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title: 安装 Playwright 浏览器
source:
author: shenwei
published:
created: 2025-11-11
description: 可自动化、可扩展、AI增强的电商数据采集与处理系统
tags: []
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非常好的思路——你想要的是一个**可自动化、可扩展、AI增强的数据采集与处理系统**，基于 Docker + Ubuntu + n8n 搭建。下面我给你一个详细的设计与工具选择建议，从爬取到分析的整体架构。

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## 🧩 一、系统整体架构建议

你的目标系统可以分为三个层次：

|层次|组件|说明|
|---|---|---|
|**数据采集层（爬虫）**|Scrapy / Playwright / Selenium / Apify|从各大电商网站采集结构化信息（标题、描述、图片、视频等）|
|**数据处理层（自动化管道）**|n8n + LLM API (e.g., OpenAI, Ollama, LM Studio)|对采集数据进行清洗、分类、摘要、翻译、属性提取等AI处理|
|**存储与展示层**|PostgreSQL / SQLite + MinIO / NAS + Grafana / Metabase|存储文本、图片和视频元数据，并可视化结果|

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## 🕷️ 二、爬虫工具推荐与对比

|工具|适用场景|优点|缺点|
|---|---|---|---|
|**Scrapy**|静态页面、电商产品信息|轻量高效、插件生态丰富、可Docker化部署|对JS渲染页面支持弱，需要配合Splash或Playwright|
|**Playwright (Python/Node.js)**|动态渲染页面、滚动加载、视频图片加载|可模拟浏览器、支持无头模式、可靠性高|相对重，适合单站点深度采集|
|**Apify (Open Source SDK)**|通用网页爬取+API接口+调度|已内置防封禁策略、支持Docker|学习曲线略陡、对纯本地化部署需定制|
|**Colly (Go语言)**|高性能爬虫服务、轻量API爬取|性能强、可编译为二进制Docker镜像|JS支持弱，不适合电商复杂页面|
|**Crawlee (Node.js)**|Apify的开源核心框架，支持Playwright/Selenium|与n8n、LangChain容易集成|需要JS/TS开发基础|

**推荐组合：**

> ✅ **Scrapy + Playwright（或Crawlee + Playwright）**

- Scrapy 负责结构化抓取、分页调度、下载媒体；
    
- Playwright 负责加载动态页面；
    
- 两者可通过 Docker Compose 容器化；
    
- 输出 JSON 或 CSV 文件供 n8n 消费。
    

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## ⚙️ 三、Docker 架构示例


Scrapy 爬完的数据（JSON/CSV）存放在 `/data`，由 n8n 定时读取和处理。

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## 🤖 四、n8n 中的AI集成与自动化

在 n8n 中可以通过 workflow 实现整个管线自动化：

**工作流示例：**

1. **Cron Trigger** → 定时启动
    
2. **Execute Command Node** → 执行 `docker exec scraper scrapy crawl amazon`
    
3. **Read File Node** → 读取爬取的 JSON 文件
    
4. **OpenAI / Ollama Node** → 调用 LLM 对产品描述提取属性（品牌、型号、价格区间、关键词等）
    
5. **Database Node** → 写入 PostgreSQL / SQLite
    
6. **Webhook / Email Node** → 生成报表或通知
    

你也可以用 n8n 的 “HTTP Request Node” 抓取 API 页面（适合公开电商API如阿里、Shopee）。

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## 🧠 五、AI 处理建议

结合 LLM 做如下任务：

- **内容摘要与分类**（提炼产品特点）
    
- **多语言翻译**
    
- **特征提取**（品牌、价格、类别）
    
- **异常检测**（自动识别异常价格或缺图产品）
    
- **结构化JSON输出**，便于数据库存储
    

可以本地使用 **Ollama** (Mistral, Llama3) 模型，通过 n8n 的 HTTP Request 调用本地 `http://localhost:11434/api/generate`。

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## 🗄️ 六、数据存储与管理建议

|数据类型|存储建议|工具|
|---|---|---|
|文本/结构化数据|PostgreSQL / SQLite|适合AI分析、可视化|
|图片/视频|MinIO / 本地NAS|模拟S3存储方式|
|Dashboard|Grafana / Metabase|生成电商趋势与分析报表|

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## 🛡️ 七、防封与安全建议

- 使用 **User-Agent轮换**（Scrapy 内置 `scrapy-user-agents`）
    
- **代理池**（BrightData / ScraperAPI / 免费代理）
    
- 对同一网站设置 **下载延迟 + 随机化访问**
    
- **分布式调度** 可用 `Scrapyd` 或 `Archetype`（Scrapy集群）
    
- 不采集个人隐私信息或侵权内容（仅公开页面信息）
    

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## 🚀 八、后续可扩展方向

- 增加 **FastAPI 服务层**：暴露 REST API 给前端或 BI 工具；
    
- 使用 **LangChain** 结合 Vector DB（e.g. Qdrant / Milvus）存储产品语义信息；
    
- n8n 可触发自动生成市场趋势报告（AI Summarizer）；
    
- 可视化电商类目趋势（Grafana + Postgres）。
    

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## ✅ 推荐起步路径

1. **在 Ubuntu 上安装 Docker + Docker Compose**
    
2. 启动基础环境：`scrapy + playwright + n8n`
    
3. 选择 1–2 个电商站点（如 Amazon / JD / Taobao）
    
4. 构建 Scrapy 爬虫模板
    
5. 用 n8n 处理数据并测试 AI 工作流
    
6. 逐步扩展至全自动管线
    

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太好了 ✅ 我将为你生成一个**可直接部署的爬虫自动化系统骨架**，基于以下目标设计：

> **目标：** 在 Ubuntu 上使用 Docker Compose 部署一个自动化电商爬虫系统，采集电商网站产品信息 → 存入本地文件 → 由 n8n 自动读取并利用 AI 处理。

下面是完整结构与代码示例。

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## 🧩 一、项目目录结构

```bash
ecommerce-crawler/
├── docker-compose.yml
├── scrapy/
│   ├── Dockerfile
│   ├── requirements.txt
│   ├── scrapy.cfg
│   └── ecommerce/
│       ├── __init__.py
│       ├── items.py
│       ├── middlewares.py
│       ├── pipelines.py
│       ├── settings.py
│       └── spiders/
│           └── amazon_spider.py
├── n8n_data/        # n8n 数据持久化
├── data/            # 爬取结果输出目录
└── README.md
```

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## 🧱 二、`docker-compose.yml`

```yaml
version: '3.8'
services:
  # Scrapy 爬虫容器
  scraper:
    build: ./scrapy
    container_name: ecommerce-scraper
    working_dir: /app/scrapy
    volumes:
      - ./data:/app/data
    depends_on:
      - playwright
    environment:
      - PLAYWRIGHT_BROWSERS_PATH=/ms-playwright
    networks:
      - crawler-net


  # Playwright 浏览器支持容器
  playwright:
    image: mcr.microsoft.com/playwright/python:v1.48.0-jammy
    shm_size: 2gb
    networks:
      - crawler-net

  # n8n 自动化平台
  #n8n:
  #  image: n8nio/n8n:latest
  #  container_name: n8n
  #  ports:
  #    - 5678:5678
  #  environment:
  #    - N8N_BASIC_AUTH_ACTIVE=true
  #    - N8N_BASIC_AUTH_USER=admin
  #    - N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD=changeme
  #    - N8N_PATH=/workflows
  #  volumes:
  #    - ./n8n_data:/home/node/.n8n
  #    - ./data:/data
  #  networks:
  #    - crawler-net

networks:
  crawler-net:
```

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## 🐍 三、Scrapy 部分

### `scrapy/Dockerfile`

```dockerfile
FROM mcr.microsoft.com/playwright/python:v1.48.0-jammy

WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .

# 安装 Playwright 浏览器
RUN playwright install

WORKDIR /app
CMD ["scrapy", "crawl", "amazon"]

```

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### `scrapy/requirements.txt`

```txt
scrapy==2.13.3
playwright==1.48.0
scrapy-playwright==0.0.44
```

> 说明：`scrapy-playwright` 插件可直接让 Scrapy 调用 Playwright 渲染动态页面，非常适合电商网站。

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### `scrapy/scrapy.cfg`

```ini
[settings]
default = settings

[deploy]
# 如果你将来要用 scrapyd 部署，可以在这里定义目标（可忽略）
# url = http://localhost:6800/
# project = crawler

```

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### `scrapy/ecommerce/settings.py`

```python
BOT_NAME = "scrapy"

SPIDER_MODULES = ["spiders"]       # 指向当前目录下的 spiders
NEWSPIDER_MODULE = "spiders"       # 新建 spider 时默认放在这里

ROBOTSTXT_OBEY = False
DOWNLOAD_DELAY = 2

DOWNLOAD_HANDLERS = {
    "http": "scrapy_playwright.handler.ScrapyPlaywrightDownloadHandler",
    "https": "scrapy_playwright.handler.ScrapyPlaywrightDownloadHandler",
}

TWISTED_REACTOR = "twisted.internet.asyncioreactor.AsyncioSelectorReactor"

PLAYWRIGHT_LAUNCH_OPTIONS = {
    "headless": True,
    "args": ["--no-sandbox", "--disable-setuid-sandbox"],
}
PLAYWRIGHT_BROWSER_TYPE = "chromium"

FEEDS = {
    "/app/data/amazon.json": {"format": "json", "overwrite": True},
}

```

---

### `scrapy/ecommerce/items.py`

```python
import scrapy

class ProductItem(scrapy.Item):
    title = scrapy.Field()
    price = scrapy.Field()
    rating = scrapy.Field()
    image_urls = scrapy.Field()
    images = scrapy.Field()
    product_url = scrapy.Field()
```

---

### `scrapy/ecommerce/pipelines.py`

```python
import json

class JsonWriterPipeline:
    def open_spider(self, spider):
        self.file = open("data/products.json", "w", encoding="utf-8")
        self.file.write("[\n")

    def close_spider(self, spider):
        self.file.write("]\n")
        self.file.close()

    def process_item(self, item, spider):
        line = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + ",\n"
        self.file.write(line)
        return item
```

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### `scrapy/ecommerce/spiders/amazon_spider.py`

> ⚠️ 仅作演示用途，使用通用搜索页采集，不涉及登录或侵权内容。

```python
import scrapy
from scrapy_playwright.page import PageMethod

class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = "amazon"
    start_urls = ["https://quotes.toscrape.com/js/"]

    custom_settings = {
        "PLAYWRIGHT_LAUNCH_OPTIONS": {"headless": True},
        "PLAYWRIGHT_CONTEXT_ARGS": {"viewport": {"width": 1280, "height": 720}},
    }

    def start_requests(self):
        for url in self.start_urls:
            yield scrapy.Request(
                url,
                meta={
                    "playwright": True,
                    "playwright_page_methods": [
                        PageMethod("wait_for_selector", "div.quote")
                    ],
                },
            )

    async def parse(self, response):
        quotes = response.css("div.quote")
        for quote in quotes:
            text = quote.css("span.text::text").get()
            author = quote.css("small.author::text").get()
            yield {"text": text, "author": author}

        # 翻页
        next_page = response.css("li.next a::attr(href)").get()
        if next_page:
            next_url = response.urljoin(next_page)
            yield scrapy.Request(
                next_url,
                meta={
                    "playwright": True,
                    "playwright_page_methods": [
                        PageMethod("wait_for_selector", "div.quote")
                    ],
                },
                callback=self.parse
            )
```

### `scrapy/ecommerce/spiders/__init__.py`

```python
#empty
```



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## ⚙️ 四、运行方式

```bash
# 1. 构建并启动所有容器
docker compose up --build -d

# 2. 进入 Scrapy 容器执行爬虫
docker exec -it ecommerce-scraper scrapy crawl amazon

# 3. 查看数据
cat data/products.json
```

### Docker 命令


``` bash
docker compose down -v
docker compose up --build -d

docker exec -it ecommerce-scraper bash

#进入交互模式
docker run -it --entrypoint bash ecommerce-scraper 
```
---

## 🤖 五、n8n 自动化流程（示例）

你可以在 n8n Web UI（[http://localhost:5678）导入如下逻辑：](http://localhost:5678%EF%BC%89%E5%AF%BC%E5%85%A5%E5%A6%82%E4%B8%8B%E9%80%BB%E8%BE%91%EF%BC%9A/)

**Workflow 示例逻辑：**

1. **Cron Node**：每天凌晨触发
    
2. **Execute Command Node**：执行命令  
    `docker exec ecommerce-scraper scrapy crawl amazon`
    
3. **Read File Node**：读取 `/data/products.json`
    
4. **OpenAI Node**（或 HTTP Request 调本地 Ollama）：
    
    - Prompt 示例：
        
        ```text
        从以下JSON中提取每个产品的简短摘要（不超过30字）并分类。
        ```
        
5. **Write to Database Node**（或 Google Sheet / CSV）  
    保存提炼结果
    
6. **Telegram / Email Node**  
    发送日报通知
    

---

## 💡 六、后续增强建议

|功能|工具|说明|
|---|---|---|
|图像下载/视频下载|Scrapy 自带 `ImagesPipeline` 或 `requests`|下载并存储本地或 MinIO|
|多站点并行爬取|Scrapy 多 Spider + n8n 并行调度|自动轮询不同站点|
|数据可视化|Metabase / Grafana|接 PostgreSQL 实时展示产品趋势|
|向量搜索|Qdrant / Weaviate|用于AI语义检索|
|本地AI处理|Ollama + Llama3|替代外部API|

---

是否希望我帮你再生成一个 **完整可导入的 n8n workflow JSON 文件模板**（包含 Cron、执行 Scrapy、读取 JSON、调用 AI、存入数据库）？  
这样你只需导入到 n8n UI 就能立即自动化整个流程。

非常好 👍  
下面是一个**完整可导入的 n8n Workflow JSON 模板**，它能自动：

1️⃣ 定时运行 Scrapy 爬虫（通过 Docker 命令）  
2️⃣ 读取爬取的数据（`products.json`）  
3️⃣ 调用 AI（可选择 OpenAI 或本地 Ollama）进行摘要与分类  
4️⃣ 存入数据库或文件  
5️⃣ 发送报告通知

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## 🧩 一、Workflow 功能概览

|步骤|节点类型|功能|
|---|---|---|
|1|**Cron Trigger**|每天凌晨 2:00 自动触发|
|2|**Execute Command**|执行 `docker exec ecommerce-scraper scrapy crawl amazon`|
|3|**Read Binary File**|读取 `/data/products.json`|
|4|**OpenAI (或 HTTP Request)**|提炼摘要与分类（可切换 Ollama）|
|5|**Write Binary File**|输出 `data/products_summary.json`|
|6|**Email (或 Telegram)**|发送日报通知|

---

## 📦 二、Workflow JSON 模板（可直接导入）

将以下 JSON 内容保存为  
👉 `workflow_ecommerce_automation.json`  
然后在 n8n Web UI → **Import from file** 导入。

```json
{
  "name": "Ecommerce Crawler + AI Summary",
  "nodes": [
    {
      "parameters": {
        "triggerTimes": {
          "item": [
            {
              "mode": "everyDay",
              "hour": 2
            }
          ]
        }
      },
      "id": "1",
      "name": "Cron Trigger",
      "type": "n8n-nodes-base.cron",
      "typeVersion": 1,
      "position": [250, 250]
    },
    {
      "parameters": {
        "command": "docker exec ecommerce-scraper scrapy crawl amazon"
      },
      "id": "2",
      "name": "Run Scrapy Crawler",
      "type": "n8n-nodes-base.executeCommand",
      "typeVersion": 1,
      "position": [500, 250]
    },
    {
      "parameters": {
        "path": "/data/products.json",
        "options": {}
      },
      "id": "3",
      "name": "Read Products JSON",
      "type": "n8n-nodes-base.readBinaryFile",
      "typeVersion": 1,
      "position": [750, 250]
    },
    {
      "parameters": {
        "functionCode": "const data = JSON.parse(Buffer.from(items[0].binary.data.data, 'base64').toString());\nreturn data.map(p => ({ json: p }));"
      },
      "id": "4",
      "name": "Parse JSON",
      "type": "n8n-nodes-base.function",
      "typeVersion": 1,
      "position": [1000, 250]
    },
    {
      "parameters": {
        "model": "gpt-4-turbo",
        "prompt": "你是一个电商产品分析助手。请从以下产品信息中提取每个产品的简短摘要（不超过30字）并归类到相应产品类别。\n\n输入数据：{{$json[\"title\"]}}，价格：{{$json[\"price\"]}}，评分：{{$json[\"rating\"]}}。\n\n输出格式：{\"title\":\"...\",\"summary\":\"...\",\"category\":\"...\"}"
      },
      "id": "5",
      "name": "AI Summarize & Categorize",
      "type": "n8n-nodes-base.openAi",
      "typeVersion": 2,
      "position": [1250, 250],
      "credentials": {
        "openAIApi": {
          "id": "YOUR-OPENAI-CREDENTIAL-ID",
          "name": "OpenAI API"
        }
      }
    },
    {
      "parameters": {
        "fileName": "/data/products_summary.json",
        "options": {},
        "dataPropertyName": "json"
      },
      "id": "6",
      "name": "Write Summary JSON",
      "type": "n8n-nodes-base.writeBinaryFile",
      "typeVersion": 1,
      "position": [1500, 250]
    },
    {
      "parameters": {
        "fromEmail": "noreply@yourdomain.com",
        "toEmail": "your@email.com",
        "subject": "Daily Product Summary Report",
        "text": "今日电商产品摘要已生成，请查看 /data/products_summary.json 文件。"
      },
      "id": "7",
      "name": "Send Email Notification",
      "type": "n8n-nodes-base.emailSend",
      "typeVersion": 1,
      "position": [1750, 250]
    }
  ],
  "connections": {
    "Cron Trigger": { "main": [[{ "node": "Run Scrapy Crawler", "type": "main", "index": 0 }]] },
    "Run Scrapy Crawler": { "main": [[{ "node": "Read Products JSON", "type": "main", "index": 0 }]] },
    "Read Products JSON": { "main": [[{ "node": "Parse JSON", "type": "main", "index": 0 }]] },
    "Parse JSON": { "main": [[{ "node": "AI Summarize & Categorize", "type": "main", "index": 0 }]] },
    "AI Summarize & Categorize": { "main": [[{ "node": "Write Summary JSON", "type": "main", "index": 0 }]] },
    "Write Summary JSON": { "main": [[{ "node": "Send Email Notification", "type": "main", "index": 0 }]] }
  },
  "active": true
}
```

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## 🧠 三、使用说明

1. **导入流程**
    
    - 访问 `http://<你的服务器IP>:5678`
        
    - 点击右上角「Import from File」→ 选择上面的 JSON 文件
        
2. **配置 OpenAI 凭证**
    
    - n8n → Credentials → 新建 OpenAI API Key
        
    - 将 `YOUR-OPENAI-CREDENTIAL-ID` 替换为对应 ID
        
    - 若使用本地 Ollama，则：
        
        - 替换节点 `AI Summarize & Categorize` 为 “HTTP Request”
            
        - URL 填入 `http://ollama:11434/api/generate`
            
        - POST body 示例：
            
            ```json
            {
              "model": "llama3",
              "prompt": "分析以下产品信息：{{$json[\"title\"]}} ..."
            }
            ```
            
3. **设置邮箱凭证**
    
    - n8n → Credentials → Email Send (SMTP)
        
    - 支持 Gmail, Outlook, AWS SES 等
        
4. **测试运行**
    
    - 手动点击 ▶️ 运行
        
    - 查看 `/data/products_summary.json`
        
    - 邮箱将收到日报通知
        

---

## 🚀 四、可选扩展

|目标|实现方式|
|---|---|
|改为多站点爬取|添加更多 spider（如 `jd_spider.py`, `ebay_spider.py`）并在 n8n 串联运行|
|增加数据库写入|在 n8n 中加入 “PostgreSQL Node” 写入产品与AI摘要|
|生成图表报表|把数据库接入 Grafana / Metabase|
|向量检索增强|在 n8n 中调用 Qdrant 插入语义向量|

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是否希望我在下一步帮你生成一个适配 **Ollama 本地模型（离线AI处理）** 的 workflow 版本？  
它将不依赖外部API，完全在本地自动运行分析。



