCHA 或雙重驗證通常很難自動化。

Selenium Python 做網頁爬蟲的限制

老實說，Selenium 雖然強大，但也有不少缺點：

速度慢：每次都要完整開啟瀏覽器，還要載入圖片和腳本。要抓 1,000 頁？請準備好等很久。
資源消耗大：CPU、記憶體吃很兇。要同時跑多個瀏覽器？電腦要夠強才行。
安裝與維護繁瑣：驅動程式要對應瀏覽器版本，網站一改版腳本就壞掉，維護成本高。
容易壞掉：網站只要小改版，腳本可能馬上失效。
資料後處理需手動：想翻譯描述、做情感分析？還得額外串接其他函式庫或 API。

對於不懂程式的商業用戶來說，Selenium 常常讓人覺得大材小用。

selenium 1.jpeg

Thunderbit：AI 驅動的 Selenium Python 替代方案

現在來介紹一個專為商業用戶設計的工具：。Thunderbit 是一款人工智慧網頁爬蟲 Chrome 擴充功能，讓你無需寫程式、無需安裝環境，只要幾個點擊就能抓取任何網站資料。

Thunderbit 有哪些獨特優勢？

AI 欄位自動辨識：點一下「AI 建議欄位」，Thunderbit 會自動判斷哪些資料該抓——商品名稱、價格、圖片等。
子頁面自動爬取：需要抓取商品詳情？Thunderbit 能自動點擊進入子頁面，補抓更多資訊。
資料增強：即時翻譯描述、摘要內容、情感分析，邊抓邊處理。
一鍵匯出：資料可直接匯出到 Excel、Google Sheets、Notion、Airtable，完全免寫程式。
零程式介面：專為非工程師設計，只要會用瀏覽器就能上手。

我自己有參與 Thunderbit 的開發，真心覺得這是商業團隊取得結構化網頁資料最快速的方式，特別適合銷售、電商、研究等需求。

Thunderbit 與 Selenium Python 功能對比

來看看兩者的差異：

比較項目	Selenium Python	Thunderbit（AI 零程式）
安裝時間	中等到複雜——需安裝 Python、Selenium、ChromeDriver、寫程式	極快——安裝 Chrome 擴充，幾分鐘搞定
所需技能	高——需懂程式與 HTML	低——點選操作，AI 自動處理
動態內容處理	極佳——可處理 JS、點擊、滾動	極佳——直接在瀏覽器運作，支援 AJAX、無限滾動、子頁面
速度	慢——瀏覽器負擔大	小型/中型任務快——AI 自動偵測，直接存取 DOM
擴展性	難以擴展——資源消耗大	適合數百/數千筆資料；不適合大規模批次爬取
資料處理	手動——需自行寫資料清理、翻譯、情感分析	自動——AI 可即時翻譯、摘要、分類、增強資料
匯出選項	需自寫程式匯出 CSV、Sheets 等	一鍵匯出到 Excel、Google Sheets、Notion、Airtable
維護成本	高——網站改版易壞	低——AI 可自動適應多數版型變動，維護簡單
獨特功能	完整瀏覽器自動化、自訂流程	AI 洞察、現成範本、資料增強、免費提取器

對大多數商業用戶來說，Thunderbit 就像一股清流——再也不用為程式碼或驅動程式煩惱。

實戰案例：用 Thunderbit 爬取商品資料

來看看 Thunderbit 如何完成同樣的任務：

安裝
前往
點擊 Thunderbit 圖示，選擇「AI 建議欄位」
- Thunderbit 會自動偵測「商品名稱」、「價格」、「商品網址」等欄位
（可選）新增「描述（日文）」或「情感分析」欄位
- Thunderbit 會自動翻譯或分析情感
點擊「開始抓取」
- Thunderbit 會自動將所有商品資料整理成表格
一鍵匯出到 Google Sheets、Notion 或 Excel

完全不用寫程式、不用等瀏覽器載入、不用手動處理 CSV。資料結構化，馬上可用。

什麼時候該用 Selenium Python？什麼時候該選 Thunderbit？

該選哪個工具？我的建議如下：

適合用 Selenium Python 的情境：
- 你是開發者，或需要完全掌控自動化流程
- 爬蟲任務高度客製化，或需整合進大型軟體專案
- 需自動化複雜流程（如登入、下載、多步驟表單）
- 需要大規模爬取（有相應基礎設施）
適合用 Thunderbit 的情境：
- 你是商業用戶、分析師、行銷人員，需要快速取得資料
- 不想碰程式碼或安裝環境
- 需要即時翻譯、情感分析或資料增強
- 任務規模為小型到中型（數百到數千筆）
- 希望直接匯出到 Excel、Google Sheets、Notion、Airtable

老實說，我看過不少團隊花好幾天寫 Selenium 腳本，結果 Thunderbit 10 分鐘就搞定。除非你真的需要高度自訂或大規模爬取，Thunderbit 通常是更快、更友善的選擇。

selenium 2.jpeg

加碼：負責任且高效的網頁爬蟲小技巧

在你大展身手之前，幾個重要提醒：

遵守 robots.txt 與網站服務條款：務必確認網站允許爬蟲，若明文禁止請勿強行抓取。
控制請求頻率：不要對伺服器造成負擔，適當延遲或設置速率限制。
必要時更換 User-Agent/IP：可降低被封鎖風險，但切勿違反網站政策。
避免抓取個人或敏感資料：只抓公開資訊，並遵守隱私法規（如 GDPR）。
有 API 優先用 API：官方 API 更穩定安全。
未經授權勿抓取登入或付費內容：這涉及法律與道德問題。
記錄操作並妥善處理錯誤：若被封鎖，請調整策略，不要硬碰硬。

想了解更多爬蟲合規與道德，推薦參考。

結語：選擇最適合你的網頁爬蟲工具

網頁爬蟲技術日新月異，從手動腳本到 AI 零程式工具。Selenium Python 適合開發者處理複雜動態網站，但學習曲線與維護成本較高。對大多數商業用戶來說，Thunderbit 提供更快、更簡單的結構化資料取得方式，還能即時翻譯、情感分析、一鍵匯出。

我的建議？兩種方法都可以試試。開發者可以用 Selenium 練習爬取，體驗整個流程。如果你想快速看到成果（或不想被技術卡住），不妨直接試用。有免費方案，馬上就能在你最關心的網站上實測。

最後提醒：請負責任地爬取資料，善用資訊，祝你 IP 永不被封！

想深入了解？這些資源推薦給你：

免費體驗 Thunderbit 人工智慧網頁爬蟲