Playwright 凭借跨浏览器支持、自动等待及网络拦截能力成为 Web 自动化新标准。结合 AI 多模态模型可实现视觉定位与脚本自愈，解决前端改版导致的脚本失效问题。文章详解异步并发最佳实践、Trace Viewer 调试、反爬伪装策略及集群化部署方案，提供从基础操作到高级 Agent 构建的完整技术路径，适用于测试工程师与爬虫开发者提升自动化稳定性与效率。
在 Web 自动化领域，Selenium 曾经的霸主地位已成历史，Playwright 凭其快、稳、强的现代特性成为了新标准。随着大语言模型和视觉多模态模型的爆发，自动化测试与 RPA 迎来了范式革命。
长期以来，Web 自动化工程师都在速度、稳定性和抗检测性之间做取舍：
ElementNotInteractableExceptionPlaywright 的出现打破了这个僵局。作为微软开源的神器，它基于 CDP (Chrome DevTools Protocol) 但又不仅限于此，提供了跨浏览器（Chromium, Firefox, WebKit）的统一 API。
time.sleep()。Playwright 会自动等待元素显式、可点击后再执行操作。在 Python 中，建议使用 async_playwright 来最大化性能。
import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright
async def run():
async with async_playwright() as p:
# 启动浏览器（headless=False 可以看见界面）
browser = await p.chromium.launch(headless=False)
# 创建上下文（相当于隐身模式窗口）
context = await browser.new_context(
viewport={'width': 1920, 'height': 1080},
user_agent="Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7)..."
)
page = await context.new_page()
await page.goto("https://example.com")
# 强大的选择器
# 文本定位
await page.click("text=Get Started")
# CSS + 文本混合
await page.click("button:has-text('Login')")
# XPath (不推荐，但支持)
await page.fill("//input[@name='username']", "admin")
# 截图保存证据
await page.screenshot(path="example.png")
await browser.close()
asyncio.run(run())
这是 Playwright 最杀手级的功能。通过录制 Trace，你可以事后回放整个脚本执行过程。
启用方式非常简单：
await context.tracing.start(screenshots=True, snapshots=True, sources=True)
# ... 执行操作 ...
await context.tracing.stop(path="trace.zip")
然后用 playwright show-trace trace.zip 即可可视化分析。
传统脚本最怕什么？前端改版。只要开发把 <button> 改成了其他标签，你的脚本就挂了。
在 2026 年，我们不需要手动修脚本，我们让 AI 来修。
如果选择器失效，我们可以抓取当前页面的截图，发给 GPT-4o 或 Gemini 1.5 Pro 这样的多模态模型，问它：注册按钮在哪里？
import base64
from openai import AsyncOpenAI
client = AsyncOpenAI(api_key="sk-...")
async def ai_smart_click(page, description):
""" 当常规选择器失败时，使用 AI 进行视觉定位点击 """
try:
# 1. 尝试常规模糊定位
await page.click(f"text={description}", timeout=2000)
except Exception:
print(f"常规定位失败，启动 AI 视觉定位：{description}...")
# 2. 截图
screenshot_bytes = await page.screenshot()
base64_image = base64.b64encode(screenshot_bytes).decode('utf-8')
# 3. 询问 VLM (Visual Language Model)
response = await client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": f"Locate the center coordinates (x, y) of the element described as '{description}' on this webpage screenshot. Return ONLY json like {{'x': 100, 'y': 200}}."},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{base64_image}"}}
]
}],
response_format={"type": "json_object"}
)
coords = eval(response.choices[0].message.content)
print(f"AI 定位坐标：{coords}")
# 4. 执行物理点击
await page.mouse.click(coords['x'], coords['y'])
# 使用
# await ai_smart_click(page, "蓝色的提交订单按钮")
这种模式虽然比纯选择器慢（需要调用 API），但它极大地提高了脚本的鲁棒性。在关键业务流程（如支付下单）中，稳定性高于一切。
现在稍微像样点的网站都有 Bot 检测（Cloudflare, Akamai）。直接用 Playwright 可能会被识别为机器人。
网站会检查 navigator.webdriver 属性，或者检测 WebGL 指纹、字体列表等。
我们可以使用 playwright-stealth 库，或者手动注入 JS 来掩盖特征。
async def stealth_init(page):
await page.add_init_script("""
// 掩盖 webdriver 属性
Object.defineProperty(navigator, 'webdriver', {
get: () => undefined
});
// 伪造 Chrome 插件列表 (如果是 headless 模式)
if (!navigator.plugins || navigator.plugins.length === 0) {
// ... 注入 Mock 数据
}
// 覆盖 WebGL 指纹
const getParameter = WebGLRenderingContext.prototype.getParameter;
WebGLRenderingContext.prototype.getParameter = function(parameter) {
if (parameter === 37445) { return 'Intel Inc.'; }
if (parameter === 37446) { return 'Intel Iris OpenGL Engine'; }
return getParameter(parameter);
};
""")
此外，最重要的技巧是保存状态（State Storage）。不要每次都重新登录，而是像真人一样复用 Cookies。
# 登录一次保存状态
await page.context.storage_state(path="state.json")
# 下次直接加载
context = await browser.new_context(storage_state="state.json")
当你需要每天抓取 100 万个页面，单机单进程就不够看了。
结合之前讲的 asyncio，我们可以构建一个极致性能的爬虫集群。
async def worker(context, queue):
while True:
url = await queue.get()
page = await context.new_page()
try:
# 开启资源过滤，极大提升速度
await page.route("**/*.{png,jpg,jpeg,gif,css,font}", lambda route: route.abort())
await page.goto(url)
# ... 业务逻辑 ...
finally:
await page.close()
queue.task_done()
async def main():
queue = asyncio.Queue()
# 填充任务
for i in range(1000):
queue.put_nowait(f"https://example.com/item/{i}")
async with async_playwright() as p:
browser = await p.chromium.launch()
context = await browser.new_context()
# 启动 10 个并发 Worker 共享同一个浏览器实例（资源开销最小）
workers = [asyncio.create_task(worker(context, queue)) for _ in range(10)]
await queue.join()
这种共享 Browser Instance 但隔离 Page 的模式，比开启 10 个浏览器要节省 90% 的内存。
2026 年的 Playwright 已经不再仅仅是一个测试工具，它是连接 AI 大脑与数字世界的手臂。
未来已来，现在的自动化不再是写死的脚本，而是能够感知、理解并自我修复的智能 Agent。
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