基于Python的ScienceDirect论文爬虫实战：Scrapy+Playwright+反反爬策略_爬文献论文的爬虫

摘要

本文将详细介绍如何使用Python构建一个高效的ScienceDirect论文爬虫，涵盖最新技术栈如Scrapy框架、Playwright无头浏览器、智能代理轮换、验证码识别等。文章包含完整代码实现、性能优化技巧及反反爬策略，帮助学术研究者高效获取科研文献数据。

一、引言

在学术研究领域，Elsevier旗下的ScienceDirect是全球最大的科学、技术和医学文献数据库之一，包含超过1600万篇来自2500种期刊和3万本书的内容。对于科研工作者而言，高效获取这些文献的元数据和全文具有重要意义。

传统的手动下载方式效率低下，而ScienceDirect的反爬机制又较为严格。本文将介绍如何使用Python最新技术栈构建一个稳定高效的ScienceDirect爬虫系统。

二、技术选型

1. 核心框架

• Scrapy：异步高性能爬虫框架
• Playwright：微软开源的现代化浏览器自动化工具
• Scrapy-Playwright：Scrapy与Playwright的集成插件

2. 反反爬方案

• 代理服务：SmartProxy/住宅IP轮换
• 指纹伪装：fake-