我以前也以为，只要页面是 JS 渲染的，上 Playwright 或 Selenium，问题基本就解决了。  
后来在一个真实项目里，我用同一个目标站点做了三组对比实验，结论非常清楚：

**浏览器自动化解决的是页面执行问题，而不是反爬识别问题。**

下面是完整过程。

## 一、为什么很多人会迷信浏览器自动化？
这其实是一条很自然的推理链：

+ requests 抓不到数据
+ 页面是前端渲染
+ 那就“像人一样”打开浏览器

在功能层面，这个逻辑没问题。  
但在反爬层面，它恰恰是最容易出错的地方。

网站真正判断的从来不是：

你是不是 Chrome  
你能不能跑 JavaScript

而是：

你是不是一个可信、正常、长期存在的访问者。

## 二、我做了一个非常简单的对比实验
实验目标很明确：  
抓取一个不需要登录，但存在反爬的动态页面。

为了避免干扰，我严格控制了变量：

+ 相同的 URL
+ 相同的请求频率
+ 相同的运行时间（30 分钟）

只对比三种常见方案：

1. requests + 代理 IP
2. Playwright（不使用代理）
3. Playwright + 代理 IP（亿牛云代理）

## 三、方案一：requests + 代理 IP
这是最朴素的一种方式，很多人反而会低估它。

```python
import requests

proxy_host = "proxy.16yun.cn"
proxy_port = "8000"
proxy_user = "你的用户名"
proxy_pass = "你的密码"

proxies = {
    "http": f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}",
    "https": f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}",
}

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)"
}

resp = requests.get(
    "https://example.com/data",
    headers=headers,
    proxies=proxies,
    timeout=10
)

print(resp.status_code)
```

实验结果出乎意料地稳定：

+ 成功率在 90% 以上
+ 很少出现封 IP
+ 资源占用极低

前提只有一个：  
这个站点的数据本身能通过接口或半静态方式拿到。

---

## 四、方案二：Playwright，但不使用代理
这是很多人眼中的“终极方案”。

```python
from playwright.sync_api import sync_playwright

with sync_playwright() as p:
    browser = p.chromium.launch(headless=True)
    page = browser.new_page()
    page.goto("https://example.com/data")
    print(page.title())
    browser.close()
```

结果却非常典型：

+ 刚开始一切正常
+ 很快开始出现 403
+ IP 被限频
+ CPU 和内存占用明显升高

页面确实能打开，但访问身份并不被信任。

这也是很多爬虫项目“看起来能跑，但跑不久”的根本原因。

## 五、方案三：Playwright + 代理 IP（完整形态）
```python
from playwright.sync_api import sync_playwright

proxy_config = {
    "server": "http://proxy.16yun.cn:8000",
    "username": "你的用户名",
    "password": "你的密码"
}

with sync_playwright() as p:
    browser = p.chromium.launch(
        headless=True,
        proxy=proxy_config
    )
    page = browser.new_page(
        user_agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)"
    )
    page.goto("https://example.com/data")
    print(page.title())
    browser.close()
```

这一次结果非常稳定：

+ 成功率最高
+ 可以长时间持续运行
+ 没有明显封禁
+ 成本在可控范围内

## 六、三种方案放在一起，结论非常直观
| 方案 | 成功率 | 被封风险 | 成本 |
| --- | --- | --- | --- |
| requests + 代理 IP | 高 | 低 | 低 |
| 浏览器无代理 | 低 | 高 | 高 |
| 浏览器 + 代理 IP | 最高 | 最低 | 中 |


## 七、问题的本质到底在哪里？
这次实验让我彻底改掉了一个认知误区：

反爬防的不是 JavaScript，防的是异常身份。

浏览器自动化只能解决这些问题：

+ JavaScript 执行
+ DOM 渲染
+ 前端逻辑

但解决不了这些问题：

+ IP 信誉
+ 访问历史
+ 请求节奏是否异常

## 八、什么时候该用浏览器自动化？
适合用的场景：

+ 数据必须通过 JS 才能生成
+ 接口无法直接访问
+ 页面交互复杂

不适合滥用的场景：

+ 接口结构清晰
+ 数据本身稳定
+ 只是为了“图省事”

## 九、最后一句话
浏览器自动化不是万能钥匙。  
它只负责执行页面，而真正决定爬虫生死的，是你的网络身份。

如果你只升级工具，却不设计网络层，  
那迟早会发现一个现实问题：

跑得越像人，反而死得越快。



我以前也以为，只要页面是 JS 渲染的，上 Playwright 或 Selenium，问题基本就解决了。  后来在一个真实项目里，我用同一个目标站点做了三组对比实验，结论非常清楚：

别再迷信 Playwright 了，真正决定成败的不是浏览器

本文探讨了浏览器自动化工具如Playwright和Selenium在爬虫项目中的局限性。通过对比实验，发现仅使用浏览器自动化工具并不能有效解决反爬问题，关键在于构建可信的网络身份。实验结果表明，结合代理IP的浏览器自动化方案成功率最高，风险最低。文章强调，浏览器自动化并非万能，应根据数据生成方式和页面复杂度合理选择使用场景。

网络与通信

安全

后端

浏览器自动化并非反爬终极方案，实验证明requests+代理IP稳定性超90%，而纯Playwright方案IP易被封。反爬核心在于网络身份而非JS执行，合理搭配代理IP才能实现长期稳定抓取。

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