有搜索关键词任务给定 2000个关键词，执行浏览器自动化搜索引擎来搜索，然后任务保存在每个目录中，执行下一个搜索任务。另外还有链接提取的任务，例如 2000个搜索结果里面，有一些链接需要提取或解析该链接文章页面，最后还有一个页面转换任务，也就是用工具把页面转换成markdown、docx 。我打算用 celery flower 来提交和执行各个任务，worker 运行和保存结果。不过我发现 flower 似乎只能监控任务状况，如果我想在用户页面查看结果，或者想知道 2000个中目前执行到了哪一个，或者单独重试某一个搜索任务，或者暂时取消某一个搜索任务。。。我发现celery flower worker 的方式支持很有限，而且我还要自定义 UI 前端页面来展示和查看处理情况。后面我听建议说可以用 airflow ，说不定是个好选择，不过我又发现 airflow 在Windows支持并不是很好。如果我想在Windows，并且现在各个代码已经基本完成，就差后面的用户页面监控、查看、重试、暂停等操作不友好。我想问除了 airflow是否还有别的工具能够支持？因为我不想写太多代码了

我现在有一个浏览器自动化任务项目，用 DrisstionPage 进行驱动浏览器。现在已经完成了所有代码，不过各个代码函数方法都是单一职责的，并没有复杂的调度和记录重试、监控、中断继续等等功能。因为自动化场景中比较复杂，稍有错误便无法继续进行：
有访问主页（是否成功访问、是否弹出验证码）、输入关键词（是否能找到输入框）、回车搜索（是否有验证码）、将搜索结果解析并保存到本地（是否能解析成功标题、内容、网址等信息，是否存在下一页、如不存在，任务可标记为完成）、点击下一页、解析并保存到本地（是否能解析成功标题、内容、网址等信息，是否还有下一页）。。。

我看到任何一个步骤出错都可能导致失败，并且程序的进度保存、避免出错后重头再来、监控进度、是否重试、失败的原因、在哪一步导致失败，需要的程序逻辑非常繁杂，我认为手写全部代码不是好选择。我看了 airflow 、prefect V3 、luigi 等框架，发现他们可以记录工作流，但是不确定他们是否是 RPA 自动化爬虫任务的最佳选择框架？
我试了 prefect v3 版本，发现它无法在控制台查看和记录 task 输入输出，只能手动从代码中调用 task result ，似乎不够好用。
我试了 aireflow 发现它仅支持 Linux 系统， 无法很好支持 Windows 直接运行。
你能否给我推荐哪些最佳开源工具框架，给我最佳方案

---

### **核心推荐结论**
根据你的**浏览器自动化核心需求**和**复杂流程管理**要求，分层次推荐方案如下：

---

### **一、首选方案：Prefect 2.x + DrissionPage 增强层**
#### **推荐指数：★★★★★**
**适用场景**：
- 需要精细控制浏览器操作（验证码识别、反爬策略）
- 已有Python代码基础，追求工程化可维护性
- 未来可能扩展分布式爬虫/RPA集群

**优势组合**：
```python
# 典型工作流结构示例
from prefect import flow, task
from drissionpage import ChromiumPage

@task(retries=3, retry_delay=30)
def safe_search(page: ChromiumPage, keyword: str):
    try:
        if captcha_detected(page):
            auto_solve_captcha(page)  # 集成第三方验证码服务
        page.ele('#search-box').input(keyword)
        page.wait.ele_displayed('#results', timeout=10)
    except ElementNotFound as e:
        log_error(f"元素定位失败: {e.selector}")
        raise
    except PageTimeout:
        reset_proxy()  # 自动切换代理IP
        raise

@flow(persist_result=True, result_serializer="json")
def main_flow(keywords: list):
    with ChromiumPage() as page:
        for keyword in keywords:
            safe_search(page, keyword)
            process_results(page)
```

#### **核心优势**：
1. **错误恢复能力**：
   - 内置指数退避重试策略
   - 自动保存失败上下文（包括DOM快照、控制台日志）
   - 精准定位失败步骤（如"search_box未找到"）

2. **分布式支持**：
   ```bash
   # 部署到Kubernetes集群
   prefect worker start -t kubernetes --pool 'browser-workers'
   ```

3. **监控集成**：
   ![Prefect Dashboard](https://images.ctfassets.net/1es3ne0caaid/5nwDq1T5WvVYIeQd5M3dZ3/3d7d8d3d0e8e7e3e3e3e3e3e3e3e3e/prefect-ui.png)

---

### **二、次选方案：n8n 作为协调中枢**
#### **推荐指数：★★★☆☆**
**适用场景**：
- 需要频繁对接企业微信/钉钉等办公系统
- 业务流程包含人工审核节点
- 非技术成员需要参与流程设计

**典型架构**：
```mermaid
graph LR
    A[用户提交任务] --> B(n8n Webhook)
    B --> C{任务类型?}
    C -->|自动化采集| D[调用Prefect API]
    C -->|人工处理| E[发送审批表单]
    D --> F[将结果写入数据库]
    E --> F
    F --> G[同步到Notion知识库]
```

**关键配置**：
```json
// n8n 的 Prefect 调用节点配置
{
  "nodes": [
    {
      "name": "触发采集任务",
      "type": "n8n-nodes-httpRequest.post",
      "parameters": {
        "url": "https://prefect-server/api/flows/run",
        "headers": {
          "Authorization": "Bearer {{PREFFECT_API_KEY}}"
        },
        "body": {
          "task_id": "{{$json.task_id}}",
          "keywords": "{{$json.keywords}}"
        }
      }
    }
  ]
}
```

---

### **三、特殊场景推荐工具**
#### 1. **大规模RPA集群：Robocorp**
   - 云原生任务队列
   - 自动屏幕录像回放
   - 企业级权限管理
   ```python
   from robocorp import browser
   from robocorp.tasks import task

   @task
   def extract_data():
       page = browser.page()
       page.click("text=Next Page")  # 自带智能等待
       save_checkpoint(page.url)  # 自动状态持久化
   ```

#### 2. **快速原型开发：Playwright + Pytest**
   ```python
   # 结合测试框架实现自愈式脚本
   def test_search(page: Page):
       try:
           page.goto("https://target.com")
           expect(page).to_have_title("Search Page")
           page.fill("#input", "keyword")
           with page.expect_navigation():
               page.click("#submit")
           assert "results" in page.content()
       except AssertionError:
           page.screenshot(path="debug.png")
           send_alert_to_slack()
   ```

---

### **四、决策树辅助选择**
```mermaid
graph TD
    A[项目核心是否为浏览器操作?] -->|是| B{需要复杂错误恢复?}
    A -->|否| C[首选n8n]
    B -->|是| D[Prefect+DrissionPage]
    B -->|否| E{是否需要对接多个外部系统?}
    E -->|是| C
    E -->|否| F[纯Playwright脚本]
```

---

### **五、推荐技术栈组合**
| 需求维度           | 推荐工具链                          | 关键能力                                                                 |
|--------------------|-------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------|
| **核心浏览器操作** | DrissionPage/Playwright + Prefect   | 元素级错误恢复、反爬对抗、验证码集成                                     |
| **外围系统集成**   | n8n                                 | 低代码连接300+应用、人工审批流                                           |
| **部署运维**       | Docker + Kubernetes                 | 容器化隔离、自动扩缩容                                                   |
| **监控报警**       | Grafana + Sentry                    | 实时性能指标跟踪、错误堆栈分析                                           |
| **数据存储**       | PostgreSQL + MinIO                  | 结构化数据存储、网页快照归档                                             |

---

### **六、迁移成本对比**
| 方案                | 学习曲线 | 改造成本 | 长期维护性 |
|---------------------|----------|----------|------------|
| 纯Prefect           | 中       | 低       | 高         |
| Prefect+n8n混合     | 高       | 中       | 中         |
| 纯n8n方案           | 低       | 高       | 低         |
| Robocorp全家桶      | 高       | 高       | 高         |

---

**最终建议**：基于你描述的**复杂浏览器交互场景**和**已有Python代码基础**，推荐采用 **Prefect 2.x 作为核心调度框架**，保持现有DrissionPage代码结构，通过以下步骤增强：

1. **本周内**：
   ```bash
   pip install prefect>=2.0
   # 将现有函数包装为@task
   ```

2. **本月内**：
   - 添加SQLite状态存储
   - 集成Prometheus监控
   - 实现验证码服务调用

3. **中长期**：
   - 构建管理控制台
   - 部署到Kubernetes集群
   - 开发自动代理切换模块

保留n8n作为可选扩展方案，当需要连接企业级应用时再引入，避免过早增加架构复杂度。


# 可选参考工具
34k⭐
https://www.dongaigc.com/p/apache/airflow/related