新手入門：如何用 Python 抓取網頁資料

網路數據就像現代的黃金，隨手可得，不用挖礦，只要幾行程式碼（或選對工具）就能輕鬆取得。這幾年我親眼看到網頁爬蟲從宅宅的「加分技能」變成銷售、營運，甚至任何想做聰明決策的人都必備的神兵利器。數據會說話：到 2025 年底，超過 都會用網頁爬蟲工具和抓來的資料推動 AI 專案，而另類數據市場的規模也快要 了。

如果你剛入門這個圈子，Python 絕對是最適合新手的語言。它語法簡單、功能強大，還有一堆現成工具，讓你抓網站資料就像請了一個超有效率的實習生幫你自動複製貼上。這篇文章會帶你認識 Python 網頁爬蟲的基礎、實際商業應用案例，還會介紹像 這種工具，讓你連程式都不用寫也能輕鬆搞定。

什麼是 Python 網頁爬蟲？

簡單說，網頁爬蟲就是自動化地從網站上抓你要的資訊。想像你要收集競爭對手網站上的商品價格，或是從徵才頁面拉下所有職缺，與其一個一個複製貼上（相信我，這很快會讓你崩潰），不如寫個腳本自動幫你搞定。

Python 是這方面的首選語言。為什麼？因為它好讀、適合新手，而且有一整套專為爬蟲打造的函式庫。事實上，將近 。 你會常用到這兩個函式庫：

• Requests：負責「跟網站溝通」——取得網頁 HTML。
• BeautifulSoup：負責「在 HTML 裡挖寶」——找到並擷取你要的資料。

其實你以前手動複製網站上的資料，那就是最原始的爬蟲。用 Python，你可以大規模自動化，還不用熬夜加班。

為什麼要學 Python 網頁爬蟲？

Python 網頁爬蟲不只是炫技，更是企業的秘密武器。以下是企業常見的應用場景：

自動化收集網路資料的企業，能更快反應、做出更聰明的決策，團隊也能專注在更有價值的事上。難怪 都靠網路數據來做決策。

必備工具：Python 網頁爬蟲函式庫

來認識你的新好夥伴：

• Requests：發送 HTTP 請求（取得網頁內容），就像用程式操作瀏覽器。 安裝指令：

  1pip install requests

• BeautifulSoup：解析 HTML/XML 文件，讓你輕鬆找到需要的資料。 安裝指令：

  1pip install beautifulsoup4

• Selenium（選用）：自動操作真實瀏覽器。遇到需要 JavaScript 載入（像是無限捲動、動態內容）的網站時特別有用。 安裝指令：

  1pip install selenium

  （還需要安裝像 ChromeDriver 這類瀏覽器驅動程式）

大多數新手專案只需要 Requests + BeautifulSoup 就很夠用了。

了解網頁結構：爬蟲必備 HTML 基礎

在告訴 Python 要抓什麼之前，你得先知道資料藏在哪。網站是用 HTML 組成的——像樹狀結構一樣，裡面有 <div>、<p>、<a> 等元素。

快速對照表：

• <h1>, <h2>, ... <h6>：標題（通常是主題）
• <p>：段落（描述、評論）
• <a>：連結（有 href 屬性）
• <ul>, <li>：清單（搜尋結果、功能列表）
• <table>, <tr>, <td>：表格（資料表）
• <div>, <span>：通用容器（常搭配 class 或 id）

小技巧： 用瀏覽器的「檢查元素」功能（右鍵點網頁）找出你要的資料對應的 HTML 標籤和 class。例如商品頁的價格可能在 <p class="price_color">£51.77</p>，這就是你程式要鎖定的目標。

實作教學：用 Python 抓取網頁資料的步驟

來動手做做看！我們要從 這個練習網站抓取書名、價格和評分。

步驟 1：準備 Python 開發環境

先確認你已安裝 Python 3。可以到 下載。寫程式推薦用 或 ，臨時用記事本也沒問題。

打開終端機，安裝需要的函式庫：

1pip install requests beautifulsoup4

建立一個新檔案 web_scraper.py，並匯入函式庫：

1import requests
2from bs4 import BeautifulSoup

步驟 2：發送 HTTP 請求取得網頁內容

開始抓取網頁：

1url = "https://books.toscrape.com/catalogue/a-light-in-the-attic_1000/index.html"
2response = requests.get(url)
3print(response.status_code)  # 成功會顯示 200

看到 200 就代表成功，HTML 內容存在 response.text。

步驟 3：用 BeautifulSoup 解析 HTML

把 HTML 轉成 Python 能操作的格式：

1soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

步驟 4：擷取並清理資料

抓取書名、價格和評分：

1title = soup.find('h1').text
2price = soup.find('p', class_='price_color').text
3rating_element = soup.find('p', class_='star-rating')
4rating_classes = rating_element.get('class')
5rating = rating_classes[1]  # 例如 "Three"

把價格轉成數字方便計算：

1price_num = float(price.lstrip('£'))  # "£51.77" -> 51.77

記得檢查資料是否缺漏：

1price_element = soup.find('p', class_='price_color')
2price = price_element.text.strip() if price_element else "N/A"

步驟 5：將資料存成 CSV 或 Excel

把資料存成 CSV 檔：

1import csv
2data = [title, price, rating]
3with open('book_data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
4    writer = csv.writer(f)
5    writer.writerow(["Title", "Price", "Rating"])
6    writer.writerow(data)

想更進階可以用 pandas：

1import pandas as pd
2df = pd.DataFrame([{"Title": title, "Price": price, "Rating": rating}])
3df.to_csv('book_data.csv', index=False)

打開 book_data.csv，你就能在 Excel 或 Google Sheets 看到剛剛抓下來的資料。

實戰應用：Python 網頁爬蟲在商業上的價值

來看看 Python 網頁爬蟲在企業中的實際應用：

• 電商價格監控：零售商每天自動抓取競爭對手價格，隨時調整自家售價，搶佔先機（參考 ）。
• 潛在客戶開發：業務團隊透過爬蟲抓取名錄或 Google 地圖，省下購買資料的高額費用（參考 ）。
• 競品情報分析：產品團隊追蹤競爭對手網站的功能更新或價格異動。
• 就業市場分析：人資部門自動抓取職缺網站，掌握招募趨勢與薪資行情（參考 ）。
• 房地產投資研究：投資人從 Zillow 或 Craigslist 拉下房源，分析市場趨勢。

總之，只要網路上有你想要的資料、網站又沒提供「匯出」功能，Python 爬蟲就是你的最佳解方。

避免被封鎖：防止 IP 被擋的小技巧

不是每個網站都歡迎機器人。想降低被封鎖的風險，可以這樣做：

• 降低請求頻率：每次請求間加上 time.sleep(1)，模仿真人瀏覽。
• 使用代理伺服器：輪換不同 IP，避免被識別（參考 ）。
• 設定真實的 User-Agent：偽裝成一般瀏覽器：

  1headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/118.0.0.1 Safari/537.36"}
  2requests.get(url, headers=headers)

• 遵守 robots.txt：先確認網站允不允許爬蟲。
• 處理 Cookies 與 Headers：用 requests.Session() 保持 cookies，並加上 Referer、Accept-Language 等標頭。
• 小心陷阱：不要亂點或填寫所有表單，有些是專門抓機器人的陷阱。

更多防封鎖技巧可參考 。

Thunderbit：比 Python 更簡單的網頁爬蟲選擇

來聊聊「一鍵搞定」的選擇。雖然我很愛 Python，但有時候你只想要資料，不想寫程式、不想 debug、不想研究 HTML。這時候 就超好用。

Thunderbit 是專為商業用戶設計的 AI 網頁爬蟲 Chrome 擴充功能，讓你輕鬆搞定資料抓取：

• AI 智能欄位建議：Thunderbit 會自動掃描網頁，推薦你可以擷取的資料（像「商品名稱」、「價格」、「評分」），完全不用自己找 HTML 標籤。
• 兩步驟抓取：點「AI 建議欄位」，再點「開始抓取」，資料就自動整理成表格。
• 自動處理分頁與子頁面：需要抓多頁或細節頁？Thunderbit 的 AI 能自動點連結、翻頁，並把所有資料合併。
• 一鍵匯出：直接把資料匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion，完全不用手動轉檔。
• 免維護：網站版型變動時，Thunderbit 的 AI 會自動適應，不用你修腳本。
• 零程式碼門檻：只要會用瀏覽器，就能用 Thunderbit。

想深入了解，推薦看 。

Python 網頁爬蟲 vs Thunderbit：該怎麼選？

來看看兩者的比較：

適合用 Python 的情境：

• 需要完全自訂邏輯、複雜流程或要整合其他系統。
• 目標網站結構特殊或很複雜。
• 你熟悉程式設計，願意維護腳本。

適合用 Thunderbit 的情境：

• 想快速取得資料，不想寫程式或安裝環境。
• 你是商業、業務、行銷或非技術人員。
• 主要抓取清單、表格或常見網頁結構。
• 不想被網站變動搞得焦頭爛額。

其實很多團隊兩者都用：Thunderbit 處理臨時需求、快速專案，Python 則負責深度整合或特殊流程。

結論與重點整理

用 Python 做網頁爬蟲，能讓你輕鬆取得各種網路資料——不論是追蹤價格、建立名單，還是自動化研究。基本流程很簡單：

1. 用 Requests 取得網頁內容。
2. 用 BeautifulSoup 解析 HTML。
3. 擷取並清理你要的資料。
4. 存成 CSV 或 Excel。

但你也不一定要自己寫程式。像 這樣的工具，讓任何人——就算完全不懂技術——也能用幾個點擊，從幾乎任何網站抓下資料。這是我看過最快從「我想要這些資料」到「這是我的試算表」的方式。

下一步建議：

• 試著用 Python 在 寫個簡單爬蟲。
• 安裝 ，看看你能多快抓下你想要的資料。
• 想學更多？到 看更多教學、技巧與商業案例。

祝你抓數據順利，資料永遠乾淨、結構化、隨時可用！

常見問題

1. 用 Python 抓網頁資料合法嗎？
只要遵守網站規範、robots.txt，且不抓取私人或敏感資料，網頁爬蟲基本上是合法的。

2. 新手最簡單的爬蟲入門方式？
從 Python 的 Requests 和 BeautifulSoup 開始，選擇公開、簡單的網站練習。或直接用 ，完全不用寫程式。

3. 如何避免爬蟲被封鎖？
降低請求頻率、使用代理、輪換 User-Agent，並遵守 robots.txt。更多技巧可參考 。

4. Thunderbit 能抓動態網站或子頁面嗎？
可以——Thunderbit 的 AI 能自動點連結、處理分頁，甚至抓取子頁面或圖片資料。

5. 我的專案該用 Python 還是 Thunderbit？
如果你會寫程式、需要自訂邏輯，Python 很適合。如果你追求速度、簡單、免安裝，建議用 。

想體驗網路數據的威力嗎？兩種方法都試試，找到最適合你的工作流程！