我为什么彻底切到Playwright

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简介: 本文分享从Puppeteer迁移到Playwright的实战经验,详解架构升级动因、模块重构与核心代码。Playwright凭借更强的隔离性、原生反检测支持、简洁代理配置及多浏览器兼容,彻底解决Puppeteer时代资源争抢、稳定性差等痛点,助力构建高可用、易维护的现代数据系统。

如果你做浏览器采集做得久了,大概率经历过跟我一样的阶段:从纯请求库 → Puppeteer → 对抗反爬 → 疯狂踩坑 → 架构越来越难维护

我一直把 Puppeteer 当成主力工具,但这两年采集任务变得越来越复杂,光靠 Chromium + 几个 stealth 插件,真的撑不住了。
于是,我开始把整个框架搬到 Playwright 上。没想到的是,它于我不仅是“替代品”,而是一个彻底重新定义框架结构的契机。

下面我就把整套迁移过程拆开讲,主要从几个方面展开:

  1. 迁移后整个系统是什么形态?
  2. 各模块都换了什么?解决了 Puppeteer 时代哪些痛点?
  3. 关键代码怎么写?
  4. 采集任务从开始到结束是怎样跑完一整圈的?

整篇文章适合你正在评估“要不要从 Puppeteer 跳出来”。

一、框架长什么样?

1)旧框架(Puppeteer时代)大概是这样:

  • 一个单一的 Chromium 引擎
  • 浏览器实例多了就开始卡、崩、互相抢资源
  • 反检测要靠各种插件和 hack
  • Cookie、UA、Headers 每次都得手动 patch
  • 浏览器池形同虚设,稳定性靠玄学

你想扩展?你得对它“发明”东西。

2)迁移到 Playwright 后的框架变成这样:

  • 可以随时切 Chromium / Firefox / WebKit
  • context 隔离特别干净,每个任务像住单独房间
  • 反检测能力比 Puppeteer 天生更稳
  • 代理、同步/异步、网络控制都更顺手
  • 多浏览器池真的能跑起来而不是“理论支持”

一句话:
以前是把各种功能“拼”到 Puppeteer 上;现在是 Playwright 把这些能力“送”给我。

二、模块拆解:每一块为什么要重写?

下面按照模块逐个拆开讲,说说“为何要换、换了之后有什么变化”。

1. 浏览器调度:终于不用靠玄学分配实例了

Puppeteer 的浏览器实例管理,对高并发永远是灾难:

  • 要么内存爆炸
  • 要么上下文串数据
  • 要么任务互相抢页面

切到 Playwright 最大的感受是:
它的 browser → context → page 层级,天然就是为多实例环境设计的。

上下文隔离得非常干净,登录状态、Cookie、UA 互不影响,我可以放心开几十个上百个任务。

2. 代理模块:从“能用”变成“顺滑”

Puppeteer 配代理要各种配置,Playwright 则非常直觉。

我把爬虫代理塞进去只要这样:

# ====爬虫代理配置(示例)====
proxy={
   
    "server": f"http://{PROXY_HOST}:{PROXY_PORT}",
    "username": USERNAME,
    "password": PASSWORD
}

没有任何额外补丁。

你会突然意识到,过去那些奇怪的配置很可能不应该由你来搞。

3. 反检测模块:终于不再和 webdriver 打游击

Puppeteer 时代我靠:

  • 修改 navigator.webdriver
  • 注入各种混淆脚本
  • 使用 stealth 插件
  • patch 浏览器源码

现在 Playwright 隐蔽性自带 buff,我只需要:

context.add_init_script("""
    Object.defineProperty(navigator, 'webdriver', {
        get: () => undefined
    });
""")

可控性大大增强。

4. 采集执行层:任务隔离彻底变得清爽

以前每个任务之间“多少都会有点关系”,要么共享 session,要么 UA 不一致,要么 cookies 串掉。

Playwright 直接给你一个:

“每个任务有自己的小世界(context)”

这对采集框架来说太关键了。

三、核心代码拆解

下面是一个可以直接运行的示例模板,我自己在框架里就是由它扩展而来。

import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright

# ==== 爬虫代理配置 参考16YUN====
PROXY_HOST = "proxy.16yun.cn"    # 代理域名
PROXY_PORT = "3100"             # 代理端口
USERNAME = "your_username"       # 代理用户名
PASSWORD = "your_password"       # 代理密码

TARGET_URL = "https://www.example.com"


async def run():
    async with async_playwright() as p:

        # 1. 启动浏览器(挂上代理)
        browser = await p.chromium.launch(
            headless=True,
            proxy={
   
                "server": f"http://{PROXY_HOST}:{PROXY_PORT}",
                "username": USERNAME,
                "password": PASSWORD
            }
        )

        # 2. 创建 context(隔离 UA + Cookie)
        context = await browser.new_context(
            user_agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) "
                       "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
                       "Chrome/120.0 Safari/537.36",
            extra_http_headers={
   "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9"}
        )

        # 注入基础反检测脚本(隐藏 webdriver)
        await context.add_init_script("""
            Object.defineProperty(navigator, 'webdriver', {
                get: () => undefined
            });
        """)

        # 3. 打开页面
        page = await context.new_page()
        await page.goto(TARGET_URL, timeout=30000)

        print("页面标题:", await page.title())
        print("HTML 大小:", len(await page.content()))

        await browser.close()


asyncio.run(run())

代码核心要点:

Playwright 的 proxy 是真正的“一步到位”。
context = 小型隔离世界,不会串号。
反检测脚本注入优雅很多,不用 plugin 乱 patch。

四、任务执行全过程

如果让我来描述采集任务在框架里的完整生命周期,那大概是这样:

  1. 任务从任务管理器流进来。
    它被标记好采集目标、规则、优先级。
  2. 浏览器调度器挑出一个空闲浏览器实例。
    不会乱分配,因为 Playwright 的实例独立性很好。
  3. 代理模块接管网络出口,塞入爬虫代理账号和密码。
    这一步也不再绕远路。
  4. 新 context 被创建出来。
    它有自己独立的 Cookie、UA、Headers,和其他任务毫无关系。
  5. 反检测模块注入脚本,让浏览器看起来更“像真人”。
  6. 采集执行层开始跑任务。
    页面加载、元素等待、数据提取……
    全部在这个 context 里完成。
  7. 解析模块把内容结构化,存储模块将数据丢进数据库或 MQ。
  8. 任务结束,context 被销毁,房间被清空。

你会明显感觉到:
Playwright 让“过程”变得自然,不再需要你一直打补丁。

总结:为什么最终我还是“搬家”了?

说到底,切换 Playwright 的理由其实很现实:

稳定性比 Puppeteer 强太多
并发隔离是真正可控的
反检测能力不再靠民间补丁
代理注入简单到不能再简单
三内核(Chromium、Firefox、WebKit)任意用
架构变得真正可扩展

迁移框架本身不难,难的是你什么时候真正下决心。不夸张地说,Playwright 对我这个采集框架的升级贡献巨大。

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