讓我帶你回到不久前的某一天：我坐在辦公桌前，手裡捧著咖啡，盯著一份比週日晚上冰箱還要空的 Excel 表。銷售團隊急著要競爭對手的價格資訊，行銷部門想要最新的潛在客戶名單，營運同事則希望昨天就能拿到十幾個網站的商品清單。我很清楚這些資料都在網路上，但到底要怎麼抓下來？這才是真正的難題。如果你也曾經像打地鼠一樣瘋狂複製貼上，那你絕對不是唯一一個。
現在，情況已經完全不同。網頁爬蟲早就從技術宅的玩具，變成企業不可或缺的數據利器。JavaScript 和 Node.js 早已站上主流舞台，無論是一次性的腳本還是完整的數據管線都能輕鬆搞定。不過說真的，雖然工具越來越強大，學習曲線還是讓人有種穿拖鞋爬玉山的感覺。所以，不管你是企業用戶、數據愛好者，還是受夠手動輸入資料的人，這篇指南都能幫你快速抓到重點。我會拆解整個生態系、必備函式庫、常見痛點，以及為什麼有時候讓 AI 幫你搞定一切才是最聰明的選擇。
為什麼企業要用 JavaScript 與 Node.js 來做網頁爬蟲？
先來聊聊「為什麼」。到了 2025 年，網路數據已經不是加分題，而是企業決策的命脈。根據最新研究，，而約 都花在網路資料蒐集上。所謂「另類數據」市場（包含網頁爬蟲）已經是一個 ，而且還在快速成長。
那麼，究竟是哪些需求推動這波數據淘金熱？以下是最常見的商業應用場景：
- 競價分析與電商監控： 零售商自動抓取競爭對手的價格與庫存，有時能讓銷售提升 。
- 名單開發與銷售情報： 銷售團隊自動收集電子郵件、電話、公司資訊，來源包括各大目錄與社群平台。
- 市場調查與內容彙整： 分析師擷取新聞、評論、情緒數據，掌握趨勢與預測。
- 廣告與 Ad Tech： 廣告科技公司即時追蹤廣告投放與競品活動。
- 房地產與旅遊： 仲介公司抓取物件清單、價格、評價，協助估價與市場分析。
- 內容與數據聚合平台： 整合多方來源，打造比價工具或數據儀表板。
JavaScript 與 Node.js 已經成為這些任務的首選技術，尤其是現代網站大多採用動態渲染。Node.js 擅長非同步操作，特別適合大規模爬蟲任務。加上豐富的函式庫生態，無論是快速腳本還是企業級爬蟲都能輕鬆打造。
核心流程：JavaScript 與 Node.js 網頁爬蟲怎麼運作？
來拆解一下典型的網頁爬蟲流程。不管你要抓的是簡單部落格還是 JavaScript 重度網站，步驟大致如下：
- 發送請求： 用 HTTP 客戶端（如
axios、node-fetch、got）抓取網頁。 - 接收回應： 取得伺服器回傳的 HTML（有時是 JSON）。
- 處理動態內容： 若頁面由 JavaScript 渲染，需用無頭瀏覽器（如 Puppeteer、Playwright）執行腳本，取得最終內容。
- 解析 HTML/DOM： 用解析器（如
cheerio、jsdom）將 HTML 轉成可查詢的結構。 - 資料擷取： 用選擇器或正則表達式抽取所需欄位。
- 儲存資料： 將結果存到檔案、資料庫或雲端。
每個步驟都有對應的工具與最佳實踐，接下來會一一介紹。
必備 HTTP 請求函式庫
任何爬蟲的第一步都是發送 HTTP 請求。Node.js 有不少選擇，以下是最常見的幾個：
1. Axios
一款基於 Promise 的 HTTP 客戶端，支援 Node 與瀏覽器，功能齊全。
優點： 功能豐富、支援 async/await、自動解析 JSON、攔截器、代理設定方便。
缺點： 稍微偏重，部分行為較「神奇」。
2. node-fetch
Node.js 版的 fetch API，簡潔現代。
優點： 輕量、API 與前端一致。
缺點： 功能較少，錯誤處理需手動，代理設定較繁瑣。
3. SuperAgent
老牌 HTTP 函式庫，API 可鏈式調用。
優點： 穩定成熟，支援表單、檔案上傳、外掛。
缺點： API 稍顯過時，依賴較大。
4. Unirest
語法簡單、語言中立的 HTTP 客戶端。
優點： 語法直觀，適合快速腳本。
缺點： 功能較少，社群活躍度低。
5. Got
高效、功能強大的 Node.js HTTP 客戶端。
優點： 速度快、支援 HTTP/2、自動重試、串流。
缺點： 僅限 Node，API 對新手稍有門檻。
6. Node 內建 http/https
最原始的做法：
優點： 無需額外安裝。
缺點： 語法繁瑣、以 callback 為主、不支援 Promise。
如何選擇適合的 HTTP 客戶端？
選擇時可以考慮：
- 易用性： Axios、Got 支援 async/await，語法簡潔。
- 效能： Got、node-fetch 適合高併發爬蟲。
- 代理支援： Axios、Got 代理設定方便。
- 錯誤處理： Axios 預設拋出 HTTP 錯誤，node-fetch 需手動判斷。
- 社群活躍度： Axios、Got 文件多、範例多。
快速建議：
- 臨時腳本或原型： node-fetch 或 Unirest。
- 正式專案： Axios（功能多）或 Got（效能佳）。
- 瀏覽器自動化： Puppeteer、Playwright 內建處理請求。
HTML 解析與資料擷取：Cheerio、jsdom 等
抓到 HTML 後，下一步就是解析成可操作的結構。這時就需要解析器。
Cheerio
Cheerio 就像伺服器端的 jQuery，速度快、輕量，適合靜態 HTML。
優點： 超快、API 熟悉、能處理雜亂 HTML。
缺點： 無法執行 JavaScript，只能看到原始 HTML。
jsdom
jsdom 能在 Node.js 中模擬瀏覽器 DOM，支援簡單腳本執行，更貼近瀏覽器行為。
優點： 可執行腳本，支援完整 DOM API。
缺點： 比 Cheerio 慢且重，非真正瀏覽器。
什麼時候該用正則表達式？
正則表達式就像辣椒醬——適量很棒，過量就災難。適合：
- 從文字中擷取特定格式（如 email、電話、價格）。
- 清理或驗證資料。
- 從 script 標籤或大段文字中抽取資料。
但千萬別用正則解析整份 HTML，該用 DOM 解析器。
動態網站處理：Puppeteer、Playwright 與無頭瀏覽器
現代網站大量依賴 JavaScript，資料常常不是一開始就出現在 HTML，而是載入後才渲染。這時就需要無頭瀏覽器。
Puppeteer
Google 推出的 Node.js 函式庫，可自動操作 Chrome/Chromium，就像有個機器人在幫你點擊、滾動。
優點： 完整 Chrome 渲染、API 直觀、動態內容處理強。
缺點： 僅支援 Chromium，資源消耗較高。
Playwright
Microsoft 推出的新一代函式庫，支援 Chromium、Firefox、WebKit。功能更強大，跨瀏覽器。
優點： 跨瀏覽器、可同時多開、元素自動等待。
缺點： 學習曲線稍高，安裝包較大。
Nightmare
較舊的 Electron 自動化工具，API 簡單，但已不再維護，僅適合舊專案。
無頭瀏覽器比較
| Aspect | Puppeteer (Chrome) | Playwright (Multi-browser) | Nightmare (Electron) |
|---|---|---|---|
| Browser Support | Chrome/Edge | Chrome, Firefox, WebKit | Chrome (old) |
| Performance & Scale | Fast, but heavy | Fast, better parallelism | Slower, less stable |
| Dynamic Scraping | Excellent | Excellent + more features | OK for simple sites |
| Maintenance | Well-maintained | Very active | Deprecated |
| Best For | Chrome scraping | Complex, cross-browser | Simple, legacy jobs |
建議： 新專案建議用 Playwright，複雜度高時特別適合。Puppeteer 適合只需 Chrome 的任務。Nightmare 僅適合維護舊腳本。
輔助工具：排程、環境管理、CLI 與資料儲存
實務上的爬蟲不只是抓資料，還需要這些輔助工具：
排程：node-cron
自動定時執行爬蟲。
環境管理：dotenv
將機密與設定檔分離，避免寫死在程式碼裡。
CLI 工具：chalk、commander、inquirer
- chalk： 終端機輸出加上顏色。
- commander： 解析命令列參數。
- inquirer： 互動式命令列提問。
資料儲存
- fs： 寫入檔案（JSON、CSV）。
- lowdb： 輕量級 JSON 資料庫。
- sqlite3： 本地 SQL 資料庫。
- mongodb： 適合大型專案的 NoSQL 資料庫。
傳統 JavaScript 與 Node.js 網頁爬蟲的痛點
老實說，傳統爬蟲並非一帆風順，以下是最常見的困擾：
- 學習門檻高： 需熟悉 DOM、選擇器、非同步邏輯，還有各種瀏覽器怪癖。
- 維護負擔重： 網站一改版，選擇器就壞，得不斷修補程式碼。
- 難以擴展： 每個網站都要寫一份腳本，無法一套通吃。
- 資料清理麻煩： 抓下來的資料常常雜亂無章，整理、格式化、去重都很花時間。
- 效能有限： 瀏覽器自動化資源消耗大，大規模爬蟲速度慢。
- 反爬與封鎖： 網站會封鎖爬蟲、丟 CAPTCHA、或把資料藏在登入後。
- 法律與道德風險： 需注意服務條款、隱私與合規。
Thunderbit 與傳統爬蟲：效率大躍進
說到這裡，讓我們直球對決：如果你能省去寫程式、選擇器、還有維護的麻煩，何樂而不為？
這就是 的價值所在。身為共同創辦人兼執行長，我當然有點偏心，但請聽我說——Thunderbit 專為想要數據、不要煩惱的商業用戶而生。
Thunderbit 與傳統爬蟲比較
| Aspect | Thunderbit (AI No-Code) | Traditional JS/Node Scraping |
|---|---|---|
| Setup | 兩步完成，無需寫程式 | 撰寫腳本、除錯 |
| Dynamic Content | 內建瀏覽器處理 | 需寫無頭瀏覽器腳本 |
| Maintenance | AI 自動適應變化 | 需手動維護程式碼 |
| Data Extraction | AI 建議欄位 | 手動選擇器 |
| Subpage Scraping | 內建一鍵多頁 | 每站都要寫迴圈 |
| Export | 匯出 Excel、Sheets、Notion | 手動整合檔案/資料庫 |
| Post-processing | 自動摘要、標籤、格式化 | 需額外寫程式或用工具 |
| Who Can Use | 任何人（只要有瀏覽器） | 只有開發者 |
Thunderbit 的 AI 能自動讀取頁面、建議欄位，兩三下就能抓到資料。支援多頁、能自動適應版型變動，還能邊抓邊摘要、標籤、翻譯。匯出格式多元，完全不需要技術門檻。
Thunderbit 最適合這些情境：
- 電商團隊追蹤競品 SKU 與價格
- 銷售團隊自動抓取名單與聯絡方式
- 市場研究人員彙整新聞或評論
- 房仲快速擷取物件與房價資訊
如果你需要高頻率、業務關鍵的爬蟲，Thunderbit 能大幅節省時間。當然，若是高度客製化或深度整合的專案，傳統腳本還是有其價值——但對大多數團隊來說，Thunderbit 是從「我要資料」到「資料到手」最快的捷徑。
或到 看更多案例。
快速參考：JavaScript & Node.js 常用爬蟲函式庫
2025 年 JavaScript 網頁爬蟲生態系速查表：
HTTP 請求
- ：功能齊全的 Promise HTTP 客戶端。
- ：Node.js 版 fetch API。
- ：高效進階 HTTP 客戶端。
- ：成熟、可鏈式調用。
- ：語法簡單、語言中立。
HTML 解析
- ：類 jQuery 的快速 HTML 解析器。
- ：Node.js 瀏覽器 DOM 模擬。
動態內容
- ：無頭 Chrome 自動化。
- ：多瀏覽器自動化。
- ：Electron，適合舊專案。
排程
- ：Node.js 定時任務。
CLI 與工具
- ：終端字串上色。
- ：命令列參數解析。
- ：互動式 CLI 提問。
- ：環境變數載入。
資料儲存
- ：內建檔案系統。
- ：本地 JSON 資料庫。
- ：本地 SQL 資料庫。
- ：NoSQL 資料庫。
框架
- ：高階爬蟲框架。
（建議隨時查閱官方文件與 GitHub 以獲得最新資訊）
進階學習資源推薦
想更深入？這裡整理了優質資源，助你精進網頁爬蟲技術：
官方文件與指南
教學與課程
開源專案與範例
社群與論壇
書籍與完整指南
- O’Reilly《Web Scraping with Python》（跨語言觀念適用）
- Udemy/Coursera：「Node.js 網頁爬蟲」課程
（請留意最新版本與更新）
結語：選擇最適合你團隊的爬蟲方式
總結來說，JavaScript 與 Node.js 給你極大的彈性與能力，能打造從簡單腳本到企業級爬蟲的各種解決方案。但能力越大，維護成本也越高。傳統寫程式的方式，適合需要高度客製、工程資源充足的團隊。
對於大多數商業用戶、分析師、行銷人員，或只想快速拿到資料的人來說，像 這樣的無程式碼 AI 工具，絕對是效率救星。Thunderbit 的 AI Chrome 擴充功能，讓你幾分鐘內就能抓取、結構化並匯出資料，完全不必寫程式、選擇器，也不用煩惱維護。
所以，該怎麼選？如果你有工程團隊、需求特殊，盡情發揮 Node.js 工具箱。如果你追求速度、簡單、想把時間花在洞察而非基礎建設，Thunderbit 絕對值得一試。畢竟，網路就是你的資料庫——勇敢去挖掘吧！
如果你卡關了，別忘了：每個厲害的爬蟲高手，都是從一張空白頁和一杯濃咖啡開始的。祝你爬得順利！
想了解更多 AI 爬蟲應用或看 Thunderbit 實際操作？
有任何問題、經驗或爬蟲趣事，歡迎留言或聯絡我。很樂意聽聽大家如何把網路變成自己的數據樂園。
保持好奇、保持咖啡因，讓我們一起更聰明地爬，不要更辛苦！
常見問題：
1. 為什麼 2025 年還要用 JavaScript 與 Node.js 來做網頁爬蟲？
因為現代網站大多用 JavaScript 建構。Node.js 速度快、支援非同步，生態系豐富（如 Axios、Cheerio、Puppeteer），從簡單抓取到大規模動態內容都能勝任。
2. 用 Node.js 抓網站的標準流程是什麼？
通常如下：
發送請求 → 處理回應 →（如需）執行 JS → 解析 HTML → 擷取資料 → 儲存或匯出
每個步驟都可用專屬工具（如 axios、cheerio、puppeteer）處理。
3. 如何抓取動態、JavaScript 渲染的頁面？
用無頭瀏覽器如 Puppeteer 或 Playwright。它們會載入完整頁面（包含 JS），讓你能抓到用戶實際看到的內容。
4. 傳統爬蟲最大挑戰有哪些？
- 網站結構變動
- 反爬蟲偵測
- 瀏覽器資源消耗
- 手動清理資料
- 長期維護成本高
這些都讓大規模或非開發者友善的爬蟲難以持續。
5. 什麼時候該用 Thunderbit 取代寫程式？
當你需要速度、簡單，不想寫或維護程式時，Thunderbit 是最佳選擇。特別適合銷售、行銷、研究團隊，能快速從複雜或多頁網站擷取並結構化資料。