快速体验
- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容：
开发一个可视化Playwright爬虫工具原型，要求：1. 使用PySimpleGUI构建界面 2. 支持URL输入和CSS选择器配置 3. 实时显示爬取过程和结果 4. 导出数据到Excel 5. 包含使用示例视频。需要实现页面截图预览功能，处理登录态保持，并通过进度条显示爬取进度，最终打包为可执行文件。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近尝试用Playwright快速开发了一个可视化爬虫工具，整个过程比想象中顺利很多。作为一个不太熟悉前端开发的Python程序员，发现这种原型开发方式特别适合快速验证想法。下面分享我的实现思路和关键步骤：
工具选型与基础搭建选择PySimpleGUI作为界面框架确实省时省力，它用简单的Python代码就能生成功能完整的GUI。配合Playwright的无头浏览器自动化能力，不到20行代码就搭好了基础框架。这里特别要注意提前安装好Playwright的浏览器驱动，否则运行时可能会报错。
核心功能模块设计整个工具主要分为四个功能模块：
- 配置输入区：放置URL输入框和CSS选择器输入框
- 控制按钮区：开始爬取、导出数据、清除结果等操作按钮
- 结果显示区：用多行文本框展示爬取到的数据
状态显示区：进度条和状态提示文本
爬取逻辑实现Playwright的同步API在这里非常实用，通过page.goto()加载页面后，用page.query_selector_all()配合CSS选择器就能精准抓取元素。为了提升体验，我增加了以下细节处理：
- 在状态栏实时显示当前操作（如"正在加载页面"、"解析数据中"）
- 遇到超时自动重试3次
对抓取到的文本自动去除首尾空白字符
登录态保持方案对于需要登录的网站，通过Playwright的storage_state功能保存cookies。首次登录后把状态保存为文件，下次运行时直接加载，这样就绕过了重复登录的麻烦。实测发现这种方式比用requests处理cookie简单可靠得多。
数据导出与可视化用pandas处理数据导出特别方便，DataFrame直接支持to_excel方法。在界面设计时增加了导出路径选择对话框，用户可以自由指定保存位置。结果显示区采用滚动式更新，新数据会实时追加显示。
异常处理与用户体验在容易出现问题的环节都加了try-catch：
- 网络请求超时
- 选择器匹配不到元素
文件写入权限问题 进度条根据实际爬取进度动态更新，让用户清晰知道程序运行状态。
打包发布使用PyInstaller打包时需要注意包含Playwright的浏览器二进制文件。通过--add-data参数把chromium等浏览器打包进去，最终生成的exe文件有100MB左右，但保证了用户开箱即用。
整个开发过程中最耗时的其实是各种边界条件的测试，比如： - 输入非法URL时的处理 - 网速慢情况下的超时设置 - 大量数据导出时的内存管理 但用Playwright+PySimpleGUI的组合确实大幅降低了开发门槛，我从零开始到完整可用版本只用了不到3小时。
这个项目特别适合在InsCode(快马)平台上快速部署体验，平台内置的Python环境开箱即用，不需要折腾本地开发环境配置。最方便的是可以直接把项目一键部署成在线应用，分享链接就能让别人试用你的爬虫工具，省去了教别人安装依赖的麻烦。
实际使用下来，InsCode的响应速度很理想，部署过程基本是点几下按钮的事。对于这种带界面的工具类项目，能直接生成可访问的在线demo确实很实用，特别适合给产品经理或非技术同事演示功能原型。
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开发一个可视化Playwright爬虫工具原型，要求：1. 使用PySimpleGUI构建界面 2. 支持URL输入和CSS选择器配置 3. 实时显示爬取过程和结果 4. 导出数据到Excel 5. 包含使用示例视频。需要实现页面截图预览功能，处理登录态保持，并通过进度条显示爬取进度，最终打包为可执行文件。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
