基于 Playwright 构建小型分布式爬虫项目实战
在面对 高并发爬取需求 和 海量动态网页数据抓取 时，单机 Playwright 爬虫很快会遇到瓶颈：资源耗尽、响应变慢、容易被封 IP。为了提升效率、扩展能力，我们可以基于 Playwright + 分布式架构，搭建一个灵活、可扩展的小型分布式爬虫系统。
这篇文章将带你一步步完成这个小型项目的搭建，包括技术选型、架构设计、核心模块开发，实战演示！
1. 为什么用 Playwright 做分布式爬虫？
Playwright 原生支持：
- 无头浏览器自动化，适合动态网页抓取。
- 多浏览器/多标签页高并发。
- 跨平台稳定性好。
- 支持设置代理、模拟真实浏览器行为，防封性能优异。
但由于 Playwright 每个实例启动需要一定内存+CPU，因此单台服务器资源很快会打满，必须引入 分布式调度 机制，才能支撑大规模抓取任务。
2. 分布式爬虫架构设计
我们设计如下简单但实用的分布式架构👇
任务调度器（Master）|| 分发抓取任务（URL列表）↓
多个爬虫 Worker 节点（Python + Playwright）|| 并发抓取网页数据↓
统一存储（MongoDB / Redis / Kafka / 文件系统）
2.1 核心模块划分
| 模块 | 说明 |
|---|---|
| 调度器（Master） | 负责 URL 任务下发、分配给 Worker |
| 爬虫 Worker | 独立运行的 Playwright 实例，接收任务抓取数据 |
| 任务队列 | 使用 Redis 或 RabbitMQ 缓存任务和抓取结果 |
| 存储系统 | 将抓取的内容统一保存，便于后续处理 |
这种架构可以轻松扩展到几十、上百台 Worker，只要保证调度和资源分配合理。
3. 技术选型
| 技术 | 用途 |
|---|---|
| Playwright Python | 浏览器控制、网页抓取 |
| Redis | 任务队列（URL、抓取结果缓存） |
| MongoDB | 持久化存储爬取下来的网页内容 |
| FastAPI（可选） | 用来搭建简单任务管理后台（可选） |
| Docker（可选） | Worker 节点容器化部署（提高扩展性） |
为什么不用 Scrapy？Scrapy 适合静态数据采集，不太适合大量动态 JS 网站，Playwright 完美补充。
4. 核心代码模块
4.1 调度器（Master端）
简单示例：往 Redis 写入 URL 列表。
import r