如果你玩过抓取，大概率都经历过这个阶段：  
一开始写个 Playwright 脚本，点两下、滚一滚、打印个标题，觉得「真香」；  
但当要跑几百个任务、几千个页面时，才发现这玩意开始卡、崩、被封、甚至浏览器不关干净。

这篇文章就来讲讲——Playwright 从“能跑”到“能撑”的那条进化路：  
从单机脚本到分布式调度，我们到底要补上哪些坑。

整篇文章分成五个部分：  
错误示例 → 正确姿势 → 原因解释 → 陷阱提示 → 模板推荐。  
属于那种踩过坑的人写给后来人的实战笔记。



## 一、最常见的误区：单机脚本的「幻觉稳定」
很多人第一次接触 Playwright 的时候，写出来的代码大概是这样👇

```python
from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape(url):
    with sync_playwright() as p:
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        page = browser.new_page()
        page.goto(url)
        print(page.title())
        browser.close()

scrape("https://www.example.com")
```

跑一下，输出正常。  
于是信心满满地开始爬几十、几百个 URL。

然后，灾难就来了：

+ IP 被封，返回 403 或直接空白页。
+ 浏览器实例一堆 zombie process，CPU 直接打满。
+ 任务出错就全盘崩溃，没有重试机制。
+ 想看日志或重放失败页面？抱歉，没有任何监控。

这种“看似能跑”的脚本，其实就是个演示级 demo。  
真要放到企业项目里，它几乎撑不过一天。



## 二、正确打开方式：Playwright + 代理 + 调度
要让 Playwright 稳定跑在生产环境里，必须把它“架构化”起来。  
至少要具备这几个要素：

1. 有代理池，防止封禁。
2. 有任务队列，能重试、能分发。
3. 有浏览器池，控制资源、避免内存炸裂。
4. 有调度器，统一管理任务、监控执行情况。

下面这段代码，是一个相对正确的“工程级”写法。  
用了 **Playwright + 异步协程 + 爬虫代理IP**，模拟了一个简单的任务队列采集系统。



### 实战代码：Playwright + 爬虫代理 + 异步采集
```python
"""
Playwright 企业采集模板（百度百科版）
支持：代理IP、任务队列、异常控制、内容提取
"""

import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright

# ==== 亿牛云爬虫代理配置（示例） ====
PROXY_HOST = "proxy.16yun.cn"    # 代理域名
PROXY_PORT = "12345"             # 代理端口
PROXY_USER = "16YUN"             # 代理用户名
PROXY_PASS = "16IP"              # 代理密码

# ==== 模拟任务队列 ====
# 可以替换为数据库、Redis 或 MQ 队列，这里简单用列表代替
BAIKE_URLS = [
    "https://baike.baidu.com/item/人工智能",
    "https://baike.baidu.com/item/Python",
    "https://baike.baidu.com/item/量子计算",
    "https://baike.baidu.com/item/云计算",
    "https://baike.baidu.com/item/深度学习",
]

# ==== 页面采集逻辑 ====
async def fetch_baike_page(playwright, url):
    # 代理配置（Playwright 需要完整代理URL）
    proxy = f"http://{PROXY_USER}:{PROXY_PASS}@{PROXY_HOST}:{PROXY_PORT}"

    # 启动浏览器（开启代理 + 无头模式）
    browser = await playwright.chromium.launch(
        headless=True,
        proxy={"server": proxy}
    )

    try:
        page = await browser.new_page()

        # 设置 UA 和超时，防止被识别
        await page.set_extra_http_headers({
            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) "
                          "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
                          "Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36"
        })

        # 打开页面
        await page.goto(url, timeout=30000)

        # 等待主要内容加载完成
        await page.wait_for_selector(".lemma-summary", timeout=10000)

        # 提取标题与简介
        title = await page.title()
        summary = await page.locator(".lemma-summary").inner_text()

        print(f"\n[✅] {url}")
        print(f"标题：{title}")
        print(f"简介：{summary[:100]}...")  # 只显示前100字防止过长

    except Exception as e:
        print(f"[❌] 抓取失败：{url}，错误原因：{e}")

    finally:
        await browser.close()


# ==== 主入口 ====
async def main():
    async with async_playwright() as p:
        # 并发执行多个任务
        tasks = [fetch_baike_page(p, url) for url in BAIKE_URLS]
        await asyncio.gather(*tasks)


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

```

这段代码其实已经具备了企业架构的雏形：

+ 代理IP防护
+ 异步并发采集
+ 异常处理和资源释放
+ 多任务同时执行

虽然它还不是真正的分布式架构，但已经能抗住中等规模的采集量。



## 三、为什么这种写法更靠谱？
说白了，就是让系统更“可控”。  
以前那种单机脚本，是“凭运气跑”；  
而这个版本是“按机制跑”。

+ **代理 IP**：用来切换出口，防止被网站识别。
+ **asyncio 并发**：让 CPU 和网络 I/O 同时跑，性能比同步模式高一个数量级。
+ **异常捕获**：不怕某个任务崩掉，全局还能继续。
+ **浏览器上下文隔离**：每个任务一个 page，互不影响，减少干扰。

当这些基础都做完之后，你再往上接入 Redis 队列、Kafka 调度、Prometheus 监控，这个架构就自然能长成“企业级采集系统”。

---

## 四、那些容易忽略的坑
我见过太多采集项目，死在一些“微不足道”的细节上。  
下面这几点真是血泪经验：

+ **不要一次开太多浏览器**。  
Playwright 不是轻量线程，它是真浏览器。建议维护浏览器池（固定几个实例，复用 Page）。
+ **不要频繁切代理**。  
很多新手以为“换得越勤越安全”，其实相反。代理握手频繁，反而容易连不上。一般每 5~10 次请求换一次就够。
+ **要有日志**。  
出错的时候能回溯，是生产环境生存的底线。哪怕只是简单的 print，也比什么都没有强。
+ **动态页面要等待**。  
别一打开就抓内容，很多网站前端数据是延迟加载的。`page.wait_for_selector()` 是好朋友。
+ **分布式节点要有心跳**。  
不然调度器会以为任务执行中，其实 worker 已经挂掉。

这些看似细碎的“工程卫生”，恰恰决定了采集系统能不能跑得稳。



## 五、从“能跑”到“能撑”的那一步
Playwright 本身非常强大，它的稳定性、协议兼容性、脚本语法都很现代。  
但它只是底层引擎，真正让它强大的，是外围那套生态：  
代理、队列、调度、日志、监控。

换句话说，**Playwright 是发动机，但你还得有底盘、油路、仪表盘，才能跑出长距离。**

在企业项目中，我们通常会这么搭：

+ 上层：调度系统（Kubernetes / Airflow / Celery）
+ 中层：任务队列（Redis / Kafka）
+ 底层：浏览器池 + 代理池
+ 数据层：结果入库（MongoDB / ClickHouse / Elasticsearch）

这样的组合，就能让采集系统具备：  
高并发、自动恢复、抗封禁、可追踪、可复现。



## 六、最后的感想
我一直觉得 Playwright 是个“上限很高”的工具。  
你可以用它写个 20 行的小脚本，也可以撑起一个分布式采集平台。  
差别就在于：你是把它当工具，还是当架构核心。

真正的企业级采集，不在于能不能抓到数据，而在于——  
**能不能一直抓、稳定抓、合规抓。**

所以别小看一行代理配置、一个异常捕获或一个任务重试逻辑。  
这些看似琐碎的部分，决定了你的系统是“能跑一会儿”，还是“能撑很久”。

如果你玩过抓取，大概率都经历过这个阶段：  一开始写个 Playwright 脚本，点两下、滚一滚、打印个标题，觉得「真香」；  但当要跑几百个任务、几千个页面时，才发现这玩意开始卡、崩、被封、甚至浏览器不关干净。

别再用脚本硬撸了：Playwright 才是企业级采集的正确打开方式

本文介绍了如何将Playwright从单机脚本进化到分布式调度，以提高稳定性和效率。文章分为五个部分：错误示例、正确姿势、原因解释、陷阱提示和模板推荐。强调了使用代理池、任务队列、浏览器池和调度器的重要性，并提供了一个Playwright企业采集模板。最后，分享了一些常见的坑和从“能跑”到“能撑”的关键步骤。

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Playwright爬虫从单机脚本到企业级架构的实战指南，分享代理IP、异步并发、任务队列等关键优化技巧，解决IP封禁、浏览器崩溃等常见问题，提升爬虫稳定性和性能，适合中大规模数据采集场景。

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