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用 Playwright + 容器化做分布式浏览器栈:调度、会话管理与资源回收

如果你做过中大型爬虫项目,就一定知道浏览器自动化这一环节有多“吃资源”。一台机器跑几个浏览器实例还好,一旦规模上百、上千,就成了内存地狱。Playwright 虽然在单机场景下表现优异,但要把它放到分布式架构中稳定运行,就得动点“脑筋”。

这篇文章会带你一步步搭建一个“分布式浏览器栈”——用 Playwright 跑在容器中,配合代理、调度和会话管理,实现对多新闻网站(如 ZAKER 与 第一财经)的高并发抓取。

一、背景介绍

随着各大网站反爬手段越来越复杂,传统的 requests + BeautifulSoup 模式已经不够用了。越来越多的数据都藏在前端异步加载的 JavaScript 里,只能靠“浏览器级”工具去渲染和执行。

Playwright 就是为这种任务而生的。但 Playwright 自带的问题也不容忽视:

  • 启动慢:每个浏览器实例都要初始化环境;
  • 资源重:内存、CPU、文件句柄消耗惊人;
  • 管理复杂:多个实例的调度、登录会话的维护都得自己搞。

于是,“容器化分布式浏览器栈”成了救命稻草。通过 Docker 把浏览器实例包装成轻量级容器,我们就能像调度服务一样去调度它们,还能方便地进行资源回收。

二、环境准备

在开始之前,你需要准备以下环境:

  1. 基础环境
    • Python 3.10+
    • Docker & Docker Compose
    • Playwright (支持 Chromium)
  2. 安装依赖
pip install playwright aiohttp asyncio
playwright install chromium
  1. 准备代理配置(爬虫代理示例)
    爬虫代理的配置一般包含以下内容(示例):
代理域名:proxy.16yun.cn
端口:3100
用户名:your_username
密码:your_password

我们会在代码中直接使用它。


三、核心步骤

Step 1:容器化浏览器服务

创建一个简单的 Dockerfile,让每个容器都能独立运行一个 Playwright 实例。

FROM mcr.microsoft.com/playwright/python:v1.47.2-jammy
WORKDIR /app
COPY . /app
RUN pip install -r requirements.txt
CMD ["python", "browser_worker.py"]

每个容器就是一个“浏览器节点”,主控端通过调度系统(比如 Celery 或自定义 API)来派发任务。


Step 2:调度与会话管理

为了防止频繁登录或重复加载 cookie,我们为每个浏览器实例维护独立的“会话池”。

思路如下:

  1. 调度器分配任务时,会分配一个浏览器容器 + 会话 ID;
  2. 该会话 ID 对应一个用户上下文(含 cookie、localStorage);
  3. 定期清理无用会话,释放资源。

Step 3:集成代理并采集新闻网站

在这里,我们用 Playwright + 代理连接访问两个新闻网站(ZAKER 和 第一财经),并抓取最新的新闻标题与链接。

import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright# 代理配置(参考亿牛云 www.16yun.cn)
PROXY_HOST = "proxy.16yun.cn"
PROXY_PORT = "3100"
PROXY_USER = "your_username"
PROXY_PASS = "your_password"# 要采集的目标网站
TARGETS = ["http://www.myzaker.com","https://www.yicai.com"
]async def fetch_news(url):"""抓取新闻标题和链接"""proxy_str = f"http://{PROXY_USER}:{PROXY_PASS}@{PROXY_HOST}:{PROXY_PORT}"async with async_playwright() as p:browser = await p.chromium.launch(headless=True,proxy={"server": proxy_str})context = await browser.new_context()page = await context.new_page()await page.goto(url, timeout=60000)# 这里根据网站结构提取新闻标题与链接if "myzaker" in url:articles = await page.query_selector_all("a[href*='/article']")else:articles = await page.query_selector_all("a[href*='news']")for a in articles[:10]:href = await a.get_attribute("href")title = await a.inner_text()print(f"[{url}] {title} -> {href}")await browser.close()async def main():await asyncio.gather(*(fetch_news(u) for u in TARGETS))if __name__ == "__main__":asyncio.run(main())

这段代码会使用 Playwright 打开两个新闻网站,分别提取部分新闻标题和链接,并通过爬虫代理隐藏真实 IP。

四、常见错误与坑

  1. 代理认证失败
    • 检查用户名、密码、端口是否正确;
    • 有时 Playwright 对代理格式比较挑剔,推荐显式使用 http://user:pass@host:port
  2. 页面超时
    • 部分网站加载较慢,可适当增加 timeout 参数;
    • 或使用 await page.wait_for_selector() 确认元素加载完成。
  3. 容器资源占用过高
    • 使用 --shm-size=1gb 启动容器;
    • 定期销毁闲置容器,保持活跃实例池在 20~30 个左右。

五、总结与提升

通过这次实践,我们完成了一个可扩展的“分布式浏览器采集框架”:

  • Playwright 提供浏览器渲染能力;
  • Docker 保证实例隔离与资源回收;
  • 爬虫代理解决 IP 限制问题。

容器化 Playwright,就像给浏览器加上“齿轮和轮轴”——从单机小工具变成一台稳定、高效的分布式采集机器。

http://www.dtcms.com/a/565498.html

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