今天，我將介紹一種簡單的方法，幫助大家從各種網站上收集資料，搭建一個能夠像人在瀏覽器中操作的網頁爬蟲。這種爬蟲甚至可以在 Upwork 等平臺上獨立完成一些網頁抓取的自由職業任務。
自2024年以來，隨著 AI 的發展，網頁抓取發生了巨大的變化。以前，大公司如亞馬遜或沃爾瑪為了保持價格競爭力，必須花費大量時間和金錢抓取其他網站的資料。這些公司透過模擬瀏覽器的操作來實現：向網站傳送請求獲取 HTML 程式碼，再使用特定程式碼找到並提取需要的資訊。然而，這一過程複雜且耗時，特別是當網站設計變動時，爬蟲需要不斷修復和更新。
想象一下，如果亞馬遜想監控沃爾瑪的商品價格，就需要專門為沃爾瑪的網站開發一個爬蟲；但若沃爾瑪更改網站設計，亞馬遜就得更新爬蟲，這不僅費時還費錢。不僅大公司有爬蟲需求，很多小公司和創業公司也需要爬蟲。
例如，在 Upwork 等自由職業網站上，小企業會尋找開發爬蟲的自由職業者，用於獲取聯絡方式、跟蹤價格、市場調查或職位列表。舉個例子，一家初創公司可能需要監控不同電商網站上的商品價格來制定自家商品的定價。在 AI 出現之前，小公司獲取這些解決方案既困難又昂貴。現在，有了大型語言模型（LLMs）和新工具，建立網頁爬蟲變得簡單又實惠。過去需要一週完成的工作，現在幾小時就能搞定。LLMs 能聰明地理解不同網站結構，避免頻繁重寫爬蟲。
如何有效抓取資料並處理各類網站
我將內容分為三類：
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簡單的公共網站
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有複雜互動的網頁
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需要智慧代理的高階應用
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抓取簡單的公共網站
簡單的公共網站，如 Wikipedia 或公司官網，不需要登入或付費訪問。以前，為了從 Wikipedia 收集資訊，需要檢視每個頁面的 HTML 程式碼，並編寫自定義程式碼獲取資料。現在，有了 LLMs，只需將原始 HTML 提供給 AI，它就能提取資料，比如“獲取植物的名稱、描述和養護要點”，AI 會返回一個組織良好的結果，節省了大量時間和精力。
- 抓取有複雜互動的網站
有些網站需要複雜互動，如登入、驗證碼、關閉彈窗等。例如，新聞網站可能要求登入檢視文章，這時像 Selenium、Puppeteer、Playwright 等工具派上用場。假設你想從《紐約時報》抓取文章，可以用 Playwright 或 Selenium 讓爬蟲登入、關閉彈窗，然後訪問文章內容。AgentQL 可幫助爬蟲找到網頁上的關鍵元素，比如按鈕和表單，讓爬蟲完成這些互動。
- 需要智慧思考的高階應用
最後一類是需要模糊任務的高階應用，比如找到最便宜的航班或按預算購買演唱會門票。這些任務需具備規劃和判斷，目前已有一些工具在開發中，如 Multion，它能製作出獨立完成複雜任務的代理，比如找到七月從紐約到墨爾本的最便宜航班並預訂。
實用的網頁抓取工具
以下是一些結合 LLMs 和代理的網頁抓取工具：
• Fireship、Gina 和 SpiderCloud：將網頁內容轉化為 AI 更易理解的格式。
• AgentQL：幫助爬蟲與網站互動，適合填寫多表單的招聘網站。
• Airtable/Google Sheets 整合：爬蟲收集的資料可存入 Airtable 或 Google Sheets，便於分析。
• Octoparse 和 ScrapeHero：擅長處理 JavaScript 密集的網站。
• ScraperAPI 和 Zyte：提供旋轉代理以避免爬蟲被封。
• Mozenda 和 Web Robots：可自動化複雜網頁表單操作，還支援定時任務。
小技巧：如果不想自己動手搞爬蟲，僅需要資料支援，還可以考慮與專業提供商或個人合作，直接購買實時資料。對於很多企業而言，這往往比自行組建團隊更具價效比。
總結
在2024和2025年，AI 正在改變網頁抓取方式。有了大型語言模型、AgentQL、Playwright 等工具，複雜網站的抓取可以更少人工操作。無論是收集商業資料、尋找職位，還是預訂航班，這些系統足夠靈活，能處理多種任務。網頁抓取自動化的機會比以往更大也更容易實現了。無論你是小企業主、自由職業者，還是好奇學習的個人，這些 AI 工具都讓網頁抓取變成一種強大又簡單的解決方案。
一定要試試！