2025 年十大 Python 網頁爬蟲函式庫與 AI 無程式碼替代方案

想像一下這個場景：早上 8:30，你剛沖好一杯咖啡，老闆（或老闆的老闆）突然要你整理競爭對手所有產品的價格、顧客評論，甚至還要查出他們 CEO 最愛的披薩口味。你可以花好幾個小時慢慢複製貼上，或者直接交給 Python 幫你自動完成。但如果你不會寫程式，或一早就不想跟 HTML 鬥智怎麼辦？這篇指南就是為你量身打造。

我是 Thunderbit 共同創辦人兼執行長 Shuai Guan，這幾年專注在 SaaS、流程自動化和 AI，協助團隊把網路上的龐大資料轉化成有用的商業洞察。這篇文章會帶你認識 2025 年最熱門的 10 大 python 網頁爬蟲函式庫——包含它們的功能、用法、優缺點，以及適合的應用場景。如果你心裡想「這些都很厲害，但我還是不會寫 Python」，別擔心，文末我還會介紹 Thunderbit 的無程式碼人工智慧網頁爬蟲，讓你只要點兩下就能完成資料擷取——不用寫程式、不用煩惱、不用靠咖啡硬撐。

為什麼 python 網頁爬蟲函式庫對企業團隊這麼重要？

• 名單開發與銷售拓展： 自動從目錄、社群或論壇抓潛在客戶名單——姓名、Email、社群帳號等，銷售團隊省下大把手動搜尋的時間（）。
• 價格監控與競爭情報： 電商團隊能即時追蹤競爭對手價格、庫存、促銷，靈活調整自家策略（）。
• 市場調查與趨勢分析： 擷取評論、社群或新聞網站資料，幫助行銷與產品團隊搶先掌握市場動向與消費者聲音（）。
• 房地產與物件資料： 仲介與分析師能彙整多個平台的房源、價格與物件細節，輕鬆進行市場分析。
• 電商營運： 從供應商資料到商品目錄稽核，爬蟲大幅減少人工複製貼上的時間與錯誤。

總之，。但現實是：大多數 python 網頁爬蟲函式庫都假設你會寫程式，對非技術背景的人來說門檻很高。這也是為什麼像 這類無程式碼、AI 驅動的工具越來越受歡迎——後面會詳細介紹。

我們怎麼挑選 python 網頁爬蟲函式庫？

• 人氣與社群活躍度： GitHub 星星多、開發活躍、教學資源豐富。遇到問題時，Stack Overflow 上也容易找到解答。
• 效能與擴展性： 能不能處理大量頁面？支援多執行緒或非同步請求嗎？速度夠不夠快？
• 動態內容與 JS 支援： 現在的網站很多都用 JavaScript 載入資料，能處理動態內容（像瀏覽器自動化或 API 整合）的工具會加分。
• 易用性與學習曲線： 有些工具上手快，有些則需要「為什麼又壞了」的博士學位。新手友善或文件齊全的優先。
• 反爬蟲對策： 能不能處理 IP 封鎖、驗證碼、流量限制？不然可能爬五分鐘被封五天。
• 資料解析與驗證： 不只是抓 HTML，還要能轉成乾淨結構化資料。能協助解析或驗證的工具更有優勢。

每個函式庫我都會介紹用途、用法、優缺點，以及最適合的應用場景。

快速比較表：python 網頁爬蟲函式庫一覽

這裡整理了 10 大熱門函式庫的對照表，幫你快速找到最適合的工具（也能讓你在會議上展現專業）：

註：「JS 支援」指能否處理 JavaScript 動態內容。「反爬蟲功能」為內建機制，不包含自行額外開發。

ZenRows：一站式 python 網頁爬蟲 API

什麼是 ZenRows？

是專業級的網頁爬蟲 API，幫你搞定代理、驗證碼、指紋偽裝、JavaScript 渲染等麻煩事。你只要發送 API 請求，ZenRows 就會幫你把網頁內容抓回來。

使用方式：

註冊 API 金鑰後，直接用 Python 的 requests 呼叫 ZenRows：

import requests

url = "<https://example.com>"
apikey = "<YOUR_ZENROWS_API_KEY>"
params = {
    "url": url,
    "apikey": apikey,
    "js_render": "true",
    "premium_proxy": "true"
}
response = requests.get("<https://api.zenrows.com/v1/>", params=params)
print(response.text[:500])

優點：

• 內建多種反爬蟲機制（代理、驗證碼等）
• 支援 JavaScript 動態網站
• API 超簡單，無需自己管理瀏覽器或代理
• 適合大規模資料抓取

缺點：

• 付費服務（有免費試用，長期需付費）
• 需依賴第三方 API

適合情境：

大規模抓取、目標網站反爬蟲嚴格或需要 JS 渲染時特別好用。如果你常常被封鎖或卡在驗證碼，ZenRows 值得一試（）。

Selenium：動態網頁自動化爬蟲神器

什麼是 Selenium？

是最經典的瀏覽器自動化工具。它能讓你用 Python 控制 Chrome、Firefox 等瀏覽器，模擬點擊、填表、滾動等操作。只要人能在瀏覽器做的事，Selenium 幾乎都能自動化。

使用方式：

安裝 Selenium 套件與瀏覽器驅動（如 ChromeDriver），然後：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options

options = Options()
options.add_argument("--headless=new")
driver = webdriver.Chrome(options=options)
driver.get("<https://example.com>")
html = driver.page_source
print(html[:200])
driver.quit()

優點：

• 能處理所有瀏覽器可見的內容（動態資料、登入、彈窗等）
• 可模擬用戶互動（點擊、輸入等）
• 支援多種瀏覽器

缺點：

• 資源消耗大（每個瀏覽器實例都吃記憶體與 CPU）
• 速度較慢
• 學習曲線較高（尤其是多執行緒）
• 容易被進階反爬蟲偵測

適合情境：

需要互動、JavaScript 動態內容多的網站——像 LinkedIn、儀表板、需登入的頁面（）。

Requests：最簡單的 Python HTTP 客戶端

什麼是 Requests？

是 Python 最常用的 HTTP 請求函式庫。用來抓取靜態網頁或 API，簡單、穩定、社群龐大。

使用方式：

抓取靜態頁面：

import requests

response = requests.get("<https://www.example.com>")
if response.status_code == 200:
    html_text = response.text
    print(html_text[:300])

優點：

• API 超簡單
• 輕量快速
• 支援 cookies、重導等常見需求
• 教學資源豐富

缺點：

• 無法執行 JavaScript 或動態內容
• 沒有內建 HTML 解析（需搭配 Beautiful Soup 或 lxml）
• 無反爬蟲功能（需自己處理 headers、代理等）

適合情境：

靜態頁面、API 或資料直接在 HTML 裡的網站。新手入門經典組合：Requests + Beautiful Soup（）。

Beautiful Soup：Python HTML 解析好幫手

什麼是 Beautiful Soup？

（BS4）是專門用來解析 HTML/XML 的 Python 套件。它本身不抓網頁，需搭配 Requests 或 Selenium，但能輕鬆從 HTML 中找出你要的資料。

使用方式：

解析商品名稱：

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

html = requests.get("<https://example.com/products>").text
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
product_names = [tag.get_text() for tag in soup.find_all("h2", class_="product-name")]
print(product_names)

優點：

• 新手友善，能處理結構混亂的 HTML
• 搜尋彈性高（標籤、class、CSS 選擇器、正則等）
• 輕量快速
• 文件與範例豐富

缺點：

• 不負責抓網頁或處理 JS
• 處理超大文件時比 lxml 慢
• 複雜查詢能力有限（進階可用 lxml 的 XPath）

適合情境：

將 HTML 轉成結構化資料——像商品列表、表格、連結等。只要有 HTML，BS4 幾乎都能搞定（）。

Playwright：現代化 Python 瀏覽器自動化工具

什麼是 Playwright？

是 Microsoft 推出的新一代瀏覽器自動化工具。和 Selenium 類似，但速度更快、支援多種瀏覽器引擎（Chromium、Firefox、WebKit），API 更現代化。

使用方式：

抓取網頁內容：

from playwright.sync_api import sync_playwright

with sync_playwright() as p:
    browser = p.chromium.launch(headless=True)
    page = browser.new_page()
    page.goto("<https://example.com>")
    content = page.content()
    print(content[:200])
    browser.close()

優點：

• 支援動態、JS 密集的網站
• 跨瀏覽器（Chromium、Firefox、WebKit）
• 自動等待元素（比 Selenium 穩定）
• 支援非同步與平行處理

缺點：

• 仍需大量資源（瀏覽器自動化）
• 學習曲線（尤其是 async）
• 仍可能被反爬蟲偵測

適合情境：

現代 Web App、不同瀏覽器行為差異大、或需攔截網路請求時特別好用（）。

Scrapy：大規模 python 網頁爬蟲框架

什麼是 Scrapy？

是功能完整的網頁爬蟲框架。內建多執行緒、資料管道、匯出等功能，適合大規模、結構化的資料抓取。

使用方式：

定義一個 spider：

import scrapy

class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = "quotes"
    start_urls = ["<http://quotes.toscrape.com>"]

    def parse(self, response):
        for quote in response.css("div.quote"):
            yield {
                'text': quote.css("span.text::text").get(),
                'author': quote.css("small.author::text").get()
            }

在 Scrapy 專案目錄下用 scrapy crawl quotes 執行。

優點：

• 高效能，內建多執行緒
• 專案結構清楚（spider、pipeline、middleware）
• 匯出格式多元（CSV、JSON、資料庫）
• 社群龐大，外掛豐富

缺點：

• 新手學習曲線較高
• 需專案架構（不適合臨時小任務）
• 原生 JS 支援有限（需加裝外掛）

適合情境：

大規模、重複性高的爬蟲——像彙整多站房地產、商品目錄等（）。

Urllib3：穩定的 Python HTTP 請求底層工具

什麼是 urllib3？

是許多 Python HTTP 函式庫（像 Requests）的底層引擎。需要細緻控制連線、重試、連線池時，urllib3 是好選擇。

使用方式：

抓取網頁：

import urllib3

http = urllib3.PoolManager()
resp = http.request("GET", "<http://httpbin.org/html>")
if resp.status == 200:
    html_text = resp.data.decode('utf-8')
    print(html_text[:100])

優點：

• 連線池效能佳
• 執行緒安全，適合高併發
• HTTP 行為可細緻調整

缺點：

• 需手動處理較多細節
• 無 HTML 解析或 JS 支援
• 新手教學較少

適合情境：

自訂 HTTP、極高併發需求，或需要極致效能時（）。

HTTPX：現代化、支援非同步的 Python HTTP 函式庫

什麼是 HTTPX？

是新一代 Python HTTP 客戶端。類似 Requests，但原生支援 async 與 HTTP/2，適合需要大量平行抓取的情境。

使用方式：

同步：

import httpx

response = httpx.get("<https://httpbin.org/get>")
if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    print(data)

非同步：

import httpx, asyncio

urls = ["<https://example.com/page1>", "<https://example.com/page2>"]

async def fetch(url, client):
    resp = await client.get(url)
    return resp.status_code

async def scrape_all(urls):
    async with httpx.AsyncClient(http2=True) as client:
        tasks = [fetch(u, client) for u in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        print(results)

asyncio.run(scrape_all(urls))

優點：

• 支援 async，高併發抓取
• 支援 HTTP/2（許多網站更快）
• API 類似 Requests，易於遷移
• 錯誤處理更完善

缺點：

• 新工具，教學資源較少
• async 需理解事件循環
• 無內建 HTML 解析

適合情境：

大量平行抓取、API、或需要極速爬蟲時（）。

lxml：高效能 HTML/XML 解析利器

什麼是 lxml？

是專業級的 HTML/XML 解析函式庫，支援 XPath 與 CSS 選擇器。很多工具（像 Scrapy）底層都用它。

使用方式：

擷取名言與作者：

import requests
from lxml import html

page = requests.get("<http://quotes.toscrape.com>").content
tree = html.fromstring(page)
quotes = tree.xpath('//div[@class="quote"]/span[@class="text"]/text()')
authors = tree.xpath('//div[@class="quote"]/small[@class="author"]/text()')
print(list(zip(quotes, authors)))

優點：

• 處理大型文件極快
• XPath 查詢功能強大
• 記憶體效率高

缺點：

• XPath 語法需學習
• 文件不如 BS4 友善
• 某些系統安裝較麻煩

適合情境：

解析大型或複雜 HTML/XML，或需要進階查詢時（）。

Pydantic：確保 python 爬蟲資料乾淨可靠

什麼是 Pydantic？

並不是爬蟲工具，而是資料驗證與建模函式庫。爬完資料後，Pydantic 幫你確保資料型態正確、格式一致，方便後續分析或匯入。

使用方式：

驗證爬取資料：

from pydantic import BaseModel, validator
from datetime import date

class ProductItem(BaseModel):
    name: str
    price: float
    listed_date: date

    @validator('price')
    def price_must_be_positive(cls, v):
        if v <= 0:
            raise ValueError('price must be positive')
        return v

raw_data = {"name": "Widget", "price": "19.99", "listed_date": "2025-02-15"}
item = ProductItem(**raw_data)
print(item.price, type(item.price))
print(item.listed_date, type(item.listed_date))

優點：

• 嚴格驗證，早期發現錯誤
• 自動型態轉換（字串轉數字、日期等）
• 宣告式資料模型，程式碼易維護
• 支援複雜巢狀資料

缺點：

• 模型語法需學習
• 會增加一點處理流程

適合情境：

確保爬取資料乾淨、一致，方便後續分析或匯入（）。

無程式碼替代方案：Thunderbit 人工智慧網頁爬蟲

說真的，如果你看到這裡還在想「Python 很強，但我真的不想學 XPath」，你絕對不是唯一。這正是我們打造 的原因。

Thunderbit 是什麼？

Thunderbit 是一款 AI 驅動、無程式碼的網頁爬蟲 Chrome 擴充功能。專為業務、電商營運、行銷、房仲等需要網路資料但不想碰程式、代理、反爬蟲的商務人士設計。

Thunderbit 對非技術用戶的優勢：

• 完全免寫程式： 只要點「AI 建議欄位」，Thunderbit AI 會自動讀取網頁，按下「開始擷取」即可。任何網站、PDF、圖片都能兩下搞定。
• 動態內容全抓： Thunderbit 在瀏覽器（或雲端）運作，能抓取 JS 動態網站、無限捲動、甚至登入後內容。
• 自動子頁擷取： 需要每個商品或個人頁細節？Thunderbit 可自動拜訪子頁並補齊資料。
• AI 智能結構化： Thunderbit 會自動建議欄位名稱、資料型態，甚至可自訂 AI 提示。可即時標註、格式化、翻譯、整理資料。
• 反爬蟲韌性高： 不用自己設代理或擔心被封，Thunderbit 利用真實瀏覽器與 AI 輕鬆避開大多數反爬蟲。
• 多元匯出： 資料可免費無限匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion、CSV、JSON。
• 內建範本： 熱門網站（Amazon、Zillow、Instagram、Shopify 等）直接選範本即用，完全免設定。
• 免費功能： Email、電話、圖片擷取全免費，AI 表單自動填寫也免費。

與 python 函式庫比較：

Thunderbit 適合誰？

如果你是業務、電商營運、行銷、房仲等需要網路資料（名單、價格、商品、房源）但沒技術背景，Thunderbit 就是為你設計的。從「我要這些資料」到「這是你的表格」最快只要兩步，完全不用寫 Python。

想親自體驗？ 免費試用，或到 看更多教學。

結論：怎麼選最適合你的 python 網頁爬蟲（或無程式碼工具）

總結一下：python 網頁爬蟲函式庫功能強大、彈性高，幾乎能應付所有情境——前提是你會寫程式且願意投入時間。重點整理：

• ZenRows： 最適合大規模、反爬蟲嚴格的網站。
• Selenium & Playwright： 動態、互動性高的網站首選，但較重、較複雜。
• Requests & HTTPX： 靜態頁面、API 最佳選擇，HTTPX 適合高併發。
• Beautiful Soup & lxml： HTML 解析首選——新手用 BS4，進階追求效能用 lxml。
• Scrapy： 大型、結構化爬蟲專用框架。
• urllib3： 客製化、高併發 HTTP 場景。
• Pydantic： 確保資料乾淨、可用。

但如果你不是工程師，或只想快速搞定—— 就是你的捷徑。免寫程式、免維護，直接拿到結果。

我的建議：

• 喜歡 Python、想完全掌控流程，就選最適合你需求與技術程度的函式庫。
• 只想拿到資料（還想多睡一點），就交給 Thunderbit AI 幫你搞定。

不管你是 Python 達人還是只想輕鬆取得資料的商務用戶，2025 年都有適合你的工具。如果想聊聊爬蟲、自動化，或 CEO 最愛的披薩口味，歡迎隨時找我。

祝你擷取順利！

常見問題

1. 最受歡迎的 python 網頁爬蟲函式庫有哪些？

常見的 python 網頁爬蟲函式庫有 Requests（適合靜態頁）、Selenium（動態 JS 網站）、Scrapy（大規模爬取）。選擇依據資料複雜度、是否需高併發、內容是否動態等。

2. 如何處理 JavaScript 動態網站的爬蟲需求？

遇到 JS 動態網站，Selenium 與 Playwright 是好選擇，能模擬瀏覽器操作、載入動態內容。ZenRows 也是選項之一，API 直接處理 JS 並自動繞過反爬蟲。

3. Thunderbit 如何幫助企業進行網頁爬蟲？

Thunderbit 是無程式碼的人工智慧網頁爬蟲，讓商務用戶免寫程式即可收集網路資料。不論是競品價格、名單開發、商品資訊，Thunderbit 都能用 AI 自動化處理動態內容、反爬蟲，兩下點擊即可匯出多種格式。

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