一、写在前面：为什么2026年还要写爬虫博客？
2026年的电商数据战场已经发生了翻天覆地的变化。淘宝的x-sign、x-mini-wua、京东的eid、fingerprint、h5st等风控参数全面升级，传统的requests+xpath方案几乎全军覆没。但数据本身的价值从未降低——价格监控、竞品分析、销量预测、评价情感分析，这些场景依然需要稳定、高效的数据采集方案。
本文将带你从零构建一套能稳定运行30天以上的电商爬虫系统，涵盖：
淘宝/京东的商品页、搜索页、评价页三级结构
浏览器自动化（Playwright）与轻量级请求（DrissionPage）双模切换
验证码自动识别（CNN + OCR 双引擎）
分布式任务队列（Redis + RQ）
数据清洗与存储（MongoDB + CSV双写）
反爬策略应对：UA轮换、IP代理池、请求间隔随机化、Cookie保活
全文所有代码均已在 Python 3.12.5、Playwright 1.48、DrissionPage 4.1 环境下测试通过。
目录
一、写在前面：为什么2026年还要写爬虫博客？
二、系统架构总览
三、环境准备与依赖安装
3.1 Python环境
3.2 核心依赖库
3.3 目录结构
四、核心技术选型深度解析
4.1 为什么选择 Playwright + DrissionPage 双引擎？
4.2 反爬对抗全链路
五、实战代码模块详解
5.1 配置模块（config/settings.py）
5.2 UA池（config/user_agents.py）
5.3 日志模块（utils/logger.py）
5.4 验证码识别模块（core/captcha_solver.py）
5.5 代理管理器（core/proxy_manager.py）
5.6 浏览器封装（core/browser.py）
5.7 轻量爬虫 - DrissionPage实现（core/light_spider.py）
5.8 重量爬虫 - Playwright实现（core/heavy_spider.py）
5.9 数据管道 - MongoDB存储（pipelines/mongo_pipeline.py）
5.10 任务队列与调度（scheduler/task_queue.py）
5.11 Worker工作进程（scheduler/worker.py）
5.12 主入口（main.py）
二、系统架构总览
text
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 调度中心 (Scheduler) │ │ - 任务生成 (商品ID/关键词) │ │ - 优先级队列 (Redis) │ │ - 重试机制 (指数退避) │ └─────────────────┬─────────────────────────────────────┘ │ ┌─────────────────▼─────────────────────────────────────┐ │ 工作节点 (Worker) │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 模式选择器 │ │ │ │ ┌────────────┐ ┌──────────────┐
