【Day 10】查核系統核心功能之四：爬蟲

2025 iThome 鐵人賽

DAY 9

Build on AWS

Lightsail Lab: Build Your AI-Powered Website系列第 10 篇

17th鐵人賽

hermosaliang

2025-09-25 00:10:50

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不小心錯過 12:00，12:10才送出，今年參賽又中斷了 T.T

前一篇，我們為了避免 GPT 返還的文字不夠精確，使用正則表達式（Regex）檢查並提取「商品檢驗標識」及「批號」資訊，接著，就要用兩者作為條件，對政府公開網站進行爬蟲，並把查詢結果回傳給前端。

1. 爬蟲方法的選擇
在設計這套系統之前，先要決定「要用什麼方式抓資料」。常見的三種方法是：
(1) Requests

直接發送 HTTP 請求，拿到 HTML 或 JSON 後解析。
適合靜態頁面或已提供 API 的情境。
優點是速度快、資源消耗少。

(2) Pyppeteer

操控無頭瀏覽器，模擬真實使用者操作。
適合需要執行 JavaScript 或模擬互動的網站。
缺點是啟動慢，效能不如 requests。

(3) Selenium

功能更完整的瀏覽器自動化工具。
常用於測試與動態網站爬取。
支援多瀏覽器，但速度比 requests 慢，管理也比較麻煩。

總結：
👉 靜態頁面或 API → 用 requests
👉 動態頁面且需模擬操作 → 用 Pyppeteer / Selenium

2. 為什麼選用 requests 的方式？
原因是我們爬蟲的標的網站，不用模擬點擊或等待 JavaScript，只要正確帶入參數，伺服器就會回傳 JSON。
這種情況下得最佳選擇就是 requests，避免了 Selenium、Pyppeteer 「開瀏覽器」的額外負擔。

3. 查詢邏輯說明
我們設計了一個 CertSearch 類別，負責處理 M、R、D 三種字軌。
程式碼中透過使用 config 字典，集中管理不同字軌的 API URL、參數生成器、解析方法。
以下用 M 字軌來示範，如前一篇所述，M 字軌這種檢驗方式需要進一步搜尋「批號」，才能得到查驗紀錄。

實際上需要給予 API URL什麼參數，可以透過以下方法推導：
(1) 觀察官方網頁表單
進到標的網頁的「查詢頁面」，按下 F12 開啟「開發者工具」。
在「網路 (Network)」頁籤中，嘗試輸入字軌與批號後按下查詢，看看瀏覽器送出的 Request Payload 或 Form Data。就能看到請求中帶了哪些欄位名稱 (例如 q_regType、q_regNo 等)。

(2) 可能會需要試錯驗證
一開始可能只傳 q_regNo，發現 API 回傳不完整。
再逐步補上 q_regType、q_madeNo 等欄位，直到回傳正確結果。

//app.py

import requests

class CertSearch:
    def __init__(self):
        self.config = {
            "M": {
                //從「網路 (Network)」下 Header 頁籤中的 Request URL，可以發現 M 字軌的爬蟲標的網址是 https://civil.bsmi.gov.tw/bsmi_pqn/API/00000MList.action(網址有經過處理，但有心還是找的到)
                
                "url": "https://civil.bsmi.gov.tw/bsmi_pqn/API/00000MList.action",
                "params": lambda MRD_num, batch_num: {
                    "q_regType": MRD_num[0],
                    "q_regNo": MRD_num[-5:],
                    "q_madeNo": batch_num if batch_num else None,
                    "q_applDateE":"",
                    "q_applDateS":"",
                    "q_madeDate":""
                },
                "parser": self.parse_response_M
            },
            "R": {
            ...(略)...
            }
        }

接著，定義 Header。
HTTP Header 是網路傳輸中請求與回應的「說明文件」，負責告訴伺服器或瀏覽器這份資料的「背景資訊」，例如資料型態 (Content-Type)、來源 (Referer)、使用者環境 (User-Agent)、登入狀態 (Cookie)。
沒有 Header，伺服器可能無法判斷該怎麼處理資料，也可能被拒絕存取，因此 Header 是網頁正確溝通與驗證的重要依據。每台設備的 header 略有不同，可以用網站查詢自己的某台設備爬蟲時應該使用什麼 header。又標的網站需要背景資訊中的哪些資訊也可能略有不同，會需要依照實際情況調整。

//延續class CertSearch:...

        # Headers     
        self.headers = {
            "Content-Type": "application/json",  
            "User-Agent": ".....",
            "Cookie": ".....",
            "Accept": ".....",
            "Accept-Encoding": ".....",
            "Connection": ".....",
            "Host": ".....",
            "Referer": ".....",
            "Origin": "....."
        }

再來是爬蟲查詢的核心方法 search() 。這裡有幾個重點：
(1) 自動重試：@retry 失敗時會重新嘗試。
(2) 快取：@lru_cache 避免重複查詢同一個字號。
(3) 錯誤處理：遇到非 200 狀態碼，會直接提示「爬取失敗」。
(4) 為什麼使用 POST 方法爬蟲?
POST 方法能把查詢條件放在請求 body，比 GET 更適合傳送較多或敏感資料，同時從「網路 (Network)」下 Header 頁籤中的 Request Method，可以發現伺服器 API 的設計需求(如下圖)。

//延續class CertSearch:...

    @retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_fixed(2))
    @lru_cache(maxsize=100)  
    def search(self, bsmiNum, batchNum):
        """
        根據 bsmiNum 的首字母決定 URL 和參數，並發送查詢請求。
        """
        //爬蟲返還結果的儲存容器
        return_message = ""
        
        //取檢驗字號中取出字軌是 M, R 或是 D
        query_type = bsmiNum[0]
        if query_type not in self.config:
            return "查無此字軌"

        //設定對應的 URL、參數以及返回條件
        url = self.config[query_type]["url"]
        params_generator = self.config[query_type]["params"]
        parser = self.config[query_type]["parser"]

        //生成參數
        params = params_generator(bsmiNum, batchNum)

        //因為是POST 請求
        try:
            response = requests.post(url, json=params, headers=self.headers)
            //當狀態碼不是 200-299時啟動
            response.raise_for_status()  
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            return f"爬取失敗：{e}"
            # return_message

        //要返回前端文字框的結果
        return_message = parser(response)
        return return_message

最後，我們還要處理爬蟲返還的文字，以下一樣以 M 字軌為例，結果會顯示廠商資訊＋每筆報驗紀錄。
至於，如何知道返還的資料中哪些欄位是我們需要的，可以先使用 print(parsed_data) 出來看。

//延續class CertSearch:...
  //處理M字軌返回結果
  def parse_response_M(self, response):
      try:
          parsed_data = response.json()

          # 提取需要的資訊作為狀況篩選條件
          data_reg_no = parsed_data.get('dataRegNo')
          data_appl_name = parsed_data.get('dataApplName')
          records = parsed_data.get('data')

          # 情況一: 無此m字軌
          if data_reg_no is None:
              return "查無此M批號"

          # 情況二: 有字軌，無報驗紀錄
          if not records:
              return (
              f"廠商資訊如下：\n"
              f"自印標識號碼 : {data_reg_no}\n"
              f"申請人 : {data_appl_name}\n無報驗紀錄"
          ) if data_appl_name else "無報驗紀錄"
              
          records_info = "\n".join(   
                      f"報驗案號：{record.get('L0', '')}\n"
                      f"製造批號：{record.get('L1', '')}\n"
                      f"報驗日期：{record.get('L2', '')}\n"
                      f"檢驗結果：{record.get('L3', '')}\n-------------------------"
                      for record in records 
          )
          if not records_info.strip():
              return "查無報驗紀錄"
    
          return  (
              f"廠商資訊如下：\n自印標識號碼 : {data_reg_no} \n申請人 : {data_appl_name}\n\n"
              f"-------------------------\n報驗紀錄如下：\n-------------------------\n{records_info}"
          )
      except (ValueError, KeyError) as e:
          return f"錯誤：{str(e)}"
                                  

searcher = CertSearch()

4. 後端邏輯說明
在這之間，我們會透過 Flask 提供的 /cert 路由，讓前端把 OCR 結果送來，後端再進行查詢，並把結果回傳 JSON。
Flask 路由就像網頁的「門牌號碼」，告訴後端哪個網址對應哪段程式邏輯。也就是說，
(1) 前端透過 Flask 的 /cert 路由，把 OCR 文字傳到後端。
(2) 後端從文字中抓到字號與批號，呼叫 searcher.search(bsmiNum, batchNum)。
(3) search 方法判斷字軌為 "M"，就會呼叫對應的 parser，也就是 parse_response_M(response)，把 API 回傳的 JSON 解析成可讀文字。
(4) 解析後的文字（如廠商資訊、報驗紀錄）會存入 return_message，然後由 Flask 再回傳給前端。前端看到的查詢結果文字就是 parse_response_M 處理後的內容。

@app.route('/cert', methods=['POST'])
def cert():
    try:
        //接收「前端」發送的資料
        ocrText = request.files['ocrText'].read().decode('utf-8')

        //取字軌和批號
        bsmiNum, batchNum = find_bsmiNum_and_batchNum(ocrText)

        //根據 MRD_num 和 batch_num 呼叫 search 
        result = searcher.search(bsmiNum, batchNum)

        //將處理後的結果送回「前端」
        return jsonify({
            'bsmiNum': bsmiNum,
            'batchNum': batchNum,
            'result': result  
        })
    //錯誤處理
    except KeyError as e:
        return f"KeyError: {e} not found in form data", 400
    except Exception as e:
        return f"Error: {str(e)}", 500

爬蟲是一個很有趣的技術，透過自動化流程，我們可以快速抓取所需資料，提升工作效率。又在未能取得公開 API的情況下，比起常常設有大量 JavaScript 動態載入、登入驗證、頁面分頁、API 加密或反爬蟲機制的(購物)網站，公家單位的網站就個人經驗是很好的練習標的，有的甚至用 get 方法就能取得資料。

希望這篇文能幫助到正在學習爬蟲的人。