【实战】基于 Tauri 和 Rust 实现基于无头浏览器的高可用网页抓取

一、背景

在 Saga Reader 的早期版本中，存在对网页内容抓取成功率不高的问题。主要原因是先前采用的方案为后台进程通过 reqwest 直接发起 GET 请求获取网站 HTML 的方案，虽然仿真了Header内容，但仍然会被基于运行时的反爬机制（如 Browser指纹交叉验证、运行时行为识别、动态渲染等）所屏蔽。这导致我们无法稳定、可靠地获取内容，影响应用的可用性。
为了解决这一痛点，我们优化了更新机制。利用 Tauri 提供的 WebView（在此场景下作为无头浏览器使用）来模拟真实用户访问，并注入定制化的 JavaScript 脚本来精确抓取所需的 DOM 内容。这种方法能够有效对抗大多数常见的反爬虫策略，显著提升抓取成功率。
同时，我们也希望应用能够在系统启动时自动在后台执行 Feed 更新任务，而无需立即显示主窗口，从而提供更流畅的“静默更新”体验。
关于Saga Reader

基于Tauri开发的开源AI驱动的智库式阅读器（前端部分使用Web框架），能根据用户指定的主题和偏好关键词自动从互联网上检索信息。它使用云端或本地大型模型进行总结和提供指导，并包括一个AI驱动的互动阅读伴读功能，你可以与AI讨论和交换阅读内容的想法。

这个项目我5月刚放到Github上（Github - Saga Reader），欢迎大家关注分享。
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