Playwright 与 Puppeteer 深度对比

如果你曾经尝试过浏览器自动化——不管是为了抓取商品信息、测试下单流程，还是想摆脱反复复制粘贴的苦差事——大概率都听说过 Playwright 和 Puppeteer 这对“死对头”。作为在 SaaS 和自动化圈子里摸爬滚打多年的老司机，我可以很负责任地说：这俩工具就像蝙蝠侠和钢铁侠，各有绝活，也各有小毛病，能帮你解决不少难题，但有时候也会让你头大，关键还是看你怎么用。

别忘了，浏览器自动化的世界变化飞快。现在越来越多公司用爬虫搞数据采集、流程自动化、智能系统搭建。像 这样的 AI 工具也在崛起，连不会写代码的小白都能轻松加入自动化大军。那么，到底该选哪款工具？下面我就带你聊聊它们的核心区别、相似点，还有新一代无代码替代方案——不整虚的，直接说重点。

Playwright 与 Puppeteer：它们到底是啥？为啥这么火？

先来点基础知识。Puppeteer 是 Google 推出的开源 Node.js 库，专门用来自动化控制 Chrome 或 Chromium 浏览器。你可以把它当成一个“机器人”，能像人一样点点点、滑滑滑、输入、抓数据——但比人更有耐心，也不用喝咖啡。自 2017 年上线以来，Puppeteer 就成了抓取动态、JS 密集型网站的首选（）。

Playwright 则是微软的“回击”。2020 年上线，由原来 Puppeteer 团队的一部分人打造。Playwright 不仅能搞定 Chrome，还能自动化 Firefox 和 Safari（WebKit），而且支持多种编程语言（）。简单说，Playwright 就像 Puppeteer 的“学霸”弟弟，能做的事更多，支持的浏览器和语言也更广。

为啥这些工具这么重要？ 因为现在的网站越来越复杂，满屏都是 JavaScript、无限滚动、各种交互，传统爬虫早就搞不定了。销售、市场、电商、运营等团队都需要稳定的方式来采集数据、测试流程、自动化重复操作。这正是 Playwright 和 Puppeteer 发挥作用的地方。

相似点：Playwright 与 Puppeteer 自动化能力对比

虽然经常被拿来对比，其实 Playwright 和 Puppeteer 有很多共同点：

• JavaScript 起家： 两者本质上都是 JavaScript/TypeScript 库（Playwright 还支持更多语言，后面会说）。
• 浏览器自动化： 都能用代码控制浏览器——打开页面、点击按钮、填写表单、截图等。
• 动态内容处理： 都能渲染并操作 JS 密集型网站，非常适合抓取现代 Web 应用。
• 模拟用户操作： 登录、滚动、点击“加载更多”等，都能模拟真实用户行为。
• 支持无头/有头模式： 可以后台静默运行（无头），也可以实时可视化操作（有头）。
• 脚本执行： 能在页面上下文中运行自定义 JS，精准提取你想要的数据。
• 网络控制： 拦截请求、伪装设备、模拟地理位置——抓取地区或移动端内容很方便。

总之，这两款工具都是浏览器自动化的“瑞士军刀”。只要你会写代码，想从动态网站提取结构化数据，选哪个都能搞定。

核心区别：Playwright 与 Puppeteer 在爬虫和测试中的不同

接下来聊聊它们的分水岭：

重点如下：

• 浏览器支持： Puppeteer 只专注于 Chrome/Chromium。Playwright 一套 API 就能同时操控 Chrome、Firefox、Safari（）。如果你需要多浏览器测试或想规避反爬，Playwright 更合适。
• 语言支持： Puppeteer 只适合 Node.js。Playwright 还支持 Python、Java、.NET（）。
• 自动等待： Playwright 的自动等待功能对动态网站非常友好，不用到处加 waitForSelector，它会自动等元素加载好再操作（）。Puppeteer 则需要你手动控制等待，灵活但容易出错。
• 功能丰富度： Playwright 自带更多高级功能——网络拦截、内置测试框架、追踪等。Puppeteer 更轻量，复杂需求要靠插件。
• 社区生态： Puppeteer 起步早，资料和社区更丰富。Playwright 发展很快，追赶势头明显。

什么时候选 Puppeteer：适用场景

Puppeteer 适合这些情况：

• 只需要 Chrome/Chromium： 大多数爬虫和自动化任务其实只用到 Chrome。
• 追求极简快速上手： 一条 npm install 就能用。
• 喜欢简单直接： API 设计清晰，操作流程一目了然。
• 小型脚本或一次性任务： 快速搞定，轻装上阵。
• 团队熟悉 Node.js： 如果你们本来就用 JavaScript，Puppeteer 用起来最顺手。

常见场景：抓取单一电商价格、自动化登录流程、CI 流水线里的 Chrome 测试等。

什么时候选 Playwright：适用场景

Playwright 更适合：

• 需要多浏览器支持： 一套脚本同时抓取或测试 Chrome、Firefox、Safari（）。
• 追求高级自动化： 自动等待、Locator API、追踪等功能让复杂交互变得简单。
• 喜欢 Python、Java 或 .NET： 原生支持，无需局限于 Node.js。
• 大规模爬取： Playwright 能高效管理多浏览器上下文，适合并发抓取和测试。
• 看重未来发展： 微软和原 Puppeteer 团队持续投入，功能更新快。

常见场景：多步骤登录、弹窗处理、跨浏览器测试、需要高可靠性和扩展性的数据管道等。

共同短板：Playwright 和 Puppeteer 的隐形成本

说到这，也得聊聊它们的“痛点”，尤其是规模化时：

• 选择器易碎： 网站结构一变，CSS 类名或布局一改，脚本就挂了（）。维护变成无休止的打地鼠。
• 手动维护多： 开发者要不断修复选择器、调整逻辑、应对新反爬措施（）。
• 性能瓶颈： 真正的浏览器很吃资源，成千上万页面要管理浏览器池、并发、内存泄漏等（）。
• 无内置数据结构化： 只给你原始数据，清洗、解析、导出 CSV/Excel 都得自己写。
• 反爬机制难应对： 默认并不隐蔽，想绕过检测、代理轮换、验证码处理都要靠插件或自定义代码（）。
• 非开发者门槛高： 不会写代码基本用不了。

一句话总结：Playwright 和 Puppeteer 很强大，但需求一多，维护和扩展的成本也跟着水涨船高。

Playwright 与 Puppeteer 爬虫实战对比

以抓取电商网站多页商品详情为例，流程大致如下：

用 Puppeteer

1. 安装并启动： npm install puppeteer，启动无头浏览器。
2. 进入列表页： 用 page.goto()。
3. 等待内容加载： 手动调用 waitForSelector 等待商品出现。
4. 提取商品链接： 用 $$eval 获取所有详情页 URL。
5. 循环抓取详情： 每个链接新开页面，等待选择器，提取数据，关闭页面。
6. 处理分页： 手动检测“下一页”按钮，点击并重复。
7. 导出数据： 自己写逻辑保存为 CSV、JSON 或入库。

用 Playwright

1. 安装并启动： npm install playwright，可选 Chrome、Firefox、Safari。
2. 进入列表页： 用 page.goto()。
3. 自动等待内容： Playwright 的操作（如 page.click() 或 page.textContent()）自带等待。
4. 提取商品链接： 用 Locator API 或 $$eval。
5. 循环抓取详情： 新开页面或复用，内置等待提取数据。
6. 处理分页： 直接 page.click('a.next-page')，自动等待跳转。
7. 导出数据： 结构化和保存仍需自己实现。

总结： 两者都能完成任务，但 Playwright 的自动等待和多浏览器支持让脚本更简洁、出错率更低。Puppeteer 更适合喜欢全程掌控的开发者。

AI 驱动爬虫崛起：Thunderbit 无代码新选择

有意思的是，很多业务用户最常吐槽的一句话就是：“我只想要数据，为什么还得学 JavaScript、每周修脚本？”

这正是我们做 的初衷。Thunderbit 是一款 ，让任何人——哪怕是最不懂技术的同事——都能几步点击抓取网站数据。无需写代码、无需选选择器、无需频繁维护。

它怎么做到的？

• AI 字段推荐： Thunderbit 的 AI 能自动识别页面内容，推荐“商品名”“价格”“评分”等字段，无需你手动查 HTML 或猜选择器。
• 自动处理详情页和分页： 想抓取详情页或翻 50 页列表？Thunderbit 的 AI 全自动搞定（）。
• 一键导出： 结果可一键导出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion。
• 数据结构化与增强： Thunderbit 支持边抓边总结、分类、翻译数据（）。
• 批量与定时抓取： 支持批量 URL 抓取和定时任务，无需服务器或 cron。

Thunderbit 专为业务用户设计，追求结果而非代码。小规模任务免费试用。

Thunderbit vs Playwright vs Puppeteer：功能对比

来看一张横向对比表：

想深入了解，可以看看 或了解 Thunderbit 如何自动处理 。

Thunderbit 的 AI 驱动方式，彻底解决了选择器易坏、手动维护、脚本复杂等老大难问题。对于需要快速拿到数据的业务用户来说，是名副其实的无代码利器。

规模化选择：哪款工具更适合你的业务？

那么，到底怎么选？我的建议如下：

• 有开发团队、需要高度自定义、要集成到自有系统： Playwright 或 Puppeteer 都靠谱。Playwright 更灵活、支持多浏览器和 Python，未来可期。
• 想让非技术团队也能用、追求极低维护、快速出结果： Thunderbit 是颠覆性选择（虽然我说不提“颠覆”，但确实如此）。非常适合销售、市场、电商、运营等需要直接导出 Excel 或 Google Sheets 的团队。
• 两者兼用也很常见： 很多团队用 Thunderbit 快速原型和小批量采集，Playwright/Puppeteer 做生产级系统。

决策小清单：

• 会写代码？ 选 Playwright 或 Puppeteer。
• 需要多浏览器/多语言？ Playwright。
• 想无代码、极速上手、低维护？ Thunderbit。
• 每月抓取百万级页面？ 要考虑基础设施成本——Thunderbit 适合千级、万级，超大规模还是代码工具更划算（前提是有开发资源）。
• 要导出到业务工具？ Thunderbit 可直连 Sheets、Airtable、Notion 等。

总结：如何选择最适合你的网页自动化工具

浏览器自动化领域正变得前所未有的强大和易用。Playwright 和 Puppeteer 都是开发者的利器，Playwright 多浏览器、多语言支持适合新项目，Puppeteer 简单易用、社区庞大，Chrome 场景无可替代。

但随着网页复杂度提升，越来越多业务用户需要“无代码”采集数据，AI 工具如 正在重塑行业格局。用 Thunderbit，两步即可抓取任意网站，自动处理详情页和分页，结构化数据随时导出，无需写代码、无需头疼维护。

如果你厌倦了修脚本、只想高效拿到数据，不妨试试 。而如果你热爱技术折腾，Playwright 和 Puppeteer 依然是浏览器自动化领域的“蝙蝠侠”和“钢铁侠”。

归根结底，最适合你的工具，永远是最契合团队、流程和维护能力的那一个。选对工具，愿你的选择器永不失效。

想了解更多网页爬虫、AI 自动化或 Thunderbit 入门？欢迎访问我们的 ，包括 、、 等实用指南。

如果哪天凌晨两点你还在修选择器，记得：其实有更简单的办法。

常见问题：Playwright、Puppeteer 与 Thunderbit 对比

1. Playwright 和 Puppeteer 有什么区别？

Playwright 是微软推出的浏览器自动化库，支持 Chrome、Firefox、Safari，并兼容 Python、Java 等多种语言。

Puppeteer 是 Google 推出的工具，专注于 Chrome/Chromium，基于 Node.js。两者都能自动化浏览器，实现爬虫、测试、UI 自动化等。

2. 开发者为什么会选择其中一个？

如果你追求轻量、只用 Chrome，选 Puppeteer。

如果你需要多浏览器支持、自动等待和更丰富功能，选 Playwright。

3. 它们有哪些共同点？

• 用代码控制浏览器
• 能处理动态、JS 密集型网站
• 可模拟点击、输入等用户操作
• 支持无头/有头运行
• 需要开发者维护脚本

4. Playwright 和 Puppeteer 有哪些不足？

• 网站结构变动脚本易失效
• 维护成本高（选择器、等待、反爬等）
• 无内置数据结构化或导出功能
• 规模化需自建基础设施
• 非开发者难以上手

5. Thunderbit 有哪些独特优势？

Thunderbit 是一款 AI 网页爬虫 Chrome 插件：

• 无需代码即可抓取数据
• 自动处理详情页和分页
• 智能推荐字段
• 可导出到 Sheets、Airtable、Notion
• AI 降低维护成本

6. 我该选哪个工具？

• 复杂、多浏览器爬虫或测试： 选 Playwright
• 快速、Chrome 专用脚本： 选 Puppeteer
• 追求无代码、极速上手、低维护： 选 Thunderbit