如何用 Python 進行網頁爬蟲而不被封鎖

網路上有滿滿的寶藏資料，不管你是做銷售、電商還是市場調查，網頁爬蟲都是你開發潛在客戶、監控價格、分析競爭對手的秘密武器。但現實很骨感：隨著越來越多人投入爬蟲，網站的防禦也越來越硬。其實，，幾乎變成標配。如果你有過 Python 腳本跑得好好的，突然 403 被擋的經驗，那種無力感一定懂。

我在 SaaS 跟自動化領域混了好幾年，深知爬蟲專案常常從「這有什麼難？」瞬間變成「怎麼到處都被擋？」這篇文章就要帶你實戰：怎麼用 Python 寫出不容易被封鎖的網頁爬蟲，分享最實用的技巧和程式碼，還有什麼時候該考慮像這種 AI 驅動的替代方案。不管你是 Python 老鳥還是剛入門，都能學到一套穩定又低風險的資料擷取方法。

什麼是「Python 無阻擋網頁爬蟲」？

所謂「無阻擋網頁爬蟲」，就是用一種不會被網站反爬蟲機制抓包的方式來抓資料。對 Python 來說，這可不是單純寫個 requests.get() 迴圈就好——你得學會怎麼偽裝成一般用戶，避開網站的監控。

為什麼選 Python？，因為語法簡單、套件超多（像 requests、BeautifulSoup、Scrapy、Selenium），從小型腳本到分散式爬蟲都能搞定。但也因為太熱門，很多反爬蟲系統都專門針對 Python 的行為來設計。

所以想要穩定抓資料，你得超越基本功，深入了解網站怎麼抓機器人，以及怎麼合法、合規地繞過這些防線。

為什麼「不被封鎖」對 Python 網頁爬蟲這麼重要？

被封鎖不只是技術問題，還可能讓整個商業流程卡住。來看看常見情境：

應用場景	被封鎖的影響
潛在客戶開發	名單不完整或過時，錯失商機
價格監控	漏掉競爭對手價格變動，定價失誤
內容彙整	新聞、評論或研究資料出現缺口
市場情報	產業或競爭對手動態無法掌握
房地產資訊	物件資料不準確或過期，錯過機會

爬蟲被擋，不只是資料抓不到，還可能浪費資源、增加合規風險，甚至因為資訊不全而做出錯誤決策。現在，穩定性真的超級重要。

網站怎麼偵測並封鎖 Python 網頁爬蟲？

網站的反爬蟲技術越來越聰明，常見的防禦手法有（參考、）：

IP 黑名單： 同一 IP 太多請求就直接封鎖。
User-Agent 跟標頭檢查： 預設的 Python 標頭（像 python-requests/2.25.1）一看就知道是機器人。
請求速率限制： 請求太密集就被限流或封鎖。
驗證碼（CAPTCHA）： 逼你證明自己是人類，機器人很難過關。
行為分析： 監控有沒有機械式、重複的點擊或操作。
蜜罐陷阱： 藏一些只有機器人才會點的連結或欄位。
瀏覽器指紋辨識： 收集瀏覽器和裝置資訊，辨識自動化工具。
Cookie 跟 Session 追蹤： 不處理 Cookie 或 Session 的爬蟲很容易被抓包。

就像機場安檢一樣：你行為自然就能過，太奇怪就會被特別關注。

Python 網頁爬蟲不被封鎖的核心技巧

重點來了：怎麼用 Python 避開封鎖？以下是每個爬蟲必備的實戰招式：

The ROI of Automating Hotel Sales Lead Generation and Management - visual selection (1).png

代理伺服器與 IP 輪換

為什麼重要： 所有請求都從同一 IP 出去，最容易被封。代理伺服器可以幫你分散來源，大幅降低被封鎖的機率。

Python 實作範例：

1import requests
2proxies = [
3    "<http://proxy1.example.com:8000>",
4    "<http://proxy2.example.com:8000>",
5    # ...更多代理
6]
7for i, url in enumerate(urls):
8    proxy = {"http": proxies[i % len(proxies)]}
9    response = requests.get(url, proxies=proxy)
10    # 處理回應

建議用付費的住宅代理或輪換代理，穩定性高很多（參考）。

設定 User-Agent 跟自訂標頭

為什麼重要： 預設的 Python 標頭超容易被識破。模仿真實瀏覽器的 User-Agent 跟標頭能有效降低風險。

範例程式碼：

1headers = {
2    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36",
3    "Accept-Language": "en-US,en;q=0.9",
4    "Accept-Encoding": "gzip, deflate, br",
5    "Connection": "keep-alive"
6}
7response = requests.get(url, headers=headers)

建議定期更換 User-Agent，效果更好（參考）。

請求間隔與行為隨機化

為什麼重要： 機器人請求速度又快又規律，人類則慢又隨機。加上隨機延遲、變換操作路徑能有效降低被偵測的機率。

Python 實作：

1import time, random
2for url in urls:
3    response = requests.get(url)
4    time.sleep(random.uniform(2, 7))  # 隨機等待 2–7 秒

如果用 Selenium，也可以隨機點擊、滾動等行為。

為什麼重要： 很多網站需要 Cookie 或 Session 才能正常瀏覽，忽略這些細節很容易被擋。

Python 實作：

1import requests
2session = requests.Session()
3response = session.get(url)
4# session 會自動處理 cookie

遇到更複雜的流程，可以用 Selenium 抓取並重用 Cookie。

用無頭瀏覽器模擬人類行為

為什麼重要： 有些網站會偵測 JavaScript、滑鼠移動、滾動等互動。用 Selenium 或 Playwright 這類無頭瀏覽器能模擬真實用戶行為。

Selenium 範例：

1from selenium import webdriver
2from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
3import random, time
4driver = webdriver.Chrome()
5driver.get(url)
6actions = ActionChains(driver)
7actions.move_by_offset(random.randint(0, 100), random.randint(0, 100)).perform()
8time.sleep(random.uniform(2, 5))

這樣能避開行為分析和動態內容的限制（參考）。

進階技巧：Python 如何破解 CAPTCHA 跟蜜罐陷阱

CAPTCHA 就是專門擋機器人的。雖然有些 Python 套件能解簡單驗證碼，但大多數專業爬蟲會用第三方服務（像 2Captcha、Anti-Captcha）付費解決（參考）。

範例整合：

1# 使用 2Captcha API 的偽代碼
2import requests
3captcha_id = requests.post("<https://2captcha.com/in.php>", data={...}).text
4# 等待解答，再帶入請求

蜜罐陷阱 是網站設計的隱藏欄位或連結，只有機器人會誤觸。建議只操作真實瀏覽器上看得到的元素（參考）。

用 Python 套件設計更擬真的請求標頭

除了 User-Agent，還可以隨機化 Referer、Accept、Origin 等標頭，讓請求更像真人。

Scrapy 範例：

1class MySpider(scrapy.Spider):
2    custom_settings = {
3        'DEFAULT_REQUEST_HEADERS': {
4            'User-Agent': '...',
5            'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9',
6            # 更多標頭
7        }
8    }

Selenium 用法： 可以透過瀏覽器設定檔或擴充套件設置標頭，或用 JavaScript 注入。

建議多參考瀏覽器 DevTools 的真實請求，定期更新標頭清單。

當傳統 Python 爬蟲遇到瓶頸：反爬蟲技術的進化

現實就是：隨著爬蟲越來越普及，網站的反制手段也不斷升級。。AI 偵測、動態請求門檻、瀏覽器指紋辨識，讓再厲害的 Python 腳本也很難長期隱身（參考）。

有時候，不管你多會寫程式，還是會卡關。這時候就該考慮換個做法。

Thunderbit：AI 網頁爬蟲，Python 之外的新選擇

當 Python 技巧到極限時，就是專為商業用戶設計的無程式碼、AI 驅動網頁爬蟲。你不用再煩惱代理、標頭、驗證碼，Thunderbit 的 AI 會自動讀取網頁、推薦最佳欄位、處理子頁面和資料匯出。

Thunderbit 有哪些獨家優勢？

AI 欄位推薦： 一鍵「AI 建議欄位」，自動掃描頁面、推薦欄位、產生擷取指令。
子頁面爬取： 能自動進入每個子頁（像商品詳情、LinkedIn 個人頁），自動補齊資料。
雲端/瀏覽器雙模式： 公開頁面用雲端，登入頁面用瀏覽器，速度和穩定性兼顧。
排程爬蟲： 設定好自動執行，資料永遠保持最新。
即用範本： 針對熱門網站（Amazon、Zillow、Shopify 等）提供一鍵範本，免設定。
免費資料匯出： 可直接匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion，完全不用加錢。

Thunderbit 已經有，而且完全不用寫程式。

Thunderbit 怎麼幫用戶避開封鎖、自動化資料擷取？

Thunderbit 的 AI 不只是模仿人類行為，更能即時適應每個網站，大幅降低被封鎖的風險：

AI 自動適應版面變動： 網站改版也不怕，腳本不會輕易失效。
自動處理子頁和分頁： 能像真人一樣自動點擊連結、翻頁。
雲端高速批次爬取： 一次可抓 50 頁，效率超高。
免寫程式、免維護： 你只要專心分析資料，不用再 debug。

想更深入了解，推薦你看。

Python 爬蟲 vs. Thunderbit：該怎麼選？

直接比較兩者差異：

功能	Python 爬蟲	Thunderbit
建置時間	中高（需寫腳本、設代理等）	極低（2 步驟，AI 全自動）
技術門檻	需會寫程式	完全免寫程式
穩定性	易受網站變動影響	高（AI 自動調整）
被封鎖風險	中高	低（AI 擬真人類行為）
擴展性	需自建雲端/批次處理	內建雲端批次爬取
維護成本	頻繁（網站變動、被封）	極低（AI 自動修正）
匯出選項	手動（CSV、資料庫）	直接匯出 Sheets、Notion、Airtable、CSV
成本	免費（但耗時）	免費方案，進階付費

適合用 Python 的情境：

需要高度自訂、複雜邏輯或要跟其他 Python 流程整合。
目標網站防爬措施比較弱。

適合用 Thunderbit 的情境：

追求速度、穩定、免設定。
目標網站複雜或常常改版。
不想處理代理、驗證碼或寫程式。

實戰教學：Python 無阻擋網頁爬蟲步驟

以下用抓商品資料為例，示範怎麼用最佳實踐避開封鎖。

1. 安裝必要套件

1pip install requests beautifulsoup4 fake-useragent

2. 撰寫爬蟲腳本

1import requests
2from bs4 import BeautifulSoup
3from fake_useragent import UserAgent
4import time, random
5ua = UserAgent()
6urls = ["<https://example.com/product/1>", "<https://example.com/product/2>"]  # 請換成你的網址
7for url in urls:
8    headers = {
9        "User-Agent": ua.random,
10        "Accept-Language": "en-US,en;q=0.9"
11    }
12    response = requests.get(url, headers=headers)
13    if response.status_code == 200:
14        soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
15        # 擷取資料
16        print(soup.title.text)
17    else:
18        print(f"{url} 被封鎖或出錯：{response.status_code}")
19    time.sleep(random.uniform(2, 6))  # 隨機延遲

3. 加入代理輪換（選用）

1proxies = [
2    "<http://proxy1.example.com:8000>",
3    "<http://proxy2.example.com:8000>",
4    # 更多代理
5]
6for i, url in enumerate(urls):
7    proxy = {"http": proxies[i % len(proxies)]}
8    headers = {"User-Agent": ua.random}
9    response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxy)
10    # ...其餘程式碼

1session = requests.Session()
2for url in urls:
3    response = session.get(url, headers=headers)
4    # ...其餘程式碼

5. 常見問題排解

如果出現大量 403/429，請降低請求速度或更換代理。
遇到驗證碼，可以考慮用 Selenium 或第三方解碼服務。
請務必檢查網站的 robots.txt 和服務條款。

結論與重點整理

用 Python 寫網頁爬蟲很強大，但隨著反爬技術進化，被封鎖的風險也越來越高。最有效的避開方式，就是結合技術最佳實踐（代理輪換、擬真標頭、隨機延遲、Session 管理、無頭瀏覽器）和對網站規則的尊重。

但有時候，再厲害的 Python 技巧也沒轍。這時候，像這種 AI 工具就能派上用場——不用寫程式、抗封鎖、商業級穩定，讓你輕鬆取得想要的資料。

想體驗爬蟲有多簡單？親自試試，或到我們的看更多教學和技巧。

常見問答

1. 為什麼網站會封鎖 Python 網頁爬蟲？

網站封鎖爬蟲是為了保護資料、避免伺服器過載，也防止自動化濫用。如果 Python 腳本用預設標頭、不處理 Cookie、請求太頻繁，很容易被抓包。

2. Python 爬蟲怎麼有效避開封鎖？

建議用代理輪換、擬真 User-Agent 和標頭、隨機化請求間隔、管理 Cookie/Session，還有用 Selenium 或 Playwright 模擬人類行為。

3. Thunderbit 怎麼比 Python 腳本更能避開封鎖？

Thunderbit 透過 AI 自動適應網站版面、模擬真人瀏覽、處理子頁和分頁，能即時調整策略，大幅降低被封鎖風險，而且完全不用寫程式、也不用自己搞代理。

4. 什麼時候該用 Python，什麼時候該用 Thunderbit？

需要自訂邏輯、跟 Python 流程整合、或目標網站防爬弱時適合用 Python。如果追求快速、穩定、可擴展，或網站複雜、常變動、封鎖嚴格，建議用 Thunderbit。

5. 網頁爬蟲是否合法？

只要抓取公開資料，通常是合法的，但一定要遵守網站的服務條款、隱私政策和相關法規。千萬不要抓敏感或私人資料，務必以合乎道德、負責任的方式使用爬蟲。

想更聰明地抓資料？不妨試試 Thunderbit，讓封鎖成為過去式。

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