如何爬取 JavaScript 渲染的網站（一行代碼搞定）

還記得以前做網頁爬蟲，只要發個 HTTP 請求、解析一下 HTML 就能搞定的時代嗎？那已經是過去式了。如果你試過用 Python 的 requests 庫去爬亞馬遜商品資訊、Twitter 動態，或者別的現代電商網站，你大概率碰到過這種讓人崩潰的情況：瀏覽器裡明明能看到資料，可你拿到的 HTML 響應裡根本就沒有。

這不是你程式寫錯了，而是因為現在的網站結構完全變了。現在的網頁基本都是靠 React、Vue、Angular 這些 JavaScript 框架運行的。你打開一個商品頁面時，最開始返回的 HTML 其實就是個「殼」。真正的商品資料、價格、評論、圖片這些內容，都是在頁面加載後，透過異步 JavaScript 請求再從後台拉回來的。傳統的爬蟲只能看到殼，看不到真正的內容。

問題還不僅僅是資料抓不到這麼簡單。現在的網站都有一套非常複雜的反爬策略，比如 CAPTCHA 驗證、瀏覽器指紋識別、IP 封鎖、行為分析等等。即便你能把 JavaScript 渲染出來，要繞過這些防護也得不斷維護，還需要相當多的技術積累。對於那些想收集競品價格、監控品牌提及，或為 AI 模型準備訓練資料的企業來說，這些難題很可能直接讓整個專案卡住甚至失敗。

理解 JavaScript 渲染：現代網站是如何運作的

想要有效地爬現代網站，你得先搞清楚瀏覽器到底是怎麼把頁面呈現出來的。你打開一個網頁時，瀏覽器可不只是把靜態 HTML 顯示出來而已。它會執行一堆 JavaScript 代碼，動態修改 DOM（文件物件模型），向後台發 API 請求，還會在前端把你最終看到的各種元素臨時生成出來。

舉個例子，比如一個常見的電商商品列表頁。剛開始返回的 HTML 可能只有一些基礎佈局和一個加載動畫。等頁面真正開始加載，JavaScript 才開始正式工作：它會從你的 cookie 裡讀取位置信息，向後台發 API 請求拉取你所在地區的商品資料，然後處理 JSON，再把幾百個商品卡片渲染到頁面上。如果你還用普通的 HTTP 庫去爬，那你拿到的就是這些操作發生之前的「半成品頁面」，自然啥資料都沒有。

如果遇上「無限滾動」（infinite scroll）這種機制，渲染過程就更麻煩了——頁面越往下拉，就自動加載新的內容。社交媒體動態流、搜尋結果頁、商品目錄頁，都特別愛用這種設計。傳統的爬蟲根本沒辦法去觸發這種下拉事件，也不知道該怎麼等待後續的資料加載完成，所以根本爬不到完整內容。

無頭瀏覽器：現代網頁爬取的基礎

要解決 JavaScript 渲染的問題，其實核心思路就是——用「無頭瀏覽器」。像 Puppeteer、Playwright、Selenium 這些工具，都能讓你透過程式碼去控制一個真正的瀏覽器。這個瀏覽器能跑 JavaScript、能渲染動態內容、能點擊頁面、能滾動頁面，基本就是模擬了一個「沒有實體人的使用者」。

Puppeteer 是由 Chrome 團隊開發的，它提供了一套 Node.js API，可以直接控制無頭版的 Chrome。下面就是你用 Puppeteer 去爬一個 JavaScript 特別多的網站時，大概的寫法思路：

const puppeteer = require('puppeteer');

async function scrapeProducts() {
    const browser = await puppeteer.launch();
    const page = await browser.newPage();

    await page.goto('https://example-ecommerce.com/products');

    // Wait for JavaScript to render the product list
    await page.waitForSelector('.product-card');

    // Extract data after rendering completes
    const products = await page.evaluate(() => {
        const items = document.querySelectorAll('.product-card');
        return Array.from(items).map(item => ({
            title: item.querySelector('.title').textContent,
            price: item.querySelector('.price').textContent,
            image: item.querySelector('img').src
        }));
    });

    console.log(products);
    await browser.close();
}

scrapeProducts();

這種方法對於基礎的爬取需求來說效果挺好。瀏覽器會執行所有 JavaScript，等頁面元素出現，然後從完整渲染後的頁面裡提取資料。遇到無限滾動的情況，也可以透過程式模擬滾動，然後等待新的內容加載出來來處理。

async function scrollToBottom(page) {
    await page.evaluate(async () => {
        await new Promise((resolve) => {
            let totalHeight = 0;
            const distance = 100;
            const timer = setInterval(() => {
                window.scrollBy(0, distance);
                totalHeight += distance;

                if (totalHeight >= document.body.scrollHeight) {
                    clearInterval(timer);
                    resolve();
                }
            }, 100);
        });
    });
}

對於需要互動的網站，你可以模擬點擊、填寫表單，甚至走完多步操作流程。這也是為什麼無頭瀏覽器在爬取複雜 web 應用時特別強大。

反爬挑戰：為什麼即便是無頭瀏覽器也不夠

但問題也就隨之而來。無頭瀏覽器雖然解決了 JavaScript 渲染的問題，卻帶來了新的難題——被識別。現在的網站在識別和阻擋自動化瀏覽器方面已經非常先進。

現代反爬系統會用瀏覽器指紋來識別無頭瀏覽器。它們會檢查像 navigator.webdriver 這樣的屬性，分析 Canvas 和 WebGL 指紋，查看字體列表，甚至檢測瀏覽器行為上的細微不一致。無頭瀏覽器和普通瀏覽器之間總有一些微小差異，聰明的系統都能察覺。舉個例子，過去 Chrome headless 的 WebGL 廠商字串不同，外掛接受情況不同，甚至 Canvas 渲染效果都和普通 Chrome 有些差別。

除了指紋檢測，網站還會分析行為模式。真實使用者的滑鼠移動不規則，滾動速度各異，填寫表單時偶爾會出錯。而機器人通常動作精準、間隔固定。機器學習模型能夠很高精度地識別這些行為模式。

IP 封鎖也是一大障礙。如果從同一個 IP 爬取太猛，你可能幾分鐘內就會被封掉。就算你放慢請求頻率，讓行為看起來像真人，也會犧牲效率。大規模爬蟲專案必須不斷輪換成千上萬的 IP 才能維持訪問。

傳統做法是自己搭建反檢測基礎設施。你可能要修改瀏覽器屬性來隱藏無頭特性，加入隨機延遲模擬真人操作，還得維護一池住宅代理 IP。問題是：這套系統需要不斷維護。Cloudflare 一更新檢測算法，你的爬蟲就崩了；網站新增一個 CAPTCHA，你還得接入新的第三方破解服務。開發和維護成本很快就超過了你收集資料的價值。

我們來算算，如果是一個中型專案，每天要爬 10,000 頁，自建爬蟲基礎設施的真實成本。你需要多台伺服器並行運行瀏覽器（大概 $200/月 用於足夠的運算資源）。可靠的住宅代理池大約 $300/月 才能保證 IP 品質。前期光開發反檢測措施就至少得花兩週，每個月再維護一週，跟著網站更新防護。對於很多團隊來說，這些成本和持續維護壓力，讓自建方案幾乎不現實。

專業解決方案：Bright Data 瀏覽器 API

這就是專業瀏覽器自動化服務真正改變局面的地方。Bright Data 的 Browser API 提供了一種全新的方式：你不用再自己搭建和維護基礎設施，而是把現有的 Puppeteer、Playwright 或 Selenium 腳本連接到他們託管的雲瀏覽器環境，由它來處理所有複雜問題。

價值點非常直接。Bright Data 擁有超過 1.5 億的住宅 IP 網路，維護可以繞過現代反爬系統的瀏覽器配置，自動解決 CAPTCHA，還能處理 IP 輪換和會話管理。而你完全不用寫一行反檢測程式碼，就能享受這些服務。

遷移過程也非常簡單。拿你現有的 Puppeteer 腳本，只改一行程式碼。不是啟動本地瀏覽器，而是透過 CDP（Chrome DevTools Protocol）連接到 Bright Data 的雲瀏覽器：

const pw = require('playwright');

// Your Bright Data connection string with credentials
const SBR_CDP = 'wss://brd-customer-CUSTOMER_ID-zone-ZONE_NAME:[email protected]:9222';

async function scrape() {
    // Connect to cloud browser instead of launching locally
    const browser = await pw.chromium.connectOverCDP(SBR_CDP);

    // Everything else stays exactly the same
    const page = await browser.newPage();
    await page.goto('https://example-ecommerce.com');

    // Your existing scraping logic works unchanged
    const data = await page.evaluate(() => {
        return document.querySelector('.product-info').textContent;
    });

    await browser.close();
    return data;
}

你可以按國家、城市，甚至特定的 ASN（自治系統編號）來定位，讓你的訪問看起來就像是從某個特定的 ISP 瀏覽一樣。這對訪問地區受限的內容，或者跨市場比價非常關鍵。

這個基礎設施可以自動擴展。本地瀏覽器自動化受制於硬體限制，要同時跑 50 個瀏覽器實例就得有很高的 CPU 和記憶體。而用 Browser API，你可以輕鬆擴展到幾百甚至上千個並發會話，無需自己配置伺服器，系統會自動應對流量高峰。

調試也很方便。你可以直接把 Chrome DevTools 連接到雲瀏覽器會話。打開 chrome://inspect，設定遠端目標為 brd.superproxy.io:9222，就能看到雲瀏覽器會話。你可以像操作本地瀏覽器一樣檢查 DOM、監控網路請求、查看控制台日誌，甚至截圖。

我們直接來對比一下成本。如果每天要爬 10,000 個商品頁面，自己搭建同樣的自建方案：

除了成本，還要考慮可靠性問題。當你在收集競爭性價格資料時，爬蟲失敗導致資料更新丟失，損失往往比基礎設施成本更高。使用具備 99.9% 可用性 SLA 和 24/7 支援的託管解決方案，可以保證你的資料管道始終在線。

Browser API 在一些特定場景下特別有價值。電商公司用它來即時監控競爭對手價格；旅遊聚合平台用它從設定了嚴格反爬的航班和飯店網站抓取資料；社交媒體分析工具用它提取互動指標，即使平台主動阻止自動訪問；SEO 和行銷團隊監控搜尋引擎結果和競品排名；AI 公司則用它從各種網頁大規模收集訓練資料。

上手非常簡單。註冊一個 Bright Data 帳號，就能免費試用服務。拿到帳號後，只要把現有腳本更新成 CDP 連接字串，五分鐘內就能開始爬資料。服務提供 $499/月的 Growth 計畫，含 71GB 帶寬，可支援大規模爬取。企業客戶則享有專屬客戶經理、客製 SLA 和批量折扣。

生產環境網頁爬取的最佳實踐

即便是使用託管瀏覽器服務，遵循最佳實踐仍然很重要。腳本中要有合理的錯誤處理，優雅應對逾時、網路故障和意外頁面結構變化。用指數退避重試邏輯處理臨時失敗，同時避免給目標網站帶來過大壓力。

對於大規模爬取，要搭建穩健的架構。使用 BullMQ 等任務佇列管理爬蟲任務，將結果存入根據查詢模式優化的資料庫（結構化資料用 PostgreSQL，靈活 schema 用 MongoDB），並實現去重，避免重複抓取同一內容。設定監控和告警，這樣爬蟲停止或成功率下降時可以立即發現。

一定要尊重你爬取的網站。遵守 robots.txt 指南，即便使用託管服務，也要合理限速，並確保抓取的資料使用符合相關服務條款和資料保護法規。目標是可持續訪問公開網頁資料，而不是壓垮目標伺服器或觸碰法律紅線。

在資料提取方面，要寫穩健的選擇器，應對頁面結構的微小變化。盡量用穩定的標識符，比如 data 屬性，而不要用經常變動的通用 class 名稱。盡量從結構化資料源（如 JSON-LD schema 標記）提取，而不是直接解析 HTML。存儲前要做資料驗證，確保符合預期格式。

根據需求選擇合適的方案

自建還是託管瀏覽器自動化，取決於你的具體情況。小型個人專案或學習用途，本地搭建 Puppeteer 是合理選擇，初始複雜度可控，同時能讓你深入理解瀏覽器自動化原理。

對於需要可靠性和可擴展性的專業專案，像 Bright Data 的 Browser API 這樣的託管服務優勢明顯。節省的開發和維護時間，加上更高的成功率和可擴展性，通常在第一個月就能實現正向投資回報。能把工程資源集中在核心產品上，而不是維護爬蟲基礎設施，往往是決定因素。

對於有大規模、持續爬取需求的企業組織來說，評估託管服務不僅要看成本，還要考慮風險規避和機會成本。當爬取對業務至關重要（比如電商價格監控或 AI 訓練資料收集）時，專業服務的可靠性和支援變得必不可少。停機或資料缺失造成的損失，通常遠遠超過服務訂閱費用。

如何爬取 JavaScript 渲染的網站（一行代碼搞定）(1家)

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評分:4.87 / 5 分

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總結

網頁爬取已經遠遠不再是簡單的 HTTP 請求和 HTML 解析了。現代網站普遍基於 JavaScript 框架，要獲取資料就必須用瀏覽器自動化。像 Puppeteer、Playwright 這樣的無頭瀏覽器雖然為動態內容爬取提供了基礎，但反爬系統、IP 管理和基礎設施擴展等問題，讓自建方案成本高昂、維護複雜。

專業的瀏覽器自動化服務，為生產環境下的爬取提供了務實的解決方案。它們幫你處理基礎設施複雜性、反爬措施和擴展問題，讓團隊可以把精力放在從網頁資料中提取價值，而不是和技術難題作戰。整合非常簡單（通常只需改一行程式碼），加上企業級可靠性和支援，使得隨著爬取需求增長，託管方案越來越具有吸引力。

無論你是在監控競爭對手價格、整合多個來源的內容，還是為機器學習模型收集訓練資料，關鍵是選擇適合自己規模和可靠性需求的工具。學習和小型專案，可以從開源工具入手；對於資料品質和在線率關鍵的生產系統，則應該投資專業基礎設施，讓你專注於真正重要的事情：從資料中獲取洞察和價值，而不是糾結於收集資料的技術複雜性。

網頁還會不斷演進，會出現新的反爬手段和更複雜的 JavaScript 框架。真正能在網頁爬取中取得成功的團隊，是那些能夠高效調整工具來應對這些挑戰的團隊——無論是透過託管服務，還是投入大量內部專業能力。資料就在那里，在全球瀏覽器中自由可訪問。關鍵在於，你是花時間去搭建基礎設施去獲取資料，還是利用現成解決方案，把精力集中在資料為業務創造的價值上。

如何爬取 JavaScript 渲染的網站（一行代碼搞定）測評常見問答