更多内容请见： 《爬虫和逆向教程》 - 专栏介绍和目录
文章目录
- 一、为什么选择 Playwright + Asyncio？
- 1.1 Playwright 的核心优势
- 1.2 Asyncio 的并发优势
- 1.3 实践建议
- 二、环境准备与基础配置
- 2.1 安装依赖
- 2.2 基础目录结构
- 三、核心架构设计
- 3.1 异步爬虫工作流
- 3.2 关键设计原则
- 四、代码实现详解
- 4.1 配置管理（config.py）
- 4.2 数据模型与解析（parser.py）
- 4.3 数据存储（storage.py）
- 4.4 核心爬虫逻辑（scraper.py）
- 4.5 工具函数（utils.py）
- 五、反爬对抗策略
- 5.1 基础伪装
- 5.2 拦截无用资源（提速 + 降带宽）
- 5.3 随机操作行为
- 六、性能调优与监控
- 6.1 并发参数调整
- 6.2 资源监控
- 6.3 日志与失败重试
- 七、部署与生产建议
- 7.1 容器化部署（Dockerfile）
- 7.2 定时任务（Cron）
- 7.3 代理集成（可选）
在现代 Web 爬虫开发中，面对大量依赖 JavaScript 渲染的动态网站（如 Booking.com、Agoda、携程等酒店平台），传统的requests+BeautifulSoup方案已力不从心。Playwright作为新一代浏览器自动化工具，结合Asyncio 异步编程模型，可实现高性能、高稳定性的数据采集。
本文将通过一个完整的酒店信息采集项目，系统讲解如何使用 Playwright + Asyncio 构建高效、可扩展、抗反爬的爬虫系统。
一、为什么选择 Playwright + Asyncio？
1.1 Playwright 的核心优势
- 真实浏览器环境：支持 Chromium、Firefox、WebKit，完美渲染 JS 内容
- 自动等待机制：智能等待元素加载，避免硬编码
time.sleep - 多页面并发：单个浏览器实例可管理多个上下文（Context）和页面（Page）
- 设备模拟：内置移动端 UA、屏幕尺寸、地理位置
- 拦截与修改：可拦截请求/响应，绕过部分反爬（如图片懒加载）
