Python網路爬蟲：給初學者的終極指南 (2025版)

歡迎來到數據的世界！在今天的數字時代，數據是最有價值的資源之一，而互聯網是其最大的寶庫。但你如何才能訪問這片浩瀚的資訊海洋呢？對許多開發者、數據科學家和愛好者來說，答案就是 Python網路爬蟲。如果你曾想過從網站收集數據來驅動自己的專案、進行市場分析，或者僅僅是滿足你的好奇心，那麼你來對地方了。

這份終極指南專為沒有任何網路爬蟲經驗的初學者設計。我們將帶你從基本概念開始，一直到用Python構建你的第一個網路爬蟲。讀完本教程後，你將理解開始你激動人心的 Python網路爬蟲 之旅所需的工具、技術和最佳實踐。

什麼是網路爬蟲？

在我們深入代碼之前，讓我們先弄清楚什麼是網路爬蟲。想像一下，你需要從一個線上書店收集某位作者寫的所有書籍的資訊。你可以手動操作：打開網站，搜索作者，然後將每本書的書名、價格和評分複製粘貼到一個電子錶格中。對於幾本書來說，這還行得通，但如果有一千本書呢？這將是極其乏味和耗時的。

網路爬蟲將這個過程自動化。網路爬蟲是一個自動訪問網站並從中提取特定資訊的程式。把它想像成一個超高速的私人助理，可以為你7天24小時不間斷地流覽網頁和收集數據。Python網路爬蟲 就是使用Python編程語言來構建這些自動化工具的實踐。

API 與網路爬蟲：有什麼區別？

你可能聽說過API（應用程式編程介面）。許多大型網站，如Twitter或YouTube，都提供API，允許開發者以結構化、乾淨的格式訪問它們的數據。如果一個網站提供了能滿足你數據需求的公共API，你應該總是優先使用它。它更可靠、更快，並且是網站所有者官方支持的方法。

然而，絕大多數網站沒有公共API。當你需要從這些網站獲取數據時，Python網路爬蟲 就成了一項不可或缺的技能。它允許你像一個人類用戶一樣與網站互動，直接從網頁的HTML代碼中提取數據。

Python網路爬蟲的常見用途

網路爬蟲的應用幾乎是無限的。企業和個人用它來：

市場研究： 從競爭對手網站收集產品價格、評論和功能。

潛在客戶開發： 從線上目錄中收集聯繫資訊（如企業郵箱和電話號碼）。

新聞聚合： 通過抓取各大新聞網站的頭條新聞來創建自定義的新聞源。

學術研究： 從線上期刊、論壇和公共記錄中為研究收集數據。

房地產分析： 抓取房產列表以分析市場趨勢、價格和可用性。

個人專案： 為你想買的產品創建價格提醒，或跟蹤體育統計數據。

網路爬蟲合法嗎？關於道德的說明

這是每個初學者都會問的第一個問題，而且至關重要。簡短的回答是：視情況而定。網路爬蟲本身並不違法。像穀歌這樣的巨頭公司整個搜索引擎就是建立在抓取網路的基礎上的。然而，你如何抓取很重要。以下是負責任的 Python網路爬蟲 的基本道德準則：

檢查 robots.txt 檔： 大多數網站都有一個位於 www.example.com/robots.txt 的檔。這個檔告訴自動化機器人它們被允許和不允許訪問網站的哪些部分。請務必遵守這些規則。

閱讀服務條款 (ToS)： 網站的服務條款頁面通常包含關於自動化訪問或數據抓取的條款。違反這些條款可能會帶來後果。

不要讓伺服器超載： 一個人類每隔幾秒鐘點擊一次鏈接。一個寫得不好的爬蟲每秒可以發送數百個請求，這可能會壓垮網站的伺服器，導致其變慢甚至崩潰。做一個友好的網路公民，在你的爬蟲代碼中加入延遲。

表明你的身份： 在發送請求時，一個好的做法是在你的請求頭中設置一個 User-Agent。這告訴網站你是誰（或者至少，你的機器人是什麼）。這比偽裝成一個標準的網路流覽器更加透明。

只抓取公開數據： 絕不抓取需要登錄或密碼才能訪問的數據，並避免收集個人身份資訊（PII）。

通過遵守這些原則，你可以負責任且合乎道德地進行 Python網路爬蟲。

如果您想深入瞭解網路爬蟲是否合法，可以查看我們的博客：網頁抓取合法嗎?

搭建你的Python網路爬蟲環境

讓我們準備好工具。搭建環境是一個簡單的過程。

先決條件

Python： 確保你的電腦上安裝了Python 3.6或更新版本。你可以從Python官網下載。

PIP： Python的包安裝器PIP通常隨Python安裝一同提供。我們將用它來安裝我們需要的庫。

創建一個虛擬環境

在Python開發中，一個最佳實踐是在虛擬環境中工作。這為你的專案依賴項創建了一個隔離的空間，使它們不會干擾你系統上的其他Python專案。

打開你的終端或命令提示符。

導航到你想要存放專案的檔夾。

創建虛擬環境：

python -m venv scraper_env    

啟動環境：

在 Windows上： scraper_env\Scripts\activate

在 macOS/Linux上： source scraper_env/bin/activate

你會知道它已被啟動，因為你的命令提示符現在會以 (scraper_env) 開頭。

安裝必要的庫

對於我們初學者的 Python網路爬蟲 專案，我們只需要兩個核心庫：

Requests： 這個庫讓發送HTTP請求到網站並獲取原始HTML內容變得異常簡單。

Beautiful Soup： 這個庫是解析HTML和XML文檔的大師。它接收來自 requests 的原始HTML，並將其轉換成一個我們可以輕鬆導航的結構化對象。

使用PIP安裝它們：

pip install requests beautifulsoup4

Python網路爬蟲的核心組件

每個網路爬蟲專案的核心都涉及兩個主要步驟：獲取網頁和解析數據。

第1部分：使用 requests 庫發送HTTP請求

第一步是獲取你想要抓取的網頁的HTML源代碼。requests 庫讓這變得像一行代碼一樣簡單。

假設我們想從一個目標URL獲取HTML。在一個Python檔（例如 scraper.py）中，你可以這樣寫：

import requests

# 我們想要抓取的頁面的URL

url = 'http://books.toscrape.com/'

# 設置User-Agent是一個好習慣

headers = {'User-Agent': 'My-Scraper-Bot/1.0'}

# 向URL發送一個HTTP GET請求

response = requests.get(url, headers=headers)

# 檢查請求是否成功 (狀態碼 200)if response.status_code == 200:

    print("成功獲取頁面!")

    # HTML內容存儲在 response.text 中

    # print(response.text) else:

    print(f"錯誤: 獲取頁面失敗。狀態碼: {response.status_code}")

這段代碼的作用是：

它導入 requests 庫。

它定義了我們想要抓取的網站的URL。

它向該URL發送一個 GET 請求。

它檢查回應的 status_code。狀態碼 200 表示 "OK"，即請求成功。其他常見的狀態碼包括 404 (Not Found) 和 403 (Forbidden)。

頁面的原始HTML內容現在可以在 response.text 屬性中找到。

第2部分：使用 Beautiful Soup 解析HTML

我們收到的 response.text 只是一大串HTML代碼。直接處理它並不容易。這就是Beautiful Soup大顯身手的地方。它將這個字串解析成一個Python對象，我們可以用編程的方式來搜索和導航。

要使用它，我們將HTML內容傳遞給 BeautifulSoup 的構造函數。

      from bs4 import BeautifulSoup

# ... (前面requests的代碼) ...

if response.status_code == 200:

    html_content = response.text

    # 創建一個BeautifulSoup對象來解析HTML

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

    print("Beautiful Soup已準備好解析!")

    # 現在我們可以操作'soup'對象了

    # 例如, 讓我們獲取頁面的標題

    page_title = soup.title.text

    print(f"頁面標題是: {page_title}")

soup 對象現在代表了整個已解析的HTML文檔。Beautiful Soup提供了強大而直觀的方法來找到你需要的確切資訊片段。對於 Python網路爬蟲 初學者來說，兩個最重要的方法是：

find('tag_name'): 返回第一個匹配的HTML標籤。

find_all('tag_name'): 返回一個包含所有匹配HTML標籤的列表。

你也可以通過CSS類進行搜索以獲得更精確的結果：soup.find_all('p', class_='price_color')。

你的第一個Python網路爬蟲專案：抓取書名和價格

理論很棒，但學習 Python網路爬蟲 的最好方法是實踐。讓我們構建一個完整的爬蟲，從 books.toscrape.com（一個專門為爬蟲練習設計的網站）的第一頁提取所有書名及其價格。

步驟1：檢查目標網站

在寫任何代碼之前，我們必須瞭解我們想要抓取的頁面的結構。

在你的網頁流覽器中打開 http://books.toscrape.com/。

在任何一本書的書名上右鍵點擊，然後選擇“檢查”或“檢查元素”。這將打開你流覽器的開發者工具。

你會看到HTML代碼。請注意，每本書都包含在一個 <article> 中。在這個article內部：

書名位於一個 <h3> 標籤內的一個 <a> 標籤中。

價格位於一個 <p> 標籤內。

這些資訊就是我們將用來指導我們爬蟲的地圖。

步驟2：編寫Python腳本

現在，讓我們結合 requests 和 BeautifulSoup 來構建我們的爬蟲。我們將獲取頁面，解析它，找到所有的書籍條目，然後遍曆它們以提取每本書的書名和價格。

      import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport csv

def scrape_books():

    # 我們想要抓取的頁面的URL

    url = 'http://books.toscrape.com/'

    # 設置User-Agent是一個好習慣

    headers = {'User-Agent': 'My-Book-Scraper/1.0'}

    try:

        response = requests.get(url, headers=headers)

        # 這會對不好的狀態碼 (4xx 或 5xx) 拋出異常

        response.raise_for_status()

    except requests.exceptions.RequestException as e:

        print(f"請求期間出錯: {e}")

        return None

    # 創建一個BeautifulSoup對象來解析HTML

    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # 找到所有書籍的容器

    books = soup.find_all('article', class_='product_pod')

    scraped_data = []

    # 遍曆每個書籍容器

    for book in books:

        # 提取書名

        title_element = book.find('h3').find('a')

        title = title_element['title'] if title_element else '未找到標題'

        # 提取價格

        price_element = book.find('p', class_='price_color')

        price_text = price_element.text if price_element else '未找到價格'

        # 將提取的數據添加到我們的列表中

        scraped_data.append({'title': title, 'price': price_text})

    return scraped_data

# 主程序執行if __name__ == "__main__":

    book_data = scrape_books()

    if book_data:

        print(f"成功抓取 {len(book_data)} 本書。")

        # 我們將在下一步中保存這些數據

步驟3：保存抓取的數據

提取數據只是成功了一半。為了讓它變得有用，我們需要將它保存為結構化的格式，比如CSV（逗號分隔值）檔，這種檔可以很容易地用Excel或Google Sheets打開。

讓我們添加代碼，將我們的 book_data 列表保存到一個 books.csv 檔中。我們將使用Python內置的 csv 模組。

      # ... (將此部分添加到上一個腳本的底部) ...

def save_to_csv(data, filename='books.csv'):

    if not data:

        print("沒有數據可保存。")

        return

    # 從第一個字典的鍵獲取表頭

    headers = data[0].keys()

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

        writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=headers)

        writer.writeheader() # 寫入表頭行

        writer.writerows(data) # 寫入所有數據行

    print(f"數據成功保存到 {filename}")

# 主程序執行if __name__ == "__main__":

    book_data = scrape_books()

    if book_data:

        print(f"成功抓取 {len(book_data)} 本書。")

        save_to_csv(book_data)

現在，運行你的Python腳本。它將列印出找到的書籍數量，然後會在同一目錄下創建一個 books.csv 檔，其中包含了第一頁所有書籍的書名和價格！恭喜你，你剛剛完成了你的第一個端到端的 Python網路爬蟲 專案。

處理常見的網路爬蟲挑戰

當你轉向更複雜的網站時，你會遇到新的挑戰。以下是一些常見的挑戰。

分頁處理

大多數內容豐富的網站會將內容分佈在多個頁面上。我們當前的腳本只抓取第一頁。要抓取所有頁面，你需要教會你的爬蟲如何導航到“下一頁”。

通常，你會在一個 <a> 標籤中找到下一頁的鏈接。你的爬蟲需要：

抓取當前頁面。

找到下一頁的URL。

如果存在“下一頁”，則向該新URL發送請求並重複此過程。

如果沒有“下一頁”，則停止。

這通常通過一個 while 迴圈來完成，只要能找到“下一頁”的鏈接，迴圈就會繼續。

動態網站 (JavaScript)

一些現代網站在初始頁面加載後使用JavaScript來加載其內容。當 requests 獲取頁面時，你想要的數據可能不在初始的HTML中。這是 Python網路爬蟲 中一個常見的障礙。

要處理這個問題，你需要能夠運行一個可以執行JavaScript的完整網路流覽器的工具。用於此目的的流行Python庫有：

Selenium： 一個強大的流覽器自動化工具。

Playwright： 一個比Selenium更新、通常更快的替代品。

這些工具更高級，但是當 requests 和 BeautifulSoup 不足時，它們是解決方案。

負責任爬取的進階考量

管理請求速率

為了避免給伺服器帶來過大壓力，你必須管理你發送請求的頻率。最簡單的方法是使用Python的 time 模組在每個請求之間添加延遲。

      import time

# ... 在你的迴圈內部 ...

time.sleep(2) # 暫停腳本2秒

對於小規模的抓取，1-3秒的延遲是一個禮貌且通常安全的間隔。

使用代理進行數據收集

有時，你需要從不同的地理位置收集數據。例如，一個電子商務網站可能會根據用戶的國家顯示不同的價格或產品。為了實現這一點，你可以使用代理伺服器。

代理充當你請求的仲介。當你使用位於德國的代理時，網站會認為請求來自德國，並提供德語版的頁面。這對於國際市場研究是一種強大的技術。

對於大規模的 Python網路爬蟲 專案，通常首選住宅代理。這些是來自真實消費者設備的IP地址，使你的請求看起來完全真實。像 LunaProxy 這樣的服務提供來自幾乎每個國家的大量住宅代理池，這對於在不遇到訪問問題的情況下收集準確的本地化數據非常有價值。使用這樣的服務可以顯著提高複雜專案的數據收集工作的可靠性。

結論

通過本教程學習，您已掌握從零開始使用Requests和BeautifulSoup構建真實場景Python網頁抓取工具的完整方法。現在您已掌握發送HTTP請求、解析HTML內容以及將結構化數據導出為CSV檔的基礎技能。無論是進行市場調研、學術專案還是個人用途的數據收集，關鍵在於始終秉持負責任且符合倫理的抓取方式。對於更高級或大規模的抓取任務，建議使用LunaProxy等高質量代理伺服器來確保數據採集的高效與可靠。只要掌握正確工具並保持正確態度，您已準備好深入探索網頁抓取領域，充分挖掘網路數據的無限價值。