Playwright 与 Selenium：哪款网页爬虫工具更适合你？

有人喜欢集邮，有人爱收球鞋。但如果你在 2025 年做销售、市场、电商或者运营，大概率你收集的“藏品”其实是网页数据。而且这可不是小打小闹——企业每年平均在网页数据采集上的投入已经高达 500 万美元，网页爬虫已经成了从战略到客服等各部门的标配工具（）。

数据需求越来越大，几乎每个 python 爬虫教程和企业数据项目都会提到两个名字：Playwright 和 Selenium。它们本来是为浏览器自动化测试设计的，现在却成了把网页变成结构化数据的主流框架。但问题来了：到底选哪个？这不仅仅是技术选择，更关乎你实际的数据采集需求。如果你不是开发者，或者只想快速拿到结果，其实还有更简单的办法（提示：完全不用写 Python 代码）。下面我们详细聊聊。

从测试工具到网页爬虫神器：Playwright 和 Selenium 简介

先来简单了解下背景。Selenium 诞生于 2004 年，是浏览器自动化领域的老前辈。最初是为 QA 测试设计的，能控制 Chrome、Firefox，甚至 Internet Explorer（如果你还在用的话）。Playwright 则是 2020 年微软推出的新秀，主打现代浏览器自动化，可以说是 Selenium 的“年轻高效版”。

这两款工具都能让你用脚本（通常是 Python）打开浏览器、访问网页、点击按钮、填写表单，最重要的是——提取数据。虽然它们的起点是自动化测试，但现在已经成为网页爬虫的主力军，广泛应用于价格监控、线索采集等场景（）。不仅开发者在用，越来越多的业务人员也开始自己动手搭建爬虫。

但说到数据采集，关注点就变了。你不再关心测试覆盖率，而是怎么稳定拿到数据、怎么防止被封、怎么不让自己周末还在调 Python 报错。这时候，Playwright 和 Selenium 的差别就出来了。

核心区别：Playwright 和 Selenium 在网页爬虫上的表现

直接说重点：Playwright 和 Selenium 都能抓网页，但各有自己的强项。

• Selenium 资历最老，兼容几乎所有主流浏览器和编程语言，社区庞大，特别适合结构简单、页面静态的网站。
• Playwright 则是新一代代表，专为现代、JavaScript 密集型网站设计，内置处理登录、弹窗、无限滚动等功能。对 Python 用户来说，安装配置也更简单，运行速度更快。

具体差异，我们来一项项对比。

功能对比表：Playwright vs. Selenium

如何选择：什么情况下用 Playwright 或 Selenium？

那到底该选哪个？结合多年自动化和数据采集经验，我的建议如下：

• Selenium 适合你，如果：
  • 目标网站是老式静态页面，HTML 结构简单，几乎没有 JS 动态内容。
  • 需要兼容特殊浏览器（比如 IE）或对接老旧系统。
  • 喜欢庞大的社区和丰富的教程资源。
  • 你本身就熟悉 Selenium 的测试用法。
• Playwright 更适合你，如果：
  • 网站结构现代，动态内容多，JS 交互频繁（比如电商、社交媒体等）。
  • 需要自动登录、切换标签、处理无限滚动或弹窗。
  • 想快速上手，减少配置和代码量。
  • 不想到处写 time.sleep(5)，希望工具自动帮你处理等待。

一句话总结：如果你用 Selenium 抓网页时总遇到“页面怎么还没加载好？”的烦恼，建议直接试试 Playwright。

Selenium 网页爬虫：优点与短板

Selenium 作为自动化领域的老大哥，很多场景下依然非常好用。

优点：

• 兼容性强： 支持几乎所有主流浏览器和语言。
• 生态成熟： 教程、问答、插件丰富。
• 适合静态页面： 页面结构稳定时表现可靠。

短板：

• 安装繁琐： 需要手动下载和配置浏览器驱动（比如 ChromeDriver），还要经常更新。新手常常卡在这一步（）。
• 手动等待多： 动态内容多时，需要频繁写显式等待或 sleep。
• 易被识别： 很多网站能检测到 Selenium 浏览器，尤其在云服务器上更容易被封。
• 调试手段有限： 没有内置视频录制或交互式调试器。

总之，Selenium 适合简单、稳定的网站，但遇到现代交互页面时，体验会大打折扣。

Playwright 网页爬虫：优点与短板

再来说说 Playwright。作为同时用过两者的开发者，我觉得 Playwright 就像是“为爬虫而生”。

优点：

• 安装简单： 一条 pip 命令搞定，无需折腾驱动。
• 动态内容无压力： 自动等待元素加载，无需猜测页面何时准备好（）。
• 隐身反爬： 内置隐身模式，多用户上下文，模拟真实用户行为（可同时模拟多个“用户”采集）。
• 现代调试体验： Inspector、视频录制、手动操作自动生成代码。
• 速度快、效率高： 特别适合批量抓取或并发任务。

短板：

• 生态较新： 教程和社区资源略少，但增长很快。
• 部分功能 JS 优先： 虽然大部分功能支持 Python，但有些文档以 JS 为主。

一句话总结：只要目标网站稍微有点动态内容，或者你想快速拿到结果，Playwright 都是首选。

反爬能力：哪款 python 爬虫更能应对现代网站？

说到网页爬虫，最让人头疼的其实不是写代码，而是怎么不被封号。

• Selenium： 默认情况下很容易被检测。网站可以通过 webdriver 标志、无头浏览器 UA 等特征识别爬虫。虽然有像 undetected-chromedriver 这样的方案，但需要额外配置，而且总是被反爬技术追着跑（）。
• Playwright： 内置隐身功能，自动隐藏自动化痕迹，支持多浏览器上下文，模拟真实用户操作。虽然不是万能，但初次采集时被封的概率更低。

但要注意： 没有任何工具能 100% 规避反爬。遇到高强度反爬（比如抢鞋、抢票等），还是得用代理、IP 轮换，甚至自动识别验证码。Playwright 只是让过程更轻松一些。

开发体验：安装、学习曲线与调试

说说实际体验，尤其是新手或只想快速搞定任务的用户。

• Selenium：
  • 安装： 先装 Python，再装 Selenium，还要下载对应浏览器驱动，配置环境变量，版本还得对上。很多人卡在驱动这一步。
  • 学习曲线： 资源多，但也有不少过时教程和老旧代码。
  • 调试： 主要靠打印和截图。Selenium IDE 虽然有，但功能有限。
• Playwright：
  • 安装： pip install playwright，再 playwright install，一气呵成。
  • 学习曲线： 文档现代，示例丰富，API 设计更贴近人类思维——可以按文本、角色、占位符等方式选取元素。
  • 调试： Inspector 可单步调试、实时观察浏览器，还能录制采集过程视频（）。

**如果你想快速见到结果、少折腾配置和报错，Playwright 明显更省心。**Selenium 适合已经熟悉其生态或有特殊兼容需求的用户。

实操流程：用 Playwright 或 Selenium 构建你的第一个 python 网页爬虫

下面简单梳理下两者的基本采集流程（不用写代码，只看步骤）：

Playwright（Python）：

1. 安装 Playwright 及浏览器： pip install playwright + playwright install
2. 启动浏览器： 支持 Chromium、Firefox、WebKit（可选无头或可见模式）。
3. 访问页面： 用 page.goto("<https://example.com>")
4. 等待内容加载： Playwright 自动等待元素出现。
5. 提取数据： 支持人性化选择器（如 get_by_text、locator("span.price")）。
6. 处理分页/子页面： 循环翻页或点击链接，支持并发采集。
7. 导出数据： 可保存为 CSV、Excel 或数据库。
8. 调试： 出错时可用 Inspector 或视频回放定位问题。

Selenium（Python）：

1. 安装 Selenium： pip install selenium
2. 下载浏览器驱动： 如 ChromeDriver，配置到环境变量。
3. 启动浏览器： 支持 Chrome、Firefox 等。
4. 访问页面： driver.get("<https://example.com>")
5. 等待内容加载： 需手动添加显式等待（WebDriverWait），或直接 time.sleep。
6. 提取数据： 用 find_element 或 find_elements（CSS/XPath 选择器）。
7. 处理分页/子页面： 需自己管理翻页和跳转的时机。
8. 导出数据： 可保存为 CSV、Excel 或数据库。
9. 调试： 主要靠手动观察、打印 HTML 或截图。

可以看出，Playwright 在现代网站上更“即插即用”。

不用写代码：Thunderbit AI 网页爬虫让采集更简单

说实话，并不是每个人都想为了抓一张商品表或客户名单去学 Python。你可能是做销售、市场、地产或运营的，只想马上拿到数据。这时， 就是你的理想选择。

作为 Thunderbit 联合创始人，我见过太多业务用户只想跳过写代码，直接拿到结果。于是我们开发了一款，让你两步搞定网页采集——无需 Python、无需驱动、无需调试。

Thunderbit 怎么用？

1. 打开你想采集的网站。
2. 点击“AI 智能识别字段”。 Thunderbit 的 AI 会自动扫描页面，推荐可采集的数据字段（比如商品名、价格、图片、评分等）。
3. 点击“开始采集”。 立刻生成结构化数据表。
4. 一键导出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion、CSV 或 JSON。 完成。

不用手动选元素、不用反复试错、不用写代码。比点外卖还快（而且可能比等外卖还省时间）。

Thunderbit 有哪些独特优势？

• 支持动态网站： 能抓取现代电商、目录站，甚至带无限滚动或弹窗的网站。
• 自动采集子页面与分页： 自动点击商品详情或翻页，帮你一次性采全数据。
• 内置反封锁机制： 后台自动 IP 轮换和隐身技术，大幅降低被封风险。
• 热门网站模板： 一键采集 Amazon、eBay、Shopify、Zillow 等主流平台（）。
• 无需维护： 网站结构变了，Thunderbit AI 自动适配，无需重写爬虫。
• 定时采集： 支持定时任务，自动监控（比如每日价格跟踪）。
• 支持 34 种语言： 可采集并翻译全球数据。

最重要的是，你完全不需要懂 HTML、CSS 或 Python。 只要会用浏览器，就能用 Thunderbit。

哪种网页爬虫方案适合你？

最后用一张决策表帮你快速选型：

如果你是开发者，喜欢折腾代码，Playwright 和 Selenium 都是强大选择。但如果你只想最快把数据导入表格，Thunderbit 能帮你节省数小时甚至数天的工作量。

总结：高效、可靠的网页爬虫，按需选择

网页爬虫已经成了主流工具，原因很简单：企业要想竞争，必须快速获取数据。Playwright 和 Selenium 都从测试工具进化为数据采集利器，各有千秋。Selenium 适合静态页面和老旧系统，Playwright 则是动态、交互式网页的高效之选。

但我的真心建议是：**如果你不是为了写代码而来，别再为驱动、选择器和反爬头疼。**用 ，你可以从“我需要这些数据”到“Excel 文件已到手”只需几分钟。

无论你是 Python 高手，还是只想拿到结果的业务用户，总有一款爬虫方案适合你。多试试，找到最适合自己流程的工具。记住：最好的爬虫，是能让你最快、最省心拿到数据的那一个。

如果你半夜两点还在调 Selenium 驱动报错，别忘了——Thunderbit 依然在，随时两步帮你采集数据。祝你采集顺利！

想了解更多无代码采集、AI 数据提取和 Thunderbit 如何助力团队？欢迎访问我们的，或直接安装 体验。

P.S. 还在犹豫用哪个工具？想看 Thunderbit 实际演示？欢迎关注我们的 ，有演示、技巧，偶尔还有爬虫段子哦。

延伸阅读：