如何使用 Python 爬取網站：一個完整的逐步指南 (2025)

您是否曾需要從競爭對手的網路商店彙整一份產品和價格清單？或者，您是否想過每天早上自動從您最喜歡的新聞網站收集頭條新聞？實現這些繁瑣任務自動化的強大技術，就是網路爬蟲（Web Scraping）。本指南將提供一個完整、逐步的流程，向您展示如何使用 Python 爬取網站，讓您從數據的尋找者轉變為數據的收集者。

本文將引導您完成整個過程，從設定您的環境，到將抓取到的數據儲存到一個乾淨的 CSV 檔案中。

為什麼 Python 是網路爬蟲的完美工具？

Python 之所以能成為網路爬蟲專案中無可爭議的領導者，有以下幾個關鍵原因：

• 簡潔易讀： 其乾淨、可讀的語法意味著您可以專注於專案的目的和原因，而不是糾結於複雜的程式碼。

• 強大的函式庫： Python 提供了豐富的工具生態系，如 Requests 和 Beautiful Soup，它們處理了數據擷取和 HTML 解析中最繁重的工作。

• 龐大的社群： 如果您遇到困難，龐大的全球社群很可能已經解決了您的問題，並在網路上分享了對應的解決方案。

• 數據就緒： 一旦您爬取網站數據，您就已經處在一個完美的環境中，可以使用其他 Python 函式庫（如 Pandas 和 Matplotlib）對其進行分析。

開始之前：您需要準備什麼？

為了順利跟隨本指南，您需要：

• 在您的電腦上安裝 Python 3。

• 一個您選擇的程式碼編輯器（如 VS Code, Sublime Text, 或 PyCharm）。

• 對命令列或終端機有基本的了解，以便安裝套件。

您的核心爬蟲工具包

在本指南中，我們將使用兩個基礎的 Python 函式庫：

• Requests: 一個優雅而簡單的函式庫，用於向網站發送 HTTP 請求。

• Beautiful Soup: 一個強大的工具，用於解析雜亂的 HTML 和 XML 文件。

您可以在您的終端機中使用這個簡單的指令來安裝它們：

pip install requests beautifulsoup4

使用 Python 爬取網站的 5 步驟指南

讓我們來打造一個實用的爬蟲，從一個部落格頁面擷取文章標題並將其儲存。

• 在編寫任何程式碼之前，第一步永遠是了解您想爬取網站的結構。

• 在您的瀏覽器中打開該網站。

• 在您想擷取的元素上按一下右鍵（例如，一篇文章的標題），然後選擇「檢查」。

這將打開開發者工具，顯示 HTML 程式碼。尋找一個清晰的模式。例如，您可能會注意到所有文章標題都被包裹在一個 <h2> 標籤中，而這個標籤有一個特定的 class，像是 "entry-title"。這個模式就是您成功的關鍵。

接下來，我們使用 requests 函式庫來抓取整個頁面的 HTML 內容。

import requests

# 我們想爬取的頁面 URL

URL = '目標網站的URL' # 請替換為實際的網址

# 發送請求以獲取 HTML 內容

response = requests.get(URL)

html_content = "" # 初始化變數

# 確保請求成功（狀態碼 200）

if response.status_code == 200:

    html_content = response.text

    print("成功獲取網頁。")

else:

    print(f"獲取網頁失敗。狀態碼：{response.status_code}")

現在，我們將原始的 html_content 交給 Beautiful Soup，將其轉化為一個結構化、可供搜尋的物件。

from bs4 import BeautifulSoup

# 創建一個 Beautiful Soup 物件來解析 HTML

soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')

利用我們在步驟 1 中找到的模式，我們現在可以精確地定位並擷取數據。

# 一個用於儲存我們擷取標題的列表

extracted_titles = []

# 尋找所有 class 為 'entry-title' 的 'h2' 標籤

# 請將 'h2' 和 'entry-title' 替換為您找到的模式

for title_element in soup.find_all('h2', class_='entry-title'):

    # .get_text() 用於擷取文字，strip=True 則移除前後多餘的空白

    title_text = title_element.get_text(strip=True)

    extracted_titles.append(title_text)

# 看看我們抓到了什麼

print(f"找到了 {len(extracted_titles)} 個標題。")

print(extracted_titles)

將數據列印到螢幕上很棒，但將其儲存起來遠比這有用得多。讓我們將 extracted_titles 寫入一個 CSV 檔案。

import csv

# 定義 CSV 檔案的名稱

filename = 'scraped_titles.csv'

# 以寫入模式打開檔案

with open(filename, 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:

    # 創建一個 CSV 寫入器物件

    writer = csv.writer(csvfile)

    # 寫入標題行

    writer.writerow(['文章標題'])

    # 將標題逐行寫入

    for title in extracted_titles:

        writer.writerow([title])

print(f"數據已成功儲存至 {filename}")

從簡單爬蟲到穩健專案：真實世界的挑戰

當您開始擴大專案規模時，您會遇到新的挑戰，例如網站使用 JavaScript 動態載入數據，或是需要登入才能訪問。然而，您將面臨最直接、最常見的挑戰是存取中斷。網站通常有保護措施以防止伺服器過載，而來自單一 IP 位址的大量請求可能會被暫時封鎖。

對於任何嚴肅或大規模的專案，使用像 LunaProxy 這樣的代理服務是一種專業的最佳實踐。它會透過其龐大的住宅 IP 網路來路由您的請求，使您的爬蟲活動看起來像是來自許多不同真實用戶的自然流量。這確保了高可靠性，並讓您能夠順利、高效地從網站爬取數據。

下一步是什麼？您的進階網路爬蟲之路

恭喜！您現在已經掌握了基礎知識。要繼續您的旅程，可以考慮探索：

• Scrapy： 一個強大的 Python 框架，用於建構大規模、複雜的網路爬蟲。

• Selenium： 一個用於自動化網頁瀏覽器的工具，非常適合爬取那些依賴 JavaScript 來顯示內容的網站。

常見問題 (FAQ)

1. 網路爬蟲合法嗎？

網路爬蟲處於一個法律灰色地帶。抓取公開可用的數據通常被認為是合法的，但您應始終尊重網站的 robots.txt 檔案及其服務條款。避免抓取個人數據，且不要讓您的爬蟲對網站伺服器造成過重負擔。若涉及商業專案，請諮詢法律專業人士。

2. Beautiful Soup 和 Scrapy 有什麼區別？

Beautiful Soup 是一個解析函式庫——它非常擅長從 HTML 中尋找和擷取數據。Scrapy 則是一個完整的框架——它包含了請求引擎、數據處理管道等更多功能，使其成為需要更高結構性和速度的大型、複雜爬蟲專案的理想選擇。

3. 我可以爬取任何網站嗎？

技術上，您可以嘗試爬取大多數網站，但有些網站的難度要高得多。那些擁有動態 JavaScript 內容或強大反爬蟲措施的網站，需要使用超出本基礎指南範圍的更進階的工具和技術。