playwright爬虫

### 使用Playwright实现网页爬虫的最佳实践 #### 安装Playwright 为了使用Python版的Playwright进行网页自动化操作，需要先通过pip3来安装该库[^4]。 ```bash pip3 install playwright ``` 接着初始化所需的浏览器环境： ```bash playwright install ``` #### 创建基本的爬虫脚本 创建一个简单的Python脚本来启动浏览器实例并访问目标网站。下面是一个基础的例子，展示了如何打开页面、获取内容并关闭浏览器会话。 ```python from playwright.sync_api import sync_playwright def run(playwright): browser = playwright.chromium.launch(headless=True) context = browser.new_context() page = context.new_page() page.goto("https://example.com") # 替换为目标网址 content = page.content() # 获取整个HTML文档的内容 title = page.title() # 获取页面标题 print(f"Page Title: {title}") with open('output.html', 'w') as f: f.write(content) with sync_playwright() as p: run(p) ``` 此代码片段说明了怎样利用同步API加载指定URL，并提取其源码保存到文件中[^1]。 #### 处理JavaScript渲染后的动态内容 对于依赖大量客户端侧JavaScript执行才能显示全部数据的现代Web应用程序来说，传统的静态抓取方法可能无法获得完整的DOM树。此时可以借助于`wait_for_selector()`函数等待特定元素出现后再继续下一步动作；也可以采用异步模式提高效率。 ```python import asyncio from playwright.async_api import async_playwright async def main(): pw = await async_playwright().start() browser = await pw.chromium.launch(headless=False) page = await browser.new_page() url = "https://dynamic-content.example" await page.goto(url, wait_until="networkidle") try: element_handle = await page.wait_for_selector('.target-class') text_content = await element_handle.text_content() print(text_content) finally: await browser.close() await pw.stop() if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ``` 这段程序示范了当遇到需长时间加载资源或由JS生成的数据时应采取的方式[^2]。 #### 应对验证码挑战 面对诸如Google reCAPTCHA这样的验证机制，虽然Playwright本身并不提供内置的支持，但是可以通过集成第三方服务或者模仿人类行为绕过这些障碍。具体做法可参见专门针对此类问题撰写的指南。 #### 并发请求管理 如果计划构建大规模分布式爬虫，则要考虑并发性和性能优化方面的问题。Playwright允许在同一进程中运行多个独立的BrowserContexts，从而实现了多线程/进程间的隔离与资源共享[^3]。