Python BeautifulSoup 網頁爬蟲入門教學：從零開始擷取網頁資料完整指南
如果你是 Python 初學者，想要從網路上自動擷取資料，那 BeautifulSoup 絕對是你該學的第一個工具。不管是抓商品價格、新聞標題、還是論壇上的討論串，BeautifulSoup 搭配 Requests 這個組合，基本上能搞定大部分靜態網頁的爬蟲需求。
我自己剛開始學爬蟲的時候，其實繞了不少彎路，一下子看 Scrapy、一下子又去碰 Selenium，搞了半天才發現：先從 BeautifulSoup 入門才是最聰明的選擇。這篇文章就是我當初想看到的那種教學——從零開始，把每一步都講清楚。
什麼是 BeautifulSoup？為什麼要學它？
BeautifulSoup 是一個 Python 的 HTML/XML 解析套件，白話來說，就是幫你把一堆看起來很亂的 HTML 原始碼，變成你可以輕鬆操作的 Python 物件。你可以用它來搜尋特定的標籤、提取文字內容、抓取連結等等。
為什麼推薦新手從它開始？
- 語法超級直覺：find、find_all，看名字就知道在幹嘛
- 文件齊全：官方文件寫得很好，社群資源也多
- 搭配 Requests 就能用：不需要搞一堆複雜設定
- 處理不規則 HTML 的能力很強：真實世界的網頁常常 HTML 寫得很爛，BeautifulSoup 照樣能解析
當然，它也有限制——遇到需要 JavaScript 渲染的動態網頁，就得靠其他工具了。如果你之後有這個需求，可以參考Python Selenium 動態爬蟲教學這篇文章。
安裝 BeautifulSoup 與 Requests
開始之前，先確認你的電腦有裝 Python 3.6 以上的版本。然後打開終端機（Windows 用 CMD 或 PowerShell，Mac 用 Terminal），輸入以下指令：
pip install beautifulsoup4 requests注意套件名稱是 beautifulsoup4，不是 beautifulsoup（那是舊版的）。另外建議也裝一下 lxml 這個解析器，速度比預設的快不少：
pip install lxml裝好之後，在 Python 裡面 import 看看有沒有成功：
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
print("安裝成功！")沒有跳錯誤的話，就可以開始了。
第一步：用 Requests 抓取網頁
爬蟲的流程其實很簡單：先用 Requests 把網頁的 HTML 下載回來，再用 BeautifulSoup 去解析裡面的內容。我們先來看第一步：
import requests
url = "https://example.com"
response = requests.get(url)
# 確認請求成功
print(response.status_code) # 200 表示成功
print(response.text[:500]) # 印出前 500 個字元看看這邊有幾個要注意的地方：
response.status_code回傳 200 代表請求成功，403 可能是被擋了，404 就是頁面不存在response.text是整個網頁的 HTML 原始碼，是一大串字串- 有些網站會擋沒有 User-Agent 的請求，所以建議加上 headers
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36"
}
response = requests.get(url, headers=headers)解析 HTML：find、find_all 與 select
拿到 HTML 之後，就可以丟給 BeautifulSoup 來解析了。這是最核心的部分，一定要搞懂。
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml")
# 找第一個符合的標籤
title = soup.find("h1")
print(title.text)
# 找所有符合的標籤
all_links = soup.find_all("a")
for link in all_links:
print(link.get("href"), link.text)這三個方法你一定要會：
1. find() — 找第一個符合條件的元素
# 找 class 為 "article-title" 的 div
soup.find("div", class_="article-title")
# 找 id 為 "main-content" 的元素
soup.find(id="main-content")
# 找帶有特定屬性的元素
soup.find("a", attrs={"data-type": "external"})2. find_all() — 找所有符合條件的元素
# 找所有的 p 標籤
paragraphs = soup.find_all("p")
# 限制只找前 5 個
paragraphs = soup.find_all("p", limit=5)
# 同時找多種標籤
headings = soup.find_all(["h1", "h2", "h3"])3. select() — 用 CSS 選擇器來找
# 如果你熟悉 CSS，select 會讓你覺得很親切
soup.select("div.content > p") # div.content 下的直接子元素 p
soup.select("ul.menu li a") # 巢狀選擇
soup.select("a[href^='https']" ) # 屬性選擇器我個人比較常用 select()，因為如果你有前端開發的經驗，CSS 選擇器寫起來會更順手。不過 find() 和 find_all() 在處理一些比較特殊的搜尋條件時更靈活。
實戰練習：爬取新聞網站標題與連結
講了這麼多，來個實際的例子吧。我們來爬一個常見的新聞列表頁面結構。大部分新聞網站的文章列表長得差不多，都是一堆 <a> 標籤包在某個容器裡面：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://news.ycombinator.com/" # Hacker News 當範例
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml")
# 找到所有文章標題
articles = soup.select(".titleline > a")
for i, article in enumerate(articles, 1):
title = article.text
link = article.get("href", "無連結")
print(f"{i}. {title}")
print(f" 連結：{link}")
print()執行之後，你就會看到 Hacker News 首頁所有文章的標題和連結，整齊地印出來。是不是很簡單？
這邊的重點是：你需要先去觀察目標網頁的 HTML 結構，打開瀏覽器的開發者工具（按 F12），看看你要的資料被什麼標籤包住、有什麼 class 或 id，然後再決定用什麼選擇器去抓。
儲存爬取的資料
抓到資料之後，當然要存起來。最常見的做法是存成 CSV 檔案，之後可以用 Excel 開，或是丟進 Python Pandas 做進一步的資料分析。
import csv
# 假設 articles_data 是一個 list of dict
articles_data = []
for article in articles:
articles_data.append({
"title": article.text,
"link": article.get("href", "")
})
# 存成 CSV
with open("articles.csv", "w", newline="", encoding="utf-8-sig") as f:
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["title", "link"])
writer.writeheader()
writer.writerows(articles_data)
print(f"成功儲存 {len(articles_data)} 筆資料！")encoding 用 utf-8-sig 是為了讓 Excel 開啟時中文不會變亂碼，這是個小技巧但非常實用。
如果你要存成 JSON，也很簡單：
import json
with open("articles.json", "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(articles_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
常見問題與踩坑經驗
學爬蟲的過程中，你一定會遇到這些問題。先看過一遍，到時候碰到就不會慌：
1. 中文亂碼
最常見的坑。有些網站的編碼不是 UTF-8，Requests 判斷錯誤就會出現亂碼。解法：
# 方法一：手動指定編碼
response.encoding = "utf-8"
# 方法二：讓 Requests 自己猜（通常準確率不錯）
response.encoding = response.apparent_encoding2. 被網站封鎖（403 Forbidden）
記得加 headers，特別是 User-Agent。如果還是被擋，可能需要加入延遲：
import time
for url in urls:
response = requests.get(url, headers=headers)
# 處理資料...
time.sleep(2) # 每次請求間隔 2 秒，別太頻繁3. 找不到預期的元素
如果 find 回傳 None，通常有幾個原因：選擇器寫錯了、網頁是動態渲染的（JavaScript 生成的內容抓不到）、或者網頁結構跟你看到的不一樣（有些網站會針對爬蟲回傳不同的 HTML）。
4. 動態網頁抓不到資料
如果網頁內容是透過 JavaScript 才載入的，BeautifulSoup 就束手無策了。這時候你需要用 Selenium 來模擬瀏覽器行為，詳細做法可以看Python Selenium 動態爬蟲教學。
5. 請尊重 robots.txt
這點很重要但常被忽略。在爬任何網站之前，先去看看 https://目標網站/robots.txt，確認哪些路徑是允許爬取的。別當那個讓網站管理員頭痛的人。
下一步：進階爬蟲學習路線
學完 BeautifulSoup 的基礎之後，你可以根據需求往不同方向發展：
- 定時自動執行爬蟲：學會之後想讓爬蟲每天自動跑？可以搭配 Python APScheduler 排程自動化來實現
- 動態網頁爬蟲：遇到 JavaScript 渲染的頁面，就需要 Selenium 了
- 爬取的資料拿來做 API：把爬到的資料包成 API 提供給其他應用使用，可以看看 Python FastAPI 教學
- 大量資料處理：爬到幾萬筆資料之後，用 Pandas 來整理分析會非常有效率
爬蟲是一個入門容易但精通需要時間的技能。不過好消息是，光是 BeautifulSoup + Requests 這個組合，就足以應付你日常 70% 以上的爬蟲需求了。先把基礎打穩，剩下的遇到了再學就好。
最後提醒一下，爬蟲雖然好用，但請遵守網站的使用條款，不要過度頻繁地發送請求，也不要爬取需要登入才能看到的個人隱私資料。做一個有道德的爬蟲工程師，才能在這條路上走得長遠。